MDX 几个比率问题 原创

用分析服务SSAS解决占比、同比和环比问题 本文将介绍用分析服务SSAS如何解决占比、同比和环比三个指标。 首先理解一下这三个指标的基本概念: 占比是指当前成员的值与该成员父级的值的比率,意思是在总数中所占的比重,比如某水果商店总销售额为14,其中苹果的销售额为2,占比就是14.3%。 同比是指在一个期间内的值与以前某个期间的值进行比较,并用以前期间值的百分比来表示,比如将今年的数据与去年的数据比较或将今年八月的数据与去年八月的数据比 阅读详情

  

with member [Dim包月时长].[包月时长].[合计]

as 'sum([Dim包月时长].[包月时长].levels(0).members)'

 

member measures.[占比]

as

'([Dim包月时长].[包月时长],[Measures].[短信包月用户数])/

([Dim包月时长].[包月时长].[合计],[Measures].[短信包月用户数])'

,format_string = "0.0000%"

 

select {[Dim退定类型].[退定类型层次].children*{[Measures].[短信包月用户数],measures.[占比]}} on 0,

[Dim包月时长].[包月时长].children on 1

from [SMSBank]

  

多维聚合后的数据操作:比率、排名与时序分析实战 多维聚合是OLAP分析的核心能力,指在多个业务维度(如区域、时间、品类)交叉组合下对数据进行汇总计算;其技术价值在于支撑动态钻取、灵活切片和上下文感知的深度分析。区别于单维GROUP BY,多维结果构成“数据立方体”,后续操作必须处理行上下文与筛选上下文的协同关系。典型操作包括比率占比(如区域销售占比)、排名筛选(如Top N城市)、时序比较(如同比/环比)及条件再聚合(如剔除异常订单)。这些能力广泛应用于BI报表、经营分析仪表盘与实时决策系统。本文聚焦Data Manipulation在Multi-Dim 阅读详情

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