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数据工作台指标、维度和过滤器

度量、维度和过滤器提供了一个框架,在该框架中,可以对处理到数据工作台数据集中的数据进行计算。
使用此框架定义的计算结果显示在工作区、仪表板、报告或其他输出中。 简而言之,在应用程序中或从应用程序中看到的任何数字都是涉及度量、维度和过滤器的数据集查询的结果。
在最基本的层次上,度量描述从数据集中计算的内容和关于数据集的内容,维度将数据集中的数据分为几个类别,过滤器描述数据集中数据的选定部分或子集。
当Data Workbench Server处理数据以创建数据集时,将创建数据的维度,然后在服务器读取和处理新数据时持续更新数据的维度。 根据这些数据维度计算度量和过滤器。
如果重定义内部度量,系统将因值错误而异常运行。 除非指标为100%,否则您的报告将不会生成。 建议您不要更改度量定义。

示例

想象一下一个包含世界上所有人信息的数据集。 这个数据集至少包含了世界上所有的人和他们的年龄。 从此数据集计算的有用指标是平均年龄。 评估此度量将产生一个数字:世界人口的平均年龄。
向数据集添加维度可使此信息更有用、更易于管理。 如果数据集还包含每个人的居住国,则定义“国家/地区”维度将提供一种将人员细分为世界上每个国家/地区的组的方法。 在“国家/地区”维度上评估“平均年龄”指标将生成一个数字列表,每个国家/地区对应一个数字,每个数字代表该国家/地区的人口平均年龄。
在度量公式中应用过滤器(或选择过滤器)可提供更详细的信息,或允许基于现有度量和维度定义新度量。 使用“国家等于瑞典”的过滤器评估“平均年龄”指标,结果为一个数字:瑞典人的平均年龄。 基于此过滤器的度量可以是瑞典平均年龄。
例如:
Swedish_Average_Age=Average_Age[country = ‘Sweden’]

量度、维度和过滤器的关联方式

通常,在维上评估度量会导致该度量被评估到每个维元素(或元素)。 在上面的示例中,“国家”维为世界上每个国家/地区都有一个元素。 评估国家/地区平均年龄将产生每个要素(国家)的平均年龄,包括瑞典要素。
请务必注意,在维上评估度量时,您将收到特定维元素的相同数值结果,而不管您是对整个维评估该度量,还是定义与该特定维元素对应的筛选器。 使用上一个示例,在查找瑞典人的平均年龄时,以下任一方法都会产生相同的结果:
  • 评估“国家/地区”维的“平均年龄”度量,然后查看维元素瑞典的编号。
  • 使用“瑞典人”(表示为Average_ #)的过滤器评估平均年龄指标。
过滤器是引用一个或多个尺寸和尺寸元素的语法表达式。 如上例所示,使用表达式 #是指定过滤器的简单方法。
使用New_Metric= #等表达式定义新度量同样容易应用此类过滤器。 这种过滤器可用于基于特定维度元素定义新度量。 要使用上述示例,Average_ #指定瑞典人的平均年龄的指标。 如果我们要为此度量提供一个名称,如Swedish_Average_Age,我们可以将它用在其他计算中作为度量。 例如,评估 Swedish_Average_Age/Average_Age 将产生一个数字:瑞典人的平均年龄与世界其他地区人口的比例。
如果包含世界上所有人信息的数据集也包含维度“眼睛颜色”,则表达式Swedish_Average_ #将导致瑞典人的平均绿色年龄。 您也可以通过应用不同的过滤器,在不使用中间度量定义的情况下获得相同的结果:Average_ #。 在这种情况下,该运算符使 AND 用另外两个基本过滤器表达式指定过滤器表达式。