Mosquito-
2020-11-15 阅读量: 797
一表出维度 多表出度量
双向的可以一表出度量 多表出维度（最好还是不要）
单向的不可以 双向可以跨表取字段 但在此时为类型二
尽可能避免一表出度量，多表出维度
1.计算R值新建度量值业务最新日期 = CALCULATE(MAX(‘ResellerSales’[ShipDate]),ALLSELECTED(ResellerSales[ResellerKey]))这里使用 allselected 清楚了行列上的筛选,保留了其他筛选器里的筛选，也就是切片器上的筛选依旧生效，算切片器筛选后的ResellerKey的“R间隔天数”的平均值。具体介绍可以查看微软DA
CDA L1 BI多维数据透视分析时表的连接方式(赵大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。在跨表连接的情况下，对维度下的所有连接用关键
CDA数据分析L1学习笔记 多维数据模型各种类型（星型、雪花、星座、交叉连接）1，星型模式星型模式核心一个大的事实表，周围小的维度,形状如星星星型模式通过使用一个包含主题的事实表和多个包含事实的非正规化描述的维度表来支持各种决策查询；使用星型模式主要有两方面的原因：提高查询的效率。采用星型模式设计的数据仓库的优点是由于数据的组织已经过预处理，主要数据都在庞大的事实表中，所以只要扫描事实表就可以进行
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