2022-12-29
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CDA L1学习分享 BI多维数据透视分析时表的连接(赵大7000,9000问题)
CDA L1 BI多维数据透视分析时表的连接方式(赵大7000,9000问题)
在power BI中,多维数据透视分析时,维度筛选度量的汇总方式有两种:
第一种是传统的普通连接类型。在传统的普通连接情况下,是维度对度量直接合并同类项计算。
例如下表中如果用订单提成表和订单表直接连接,以订单ID来作为连接字段,则计算出赵大的订单金额合计值为7000。
第二种是跨表连接类型。在跨中间表连接的情况下,对维度下的所有连接用关键字段项在度量值所在表里做汇总计算这些关键字段所对应的度量值。这一种比第一种多一个步骤,即先找到维度下对应的关键字段,然后再汇总所有这些关键字段在度量值所在表里的度量值。
例如上表中订单提成表通过产品表作为中间表和订单表连接,如果用订单提成表中的销售人员做维度,筛选订单表中的订单金额。以赵大为例,先看赵大下对应的产品ID(连接用关键字段)有a,b,c,d四个不同项,然后在订单表里找到所有的a,b,c,d对应的订单金额,再加总。在订单表中a是2000,b是3000,c是1000,d是3000,加起来是9000,所以以赵大为维度,汇总订单表中的订单金额的结果就是9000。
备注:第二种跨表连接的汇总方式在实际业务中较少使用,因为汇总的结果存在重复计算,容易出错。除非维度和其下的关键字段对应关系是父子级关系,即属于赵大的关键字段项(产品ID)不会再属于其它销售人员维度项,则汇总结果是正确的,即此时普通连接和跨表连接才会是一致的结果,都是7000。
总之,不论什么情况下,都要尽量避开第二种跨表连接的汇总方式
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