Tableau中的伪详细级别LOD计算

这年头假货泛滥，详细级别计算（即LOD Expressions）也不例外。

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我们知道，Fixed的详细级别计算是不受维度筛选器控制的，而表计算则受它控制。

当我们用一个表范围的LOD计算来建一个百分比时，即使筛选器只选择维度的一个值（Accessories），它也能保持原来的百分比，而表计算的百分比则自动变为百分之百。

% by Table scopped LOD Calcs：

SUM([Sales])/SUM({SUM([Sales])})

然而，有时候你会发现Fixed的LOD计算居然也受维度筛选器的控制，这样的Fixed LOD计算可称为伪LOD计算。比如下图，我们用一个Fixed的计算求出随着时间的变化，三个Category的Sales的平均值：

b

当维度筛选器中只选择Category的两个值时，用Fixed LOD计算出的平均值居然会变！为什么会这样？说好的Fixed LOD计算不受维度筛选器控制呢？

Avg by Fixed:

AVG({ FIXED [Category],YEAR([Order Date]):SUM([Sales])})

仔细探究一下，我们发现这儿的Fixed LOD计算只是为了求出各Category随时间变化Sales的平均值而已，不用Fixed LOD 计算，我们一样可以算出平均值：

Avg by Normal Calcs:

SUM([Sales])/COUNTD([Category])

所以，这儿维度筛选器对平均值起作用就不难理解了。那么，如果我们需要无论怎样选择Category，其平均值都维持不变，该如何创建计算字段呢？很显然，我们需要一个“真正的” Year(Order Date)被Fixed的LOD计算：

Avg by Nested LOD:

{ FIXED YEAR([Order Date]):AVG({ FIXED [Category],YEAR([Order Date]):SUM([Sales])})}

这时，当选择两个Category或三个Category时，平均值保持不变。

 根据嵌入式LOD计算的黄金法则（Golden Rule），当内层是Include计算时，外层Fixed的维度可以传承到内层，所以上面的计算字段也可改成以下计算式，更为简洁。

{ FIXED YEAR([Order Date]):AVG({INCLUDE  [Category]:SUM([Sales])})}

再看另外一个例子。我们建一个以州为单位的地图，再建一个Fixed的LOD计算：

Category Sales:

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

由于大多数的州都销售了所有三个Category的产品，所以基本上Category Sales都等于销售总值2,297,201，将Category Sales的大小用颜色标记出来。

然而当我们选择在Control Filter中去掉Subcategory维度的Accessories时， 南达科他州的Category Sales值会有变化：

为什么？因为南达科他州很特殊，它的Technology Category下只有Accessories一个Subcategory，当我们不选Accessories时，就少了整个Technology这个 Category，所以其Category Sales值当然会有变化。

那么为什么维度筛选器会影响Fixed LOD计算的Category Sales的值呢？因为此处Category Sales也是一个伪 LOD计算！不用Fixed，而用Include和Exclude LOD计算我们一样可以得到相同的Category Sales的值：

Alternative Category Sales：

IF COUNTD([Category])=1 OR COUNTD([Category])=2

THEN SUM({ INCLUDE [Category]:SUM({ EXCLUDE [State]:SUM([Sales])})})

ELSE SUM({ EXCLUDE [State]:SUM([Sales])})

END

同样，如果我们希望Subcategory的选择不影响Category Sales的值，就必须Fix State这个维度，这种嵌入式Fixed LOD计算才真正不受维度筛选器的控制。

Category Sales Fixed State：

{ FIXED [State]:SUM({ FIXED [Category]:SUM([Sales])})}

LOD详细级别计算是Tableau所有版本进化过程中最激动人心的演变。自从有了LOD，Tableau才真正从众多竞争对手中脱颖而出。 LOD让从前不可能做到的或只有在数据源级别才能解决的复杂计算变得十分简单。掌握好LOD计算，Tableau水平将有实质性的飞越！

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