智能商业分析 Quick BI：新建计算字段

配置方式

1. 在数据预览页面，单击新建计算字段。

   

2. 在新建计算字段页面，配置参数后，单击确定。

   1. 输入字段名称。

   2. 点击引用函数并点击引用字段，编辑字段表达式。其中引用的函数分为常用函数和LOD函数，LOD函数具体使用介绍请参见LOD函数。

      在编辑表达式时，您需要关注以下几点：

      • 您也可以在表达式编辑框输入[唤出列表来插入度量字段名称。

      • 表达式中输入的括号均为半角括号。即，在英文输入法中输入的括号。

      • 函数请使用各个数据源支持的函数。

        数据源支持的函数可查看配置面板右侧函数列表，或查询该数据源类型支持的函数。

      常见的字段表达式示例请参见场景举例。

   3. 选择数据类型和字段类型后，单击确定。

      

      当数据类型选择度量时，支持设置数值格式化为整数、保留1位小数、保留2位小数、百分比、百分比1位小数、百分比2位小数、自定义和手动输入。

      其中手动输入显示格式，例如#,##0.00%，只能由大小写字母数字和_#,.%组成，长度不超过50个字符，具体使用方法请参考Excel自定义格式语法。

      

      新建的计算字段也可以直接被引用再做二次计算，满足您复杂计算的场景。

      例如，利润金额 = 订单金额 - 成本金额；利润率 = 利润金额 / 订单金额。

场景举例

• 聚合函数

  • 求和：SUM([字段])

  • 计数：COUNT([字段])

  • 计数去重：COUNT(DISTINCT [字段])

  • 求平均值：AVG([字段])

  配置了聚合计算的计算字段，将根据仪表板中配置的维度自动进行聚合运算。

• 四则运算

  • 支持加减乘除运算

  • 例如从订单明细表计算客单价：SUM([成交金额] )/ COUNT(DISTINCT [客户名称])

    说明

    如果分母可能为0，为避免计算错误，请在计算字段处理。

    CASE 
    WHEN [客户名称] is null THEN null 
    ELSE SUM([成交金额] )/COUNT(DISTINCT [客户名称]) 
    END

• 复杂的分组场景

  对维度进行分组的场景，简单的单字段分组可以支持使用分组维度功能，当您需要针对多个字段组合条件后分组，此时可以用CASE WHEN函数。例如，

  CASE 
  WHEN [成交金额]>5000 AND [成交笔数]>40 THEN 'VVIP' 
  WHEN [成交金额]>1000 AND [成交笔数]>5 THEN 'VIP' 
  ELSE '普通' END

  

• 字符拼接

  假设数据表中分别有省份、城市2个字段，您可以使用字符串拼接函数，将省份城市合并到一个字段中。

  CONCAT(a, b, c, d) ：将需要合并的字段加入括号中，英文逗号分隔。如果合并的时候多列之间希望增加分隔符，可以分隔符加英文单引号。

  例如， CONCAT([省份],'-', [城市])

• 字符串处理

  可以使用字符串函数，对文本进行处理。

  不同数据库函数不同导致字符串处理方式有所差异，本文以MySQL函数举例。

  • 字符截取：

    SUBSTRING([客户名称],1,1)：[客户名称]字段，从第1个字符开始，取1个字符。

    SUBSTRING([字段]：开始位置，截取字符串长度。

  • 查找一个字符串中另一个字符串的位置：

    INSTR([客户名称],'东')： 查找[客户名称]中是否含有‘东’字，如果有，返回位置，如果没有，返回0。

• 日期时间处理等

  Quick BI针对日期和时间字段自动拆解成多个时间颗粒度，并且可以自定义显示格式，已经可以满足很多日期和时间颗粒度和格式处理相关的场景。

  除此之外，可以使用数据库日期相关函数进行数据加工，可在函数列表搜索DATE搜索到相关的函数。

  例如：不同数据库函数不同导致日期时间处理方式有所差异，本文以MySQL函数举例。

  • 当前日期：CURRENT_DATE

  • 入职天数： DATEDIFF(CURRENT_DATE, [入职日期])，返回入职日期距离今天的天数

  • 到期日期：ADDDATE([付款日期], 365)，返回付款日期后365天的日期

• LOD函数详细级别计算

  如果分析过程中需要添加一个维度，其明细程度高于或者低于已有视图的可视化明细程度，但又不希望改变现有图形展示内容，就可采用详细级别表达式功能。例如：

  • 计算每个区域的销售额总和：lod_fixed{[区域]:SUM([订单金额])}

    

  • 分析客户复购情况：lod_fixed{[用户id]:count(distinct([订单id]))}

    

    详细请参见LOD函数。