Memecahkan masalah kesalahan baris yang dilewati

Saat Anda mengimpor data, Amazon akan QuickSight mempratinjau sebagian data Anda. Jika tidak dapat menafsirkan baris karena alasan apa pun, ia melewatkan baris ini.

Untungnya, ada sejumlah hal yang bisa salah. Beberapa masalah dapat dihindari dengan mengetahui contoh-contoh seperti berikut:

• Pastikan tidak ada ketidakkonsistenan antara tipe data bidang dan data bidang, misalnya data string sesekali di bidang dengan tipe data numerik. Berikut adalah beberapa contoh yang sulit dideteksi saat memindai isi tabel:

  • ''— Menggunakan string kosong untuk menunjukkan nilai yang hilang

  • 'NULL'— Menggunakan kata “null” untuk menunjukkan nilai yang hilang

  • $1000— Termasuk tanda dolar dalam nilai mata uang mengubahnya menjadi string

  • 'O'Brien'— Menggunakan tanda baca untuk menandai string yang berisi tanda baca yang sama.

  Namun, jenis kesalahan ini tidak selalu mudah ditemukan, terutama jika Anda memiliki banyak data, atau jika data Anda diketik dengan tangan. Misalnya, beberapa layanan pelanggan atau aplikasi penjualan melibatkan memasukkan informasi yang disediakan secara lisan oleh pelanggan. Orang yang awalnya mengetik data mungkin telah meletakkannya di bidang yang salah. Mereka mungkin menambahkan, atau lupa menambahkan, karakter atau digit. Misalnya, mereka mungkin memasukkan tanggal “0/10/12020" atau memasukkan jenis kelamin seseorang di bidang yang dimaksudkan untuk usia.

• Pastikan file yang Anda impor diproses dengan benar dengan atau tanpa header. Jika ada baris header, pastikan Anda memilih opsi Unggah header Berisi.

• Pastikan data tidak melebihi satu atau lebih dataKuota sumber data.

• Pastikan data tersebut kompatibel dengan fileTipe dan nilai data yang didukung.

• Pastikan bahwa bidang terhitung berisi data yang sesuai dengan perhitungan, bukan tidak kompatibel dengan atau dikecualikan oleh fungsi di bidang terhitung. Misalnya, jika Anda memiliki bidang terhitung dalam kumpulan data yang digunakanparseDate, QuickSight lewati baris di mana bidang tersebut tidak berisi tanggal yang valid.

QuickSight memberikan daftar rinci kesalahan yang terjadi ketika SPICE mesin mencoba untuk menelan data. Saat kumpulan data yang disimpan melaporkan baris yang dilewati, Anda dapat melihat kesalahan sehingga Anda dapat mengambil tindakan untuk memperbaiki masalah.

Untuk melihat kesalahan untuk baris yang dilewati selama SPICE konsumsi (impor data)

1. Pada halaman Datasets, pilih dataset bermasalah untuk membukanya.

2. Pada halaman detail kumpulan data yang terbuka, pilih tab Refresh.

   Riwayat konsumsi SPICE ditampilkan di bagian bawah.

3. Untuk menelan kesalahan, pilih Lihat ringkasan kesalahan. Tautan ini terletak di bawah kolom Status.

4. Periksa log impor File yang terbuka. Ini menampilkan bagian-bagian berikut:

   • Ringkasan — Memberikan skor persentase berapa banyak baris yang dilewati dari jumlah total baris dalam impor. Misalnya, jika ada 864 baris yang dilewati dari total 1.728, skornya adalah 50,00%.

   • Baris yang Dilewati - Menyediakan jumlah baris, nama bidang, dan pesan kesalahan untuk setiap set baris yang dilewati serupa.

   • Pemecahan masalah - Menyediakan tautan untuk mengunduh file yang berisi informasi kesalahan.

5. Di bawah Pemecahan masalah, pilih Unduh file baris kesalahan.

   File kesalahan memiliki baris untuk setiap kesalahan. File ini diberi namaerror-report_123_fe8.csv, di 123_fe8 mana diganti dengan string pengidentifikasi unik. File berisi kolom berikut:

   • ERROR_TYPE — Jenis atau kode kesalahan untuk kesalahan yang terjadi saat mengimpor baris ini. Anda dapat mencari kesalahan ini di SPICEkode kesalahan konsumsi bagian yang mengikuti prosedur ini.

   • COLUMN_NAME — Nama kolom dalam data Anda yang menyebabkan kesalahan.

   • Semua kolom dari baris impor Anda - Kolom yang tersisa menduplikasi seluruh baris data. Jika baris memiliki lebih dari satu kesalahan, itu dapat muncul beberapa kali dalam file ini.

6. Pilih Edit kumpulan data untuk membuat perubahan pada kumpulan data Anda. Anda dapat memfilter data, menghilangkan bidang, mengubah tipe data, menyesuaikan bidang terhitung yang ada, dan menambahkan bidang terhitung yang memvalidasi data.

7. Setelah Anda membuat perubahan yang ditunjukkan oleh kode kesalahan, impor data lagi. Jika lebih banyak kesalahan SPICE konsumsi muncul di log, lanjutkan prosedur ini lagi untuk memperbaiki semua kesalahan yang tersisa.

Tip

Jika Anda tidak dapat menyelesaikan masalah data dalam jangka waktu yang wajar dengan menggunakan editor kumpulan data, konsultasikan dengan administrator atau pengembang yang memiliki data tersebut. Dalam jangka panjang, lebih hemat biaya untuk membersihkan data lebih dekat ke sumbernya, daripada menambahkan pemrosesan pengecualian saat Anda mempersiapkan data untuk dianalisis. Dengan memperbaikinya di sumbernya, Anda menghindari situasi di mana banyak orang memperbaiki kesalahan dengan cara yang berbeda, sehingga menghasilkan hasil pelaporan yang berbeda di kemudian hari.

Untuk berlatih pemecahan masalah baris yang dilewati

1. Unduh CSV files for troubleshooting skipped rows.zip.

2. Ekstrak file ke dalam folder yang dapat Anda gunakan untuk mengunggah contoh file.csv ke dalam. QuickSight

   File zip berisi dua file teks berikut:

   • sample dataset - data ingestion error.csv— Contoh file.csv yang berisi masalah yang menyebabkan baris dilewati. Anda dapat mencoba mengimpor file sendiri untuk melihat bagaimana proses kesalahan bekerja.

   • sample data ingestion error file— File kesalahan sampel yang dihasilkan selama SPICE konsumsi saat mengimpor sampel file.csv ke dalam file. QuickSight

3. Impor data dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

   1. Pilih Datasets, New Dataset.

   2. Pilih Unggah file.

   3. Temukan dan pilih file bernamasample dataset - data ingestion error.csv.

   4. Pilih Unggah file, Edit pengaturan, dan siapkan data.

   5. Pilih Simpan untuk keluar.

4. Pilih kumpulan data Anda untuk melihat informasinya, lalu pilih Lihat ringkasan kesalahan. Periksa kesalahan dan data untuk membantu Anda menyelesaikan masalah.