🧾BI 報表怎麼全部變成 0？ 軟體工程師用一個真實案例，教你看懂「欄位錯誤、Null 與 0 值」到底在吵什麼

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一、前言：為什麼我的報表全部變成 0？

對很多非工程背景的同事來說，「BI 報表」就像是魔法：
丟進一堆資料，按一下按鈕，就長出一張很專業的圖表，什麼良率、占比、排名，一眼就懂。

直到有一天——

「咦？怎麼這次產生的報表，所有數字都變成 0，還有一堆空白欄？」
「系統是不是壞掉了？」

其實，很多時候不是「系統壞了」，而是：

  1. 欄位名稱改過了，但報表還在找舊名字

  2. 資料裡有大量 Null 或 0，公式又寫錯位置

  3. 轉表（Pivot）後，欄位跟你以為的不一樣

這篇文章，我會用一個實際的「工程師除錯過程」當故事，
但把技術細節改寫成適合一般人閱讀的版本，
讓你可以聽得懂工程師在說什麼，也比較知道問題到底出在哪裡。

二、故事背景：一個「良率儀表板」的日常

想像有一個公司，用 BI 工具做了一個「良率儀表板」，
每天會把測試資料轉成表格，算出各種：

  • 每個批次（批號）的 測試總數

  • 每個不良原因（BIN）的 發生次數與百分比

  • 各家代工廠、產品型號、日期…的 良率

後端流程大概長這樣（用很白話的說法）：

  1. 從資料庫抓出原始測試資料 → 放到一張叫 TestData 的表

  2. 把每個測試點的 bin 數量彙總 → 變成 BinSummary

  3. 再做一次彙總（Pivot），讓每個 BIN 變成欄位（BIN1、BIN2、BIN3…）

  4. 最後算出各個 BIN 的占比，也就是常看到的 % 欄位

整個過程會用一支腳本（Script）自動完成，
在儀表板上就會看到一個按鈕叫「Generate Yield Summary」之類的東西。

平常都好好的，直到有一天——

  • 上面的總表又長出來了，但

  • 底下的圖表突然消失

  • 表格裡一堆 BIN 欄位全部是 0.0 或空白

  • 再按一次按鈕，跳出錯誤訊息說：「欄位不存在」

聽起來很可怕？其實蠻常見的 😅

三、第一個症狀：欄位名稱錯誤，「欄位不存在」是什麼意思？

系統先丟出第一個錯誤訊息：

The column 'LOT_ID' does not exist in the collection.
（欄位 LOT_ID 不存在）

簡單翻譯：

  • 某段程式在說：「請幫我用 LOT_ID 這欄排序」

  • 但現在這張表裡，根本沒有叫 LOT_ID 的欄位

  • 就像你跟同事說「請把檔案放進 ‘藍色夾子’」，但桌上只有紅色跟綠色夾子一樣

在腳本裡，大概會看到像這樣的程式（示意改寫版）： 

# 取得報表用的資料表
summary_table = Document.Data.Tables["YieldSummary"]

# 嘗試用 LOT_ID 這個欄位排序
summary_table_visual.SortInfos.Clear()
summary_table_visual.SortInfos.Add(
    summary_table.Columns.Item["LOT_ID"], 
    TablePlotColumnSortMode.Ascending
)

如果資料表裡沒有 LOT_ID 這欄，腳本就會直接當掉。

✅ 工程師的解法：先檢查欄位存在再用

比較穩的寫法會變成：

summary_table = Document.Data.Tables["YieldSummary"]
cols = summary_table.Columns
col_names = [c.Name for c in cols]

summary_table_visual.SortInfos.Clear()

if "LOT_ID" in col_names:
    summary_table_visual.SortInfos.Add(
        summary_table.Columns.Item["LOT_ID"],
        TablePlotColumnSortMode.Ascending
    )
elif len(cols) > 0:
    # 沒有 LOT_ID，就選第一欄當排序基準
    first_col = cols[0]
    summary_table_visual.SortInfos.Add(
        first_col,
        TablePlotColumnSortMode.Ascending
    )

對一般讀者可以這樣理解：

先看看桌上有沒有「藍色夾子」
有的話就塞進藍色夾子
沒有就先塞到第一個看到的夾子
不然不要硬回報錯，就能讓流程至少跑完

四、第二個症狀：Datecode vs DATE_CODE —— 大小寫、拼法差一點就掛掉

後來又出現另一個錯誤：

The column 'Datecode' does not exist in the collection.

但工程師看了一下資料表，裡面明明就有一欄叫 DATE_CODE。
差在哪？

  • 舊版報表、某些視覺化元件，還在用 Datecode（D 大寫，其餘小寫）

  • 新版資料流程，只留下 DATE_CODE（全部大寫）

  • 當腳本重新載入資料表、把舊欄位砍掉後，
    舊設定還在找 Datecode → 找不到 → 當掉

✅ 工程師的解法：加一個「別名欄位」

這種情況下，最溫和的做法不是到處改設定，而是：

在新的資料表裡，多生一欄「Datecode」，內容=DATE_CODE，
讓舊的設定也能順利找到東西。

程式示意（已改名）：

report_table = Document.Data.Tables["YieldSummary"]
cols = report_table.Columns
col_names = [c.Name for c in cols]

if "Datecode" not in col_names and "DATE_CODE" in col_names:
    cols.AddCalculatedColumn("Datecode", "[DATE_CODE]")

白話翻成生活場景：

公司改了部門名稱，
但還是有人習慣說「舊名字」，
那就乾脆在名牌上寫「A 部門（原 B 部門）」，
不然每天都有人找不到人。

五、第三個症狀：為什麼表格裡一堆 0.0，圖表也沒東西？

這是最讓人頭痛的一段：

報表有跑出來、欄位也都在，但：
  • 很多 BIN 欄位全部是 0.0
  • 有些欄位是空白
  • 圖表只剩下少數幾個 BIN，或直接消失

工程師在程式裡看到一段類似這樣的計算（示意版）： 

# 在彙總後的表格裡直接計算百分比
if "Rate%" in [c.Name for c in cols]:
    cols.Remove("Rate%")

cols.AddCalculatedColumn("Rate%", "[QTY] / [TOTAL_QTY] * 100")

看起來很合理嘛：「比例 = 分子 / 分母 * 100」。
但問題是：這張表根本沒有完整的 QTY / TOTAL_QTY。

實際流程是這樣：

  1. 一開始在明細表 RawData 裡有每個測試點、每個 BIN 的 COUNT

  2. 做一次彙總（Pivot）→ 得到 BIN_COUNT（每個 BIN 的總數）

  3. 又再彙總一次 → 變成報表用的 YieldSummary（一列對應一個批次 + 多個 BIN 欄位）

如果你在「第三階段」才想起來要算 %，
卻又用的是「早就遺失或對不上」的 QTY 與 TOTAL_QTY，
那算出來的結果就會：

  • 不是 Null 就是 0

  • 再做平均或加總 → 也變成 0

✅ 正確做法：在數據最完整的階段算好 Rate%

比較穩的方法，是在 RawData 或第一次彙總後的表格，用「已知的 BIN 數量」算出 Rate%，例如： 

# Step 1：每個批次內，各個 BIN 的數量
# 已有欄位：BIN_COUNT

# Step 2：每個批次的總數
cols.AddCalculatedColumn(
    "TotalCount",
    "Sum([BIN_COUNT]) OVER ([BatchID])"
)

# Step 3：計算每個 BIN 在該批次的百分比
cols.AddCalculatedColumn(
    "Rate%",
    "([BIN_COUNT] / [TotalCount]) * 100"
)

然後在後面的 Pivot、報表、圖表，通通用這個 Rate% 就好。

這樣做的好處是：

  • % 是在資料還「最乾淨完整」時就算好

  • 後續不管怎麼轉表（Pivot）、彙總、篩選，
    % 都不會因為欄位遺失、Join 失敗而變成 Null 或 0

六、如何只顯示「真的有資料」的 BIN？

接著，工程師還寫了一個小小的幫手函式，
專門用來判斷「這一欄是不是全部都是空或 0，如果是，就不要顯示出來」。

改寫後的版本大概長這樣（已匿名化）：

def has_non_zero_value(table, column_name):
    col = table.Columns[column_name]
    cursor = DataValueCursor.Create(col)

    for row in table.GetRows(cursor):
        value = cursor.CurrentValue

        # 1. Null 就略過
        if value is None:
            continue

        # 2. 轉成字串，處理空白
        s = str(value).strip()
        if s == "":
            continue

        # 3. 能轉成數字，而且不是 0，就代表這欄「有意義的值」
        try:
            if float(s) != 0:
                return True
        except:
            # 4. 如果連轉數字都失敗，那它至少「不是 0」
            return True

    # 走完整個欄位，都沒有出現非 0 的值
    return False

接著在決定要不要把「某個 BIN 欄位」放進報表或圖表時，就可以寫成： 

for col in data_table.Columns:
    if col.Name.startswith("BIN"):
        if has_non_zero_value(data_table, col.Name):
            bin_columns.append(col.Name)

對非工程背景的人來說，可以這樣理解：

我不會硬把所有欄位都丟上圖表，
只顯示「這一次真的有數據的 BIN」，
空空的、全部是 0 的就不要擺上去，
讓報表看起來乾淨、有重點。

七、順便把「Rate% 為空或 0 的列」也刪掉

除了整欄都是 0 的 BIN 不顯示，有時候我們也希望：

「這次分析中，某個 BIN 在某個批次完全沒發生，就不要列出來。」

這時可以在「行」的層級再清理一次資料，例如： 

table = Document.Data.Tables["YieldDetail"]
rate_cursor = DataValueCursor.Create(table.Columns["Rate%"])
rows_to_remove = IndexSet(table.RowCount, False)

for row in table.GetRows(rate_cursor):
    v = rate_cursor.CurrentValue

    if v is None or str(v).strip() == "":
        rows_to_remove.AddIndex(row.Index)
        continue

    try:
        if float(str(v).strip()) == 0:
            rows_to_remove.AddIndex(row.Index)
    except:
        rows_to_remove.AddIndex(row.Index)

table.RemoveRows(RowSelection(rows_to_remove))

白話說：

幫我把「占比是 0 或空的那一整列」刪掉，
這樣 Pareto 圖就只會顯示真的有貢獻到缺陷數量的 BIN。

八、總結：這整件事，其實都是「欄位 + Null/0 + 時機點」的問題

回頭看這次的完整除錯過程，你會發現關鍵都是：

  1. 欄位名稱變動，但舊設定沒跟著改

    • LOT_ID 找不到

    • Datecode vs DATE_CODE

    • 解法：檢查欄位存在、必要時加「別名欄位」

  2. Rate% 計算放錯地方（在資料不完整的階段才算）

    • 在 Pivot 後的表上用已經對不上的欄位來算

    • 結果大量變成 Null 或 0

    • 解法：在 RawData 或第一階段彙總時就算好

  3. Null 與 0 沒處理好，導致報表很醜、使用者看不懂

    • 空值跟 0 混在一起

    • 報表一堆 0.0，看起來像壞掉

    • 解法：

      • 寫小函式檢查「是否有非 0 的值」

      • 過濾掉 Rate% 空或 0 的列

      • 不顯示完全沒有數據的 BIN 欄

九、寫給非工程師看的小提醒

如果你不是工程師，但常常要看這種 BI 報表，
下次遇到以下狀況，可以比較不慌張：

  • 報表跑得出來，但全都是 0 或空白

  • 圖表突然只剩一兩根柱子，或乾脆消失

  • 操作某個按鈕時跳出「欄位不存在」之類的英文錯誤

你可以跟工程師這樣描述：

  • 「這份報表之前有很多 BIN 欄位，現在只剩幾個，其他欄位都變 0 或空白。」
  • 「我看到錯誤訊息裡寫 'Column XXX does not exist'，是不是欄位名稱跟以前不一樣？」
  • 「最近是不是有調整欄位名稱或計算公式？」


這樣比單純說「系統壞掉了」更有幫助，也能讓工程師更快找到癥結點。

十、寫給工程師的備忘清單

最後，給同樣在維護 BI 報表、資料視覺化的工程師一點 checklist：

  • ✅ 資料流程的哪個階段最適合計算 Rate% / KPI？

  • ✅ 每次 Rename 欄位時，有沒有檢查：

    • 計算欄位

    • 視覺化設定（Sort、Color by、Label by）

    • Script / 自動化流程

  • ✅ Pivot 前後，欄位名稱是否有變化（例如 BIN → BIN (Avg)）？

  • ✅ 有沒有統一處理：

    • Null 值

    • 空字串

    • 0 值

  • ✅ 是否只顯示「真的有意義的欄位」、不把全 0 的欄位塞到報表裡？

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