LOD(level of details) 是tableau 10.0中一个重要的更新功能,非常强大
三种表达式fixed , include, exclude .
通俗的解释一下三种表达式:
Fixed :指定确切的详细级别(优先于筛选器)
Include:以较低级别进行计算
Exclude:以较高级别进行计算
请注意以下要点: 借助详细级别表达式,无需实际将这些维度拖入可视化内容中,
您即可确定在计算中使用的详细级别(即维度)。 您可以独立于可视化详细级别,
定义应以什么详细级别来执行计算。
1.Fixed
Fixed 确定的详细级别值
实例中创建
Fixed:{Fixed department:sum(turnover)}
将turnover 在department级别锁定。
事实上一开始turnover是by country 级别分割的,效果如下:
image2.Include
以较低级别进行计算
在此例中,我们将查看标准的销售数据库(Tableau 随附的 Superstore 数据库)。
在这里,每一行都代表了特定商品的销售额。 订单中可能会包含分布在多行中的多
件商品。 也就是说,此数据库中的最高详细级别是一件独特的商品。
image此数据库屏幕截图中的第一行是 2 件 Bush Somerset 书橱的购买信息。 第二行是 3
把 Hon Stacking 椅子的购买信息。 这两行共同构成了一份订单 — 即订单 CA-2013-
152156。
假设您正在分析每个地区的销售业绩,希望了解哪个地区的平均订货量最高
(或最低)。
为了弄清这一点,您需要计算每份订单的订货量(计算每个订单 ID 对应的总销售
额),然后按地区计算平均值。
这个业务问题问起来很容易,而借助新的详细级别表达式语法,Tableau 也能让问
题的解答变得很容易。 下面对新的语法进行了更详细的介绍:
Include:{Include Order_id:sum(sales)}
image
可以看到,北美和中亚的平均订货量最高,分别为 737 美元和 733 美元。 即使订
单 ID 并未显示在可视化内容中,我们也能确定这一结果 (在 Tableau 9 之前,除
非将订单 ID 添加到视图中,否则我们就无法计算这些值)。
如果我们仅按地区绘制了AVG(销售额),正如图中右侧的条形所示,那我们看到的
就是每个地区所有订单项(行)的平均值,而这并非我们想要的结果。 与此相反,
借助订货量详细级别表达式,我们就能先确定每份订单的订货量
(即该订单中所有订单项的总销售额),然后按地区计算出结果订单的平均值,从而
确定各地区的平均订货量。
2.Exclude
以较高级别进行计算
实例中创建
Exclude :{Exclude department:sum(turnover)}
可以理解成 忽略department 将turnover 进行求和
下图中exclude值等于四个department 的turnover 求和:
image4. Fixed 多个维度
创建计算字段Fixed year ,
image此计算字段的意思是,固定在department,year 级别的求和操作。
image和最开始的Fixed 不同,精确到了year 级别
5.Include 多个维度
image同样也是精确到了year 级别
image6.Exclude 多个维度
image所得到的结果将独立于department和year 级别
image
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