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Data Workbench 量度、維度和篩選器

量度、維度和篩選器提供框架,可計算處理至 Data Workbench 資料集的資料。
使用此框架定義的計算結果會顯示在工作區、控制面板、報告或其他輸出中。簡而言之,您在應用程式中或透過應用程式看到的任何數字,皆為資料集查詢中有關量度、維度和篩選器的結果。
在最基本的層級,量度會描述使用資料集或與之相關的計算內容;維度會將資料集的資料劃分類別;而篩選器則會描述從資料集中選取的部分資料或資料子集。
當 Data Workbench 伺服器處理資料以建立資料集時,首先會建立資料的維度,接著當伺服器讀取並處理新資料時,便會持續進行更新。量度和篩選器是根據這些資料的維度所計算而得。
如果您重新定義內部量度,系統會因為錯誤值而採取意料之外的行動。量度讀取須達 100% 才會產生報告。建議您不要變更量度定義。

範例

想像一個包含世界上所有人口資訊的資料集。這個資料集至少包含了世界上所有人口和其年齡資料。可使用此資料集計算的實用量度為「平均年齡」。評估此量度會得出一個數字:世界人口的平均年齡。
將維度新增至資料集可使資訊更實用且易於管理。如果資料集還包含每個人的居住國家/地區,則定義「國家/地區」維度就能將所有人依世界上各個國家/地區,建立不同的群組區段。在「國家/地區」維度上評估「平均年齡」量度會得出一個數字清單,其中的數字代表各國家/地區人口的平均年齡。
在量度公式中使用篩選器 (或選取篩選器)可取得更詳細的資訊,或允許根據現有的量度和維度定義新的量度。使用「國家/地區等於瑞典」篩選條件來評估「平均年齡」量度,結果會得出一個數字:瑞典人口的平均年齡。以此篩選器為依據的量度可以是「瑞典人口平均年齡」。
例如:
Swedish_Average_Age=Average_Age[country = ‘Sweden’]

量度、維度和篩選器的關聯性

一般而言,如果依維度評估量度,會導致系統以每個維度元素 (或元素) 去評估該量度。在上述範例中,「國家/地區」維度包含世界上各「國家/地區」的元素。依「國家/地區」評估「平均年齡」將會產生每個元素 (即國家) 的平均年齡,其中包括元素「瑞典」。
請務必注意,當您依維度評估量度時,無論您是評估整個維度的量度,還是以篩選器定義相對應的特定維度元素,都會得出特定維度元素的相同數字結果。根據上一個範例,在尋找瑞典人口平均年齡時,以下任一種方法都會產生相同的結果:
  • 依「國家/地區」維度評估「平均年齡」量度,然後查看維度元素「瑞典」的數字。
  • 篩選「瑞典人」(以 [Average_Age # ] 表達) 並評估「平均年齡」量度。
篩選器是參考一或多個維度和維度元素的語法運算式。如上述範例所示,使用 [ # ] 表達是一種能指定篩選器的簡單方式。
也可以使用如 [New_Metric=Metric # ] 的運算式定義新量度並套用至篩選器,同樣相當容易。此類的篩選器可用根據特定維度元素來定義新度量。若要運用上述範例,使用 [Average_Age # ] 即可指定瑞典人口平均年齡的量度。如果為此量度指定名稱,例如「Swedich_Average_Age」,我們就可以在其他計算中使用此量度。例如,評估 Swedish_Average_Age/Average_Age 會得出單一數字:瑞典人口平均年齡與世界其他區域人口平均年齡的比例。
如果包含世界上所有人口資訊的資料集也包含「眼睛顏色」的維度,則使用 [Swedich_Average_Age # ] 運算式,即可得出綠色眼睛瑞典人的平均年齡。即使不使用較為進階的量度定義,您也可以在套用不同篩選器的情況下取得相同的結果,例如:[Average_Age # ]。在此案例中,AND運算子會使用其他兩種基本篩選運算式來指定篩選運算式。