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八字翼墙详细计算公式案例 何为计算的详细级别,认识Tableau中的Level of Detail

时间:2022-07-22人气:

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可以看出,从金字塔的顶部到底部,不同层次的数据细节对应不同的分析需求。看到这里,你可能会发现一个共同点。这些分析可以直接通过拖放生成,可以回答一些简单的问题八字翼墙详细计算公式案例,但不能解决稍微复杂的问题。

例如,按产品类别计算平均销售额很容易,如果我们想在当前视图中查看每个子类别的平均销售额并只显示最大的那一个,就不是那么容易了。原因是虽然图表仍然显示按类别的平均值,但计算发生的级别已下降到子类别粒度而不是默认类别粒度。

或者,如果需要按薪资范围统计人数,由于范围本身不包含在原始数据中,计算中的详细程度也会发生变化。

为了回答这类问题,DAX 借助图形用户界面和详细级别 (LOD) 表达式为我们提供了良好的理论框架和一组函数作为工具

详细程度表达式

从 9.0 开始添加详细级别表达式,这在历史上被认为是里程碑式的更新。为什么 LOD 表达式如此重要?因为它提供了允许用户在不修改视图(图表)的情况下在计算中指定所需的详细程度的可能性,所以聚合程度可以高于和低于当前视图使用的详细程度。这意味着您可以自定义另一组详细级别来执行独立于图表使用的详细级别的计算。

这个功能的实现真正为复杂问题的分析打开了大门。以刚才的平均销售额为例,在没有 LOD 表达式之前八字翼墙详细计算公式案例 何为计算的详细级别,认识Tableau中的Level of Detail,必须在视图中添加子类别维度来实现这一点。使用 LOD 表达式,可以在公式中定义计算发生的级别。

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LOD 表达式的关键字有 、 和 FIXED 三种类型,它们以不同的方式改变 LOD 计算范围。

:在较低的细节层次上计算

将计算级别指定为低于视觉级别的维度。上例使用均值的计算将类别维度下移到子类别。

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:在更高的细节层次上计算

忽略指定级别后进行聚合。一个典型的场景是计算每个类别在总数中的百分比。使用忽略类别过滤分母,始终返回总值。

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固定:指定确切的详细程度

FIXED 中涉及的聚合操作只考虑列出的维度,忽略其他条件。例如,当您需要从订单表中找出每个客户的第一笔交易记录时八字翼墙详细计算公式案例,您需要使用 FIXED。它可以清楚地定义计算发生的聚合级别。与 and 不同,此关键字独立于可视化使用的维度执行此操作。 FIXED 表达式结果的粒度可能低于或高于可视化详细级别,具体取决于 FIXED 维度与可视化详细级别之间的关系。

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因为FIXED忽略了其他过滤特性,所以它定义的度量可以直接转换成维度。很多使用过Power BI的用户都觉得将度量转换为维度的操作非常方便。事实上八字翼墙详细计算公式案例 何为计算的详细级别,认识Tableau中的Level of Detail,Power BI 可以执行类似的操作。操作,但目前没有图形界面辅助,手动操作步骤比较复杂。

以上是对LOD表达式的简单介绍。如果想了解更多官方文档和白皮书,可以参考官方文档和白皮书。文章末尾列出了参考资料的链接。

互动奖品

各位读者,如果你是Power BI用户,本文并没有到此结束,还有一个很重要的问题:如何在Power BI中实现LOD表达式三个关键字的功能?

让我们模拟最简单的情况八字翼墙详细计算公式案例,问三个问题。请使用DAX给出解决方案,并在Power BI Geek网站的活动页面留下答案。我会从所有正确答案中选出最佳答案。快点,获奖者可以从赠品清单中选择一本书,或者为视觉词典课程选择 20% 的优惠券。中奖者身份确认以留言中填写的邮箱为准,请填写真实邮箱。

根据表格,定义以下三个LOD表达式,请用DAX给出对应的解决方案:

{ [ ID] : SUM([Sales])}{ [ ID] : SUM([Sales])}{FIXED [ ID] : SUM([Sales])}

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注意:在实际使用中,由于视觉维度的设置和LOD表达式中使用的列数的不同,以及多层LOD的嵌套,问题会更加复杂。可以自行探索,也可以在文末留言交流。这里仅以最简单的情况为例。

解决了这个问题,我们就可以开始下一个测试了:官网上有这么一篇非常有名的博文,从易到难介绍了15个基于LOD表达式的应用案例。这些案例涉及的场景和分析思路都具有很大的参考价值,最终的报告也是用心制作的。如果 LOD 表达式是皇冠,那么 15 个箱子就是皇冠上的明珠。下篇文章一起见证吧:

如何使用 Power BI fork 15 种 LOD 表达式

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参考链接:

了解详细级别的表达白皮书9.0 中新增的Level of Work in Level 是如何工作的?第 2 部分 - []Level of 表达式 to (1)

标签: tableau