过滤度量（或删除异常值）答案

【问题标题】：Filtering a Measure (or Removing Outliers)过滤度量（或删除异常值）
【发布时间】：2009-11-20 15:37:03
【问题描述】：

假设我在一个多维数据集中有一个度量 foo，并且我有一个报告要求，即用户希望在报告中看到以下度量：

total foo
total foo excluding instances where foo > 10
total foo excluding instances where foo > 30

处理此问题的最佳方法是什么？过去，我添加了命名计算，如果 foo > 10 则返回 NULL，否则返回 foo。我觉得必须有一种方法可以在 MDX 中实现这一点（类似于Filter([Measures].[foo], [Measures].[foo] > 10))，但我一辈子都想不通。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： mdx cube cubes

【解决方案1】：

诀窍是您需要在您的集合上应用过滤器，而不是在您的度量上。

例如，使用通常的 Microsoft“仓库和销售”演示立方体，以下 MDX 将显示销售额超过 2000 美元的所有商店的销售额。

SELECT Filter([Store].[Stores].[Store].members, [Unit Sales] > 2000) ON COLUMNS, [单位销售] ON ROWS FROM [仓库和销售]

【讨论】：

感谢您的意见，这根本不是我想要的效果。您的示例过滤了一组商店，但我正在寻找的是一种过滤事实记录的方法。使用您的示例，假设我想显示每家商店的平均单位销售额，我仍然想显示每家商店，但我不希望平均总销售额 > 2000。

【解决方案2】：

我在使用saiku（使用Mondrain的后端）时遇到了类似的问题，因为我还没有找到任何明确的“在度量上添加过滤器”的解决方案，我在这里添加了它，这可能对其他人有用。

在Saiku3.8中，你可以在UI上添加过滤器：“column”->“filter”->“custom”，然后你可能会看到一个Filter MDX Expression。

假设我们希望广告中的点击次数大于 1000，然后在此处添加以下行：

[Measures].[clicks] > 1000

保存并关闭，那么该过滤器将对点击次数大于 1000 的 find elem 有效。

MDX like below（假设dt为维度，点击为度量，我们要找到点击次数超过1000的dt）

WITH
SET [~ROWS] AS
    Filter({[Dt].[dt].[dt].Members}, ([Measures].[clicks] > 1000))
SELECT
NON EMPTY {[Measures].[clicks]} ON COLUMNS,
NON EMPTY [~ROWS] ON ROWS
FROM [OfflineData]

【讨论】：

谢谢。它工作得很好。我有兴趣在名为 SoldQty 的度量上放置一个过滤器，并希望允许最终用户在 SSRS 报告中将此过滤器用作报告参数。 WITH SET [~ROWS] AS Filter({[Dt].[dt].[dt].Members}, ([Measures].[clicks] > STRTOVALUE(@SoldQty))) SELECT NON EMPTY {[Measures].[点击]} 列，非空 [~ROWS] 来自 [OfflineData] 的行

【解决方案3】：

我认为你有两个选择：

1- 将列添加到您的事实（或基于事实表的数据源视图上的视图），例如：

case when unit_Price>2000 then 1 
     else 0  
end as Unit_Price_Uper_Or_Under_10

并根据此列值添加一个虚构的维度。并为新维度添加命名查询（比如 datasourceview 中的 Range_Dimension ：选择 1 作为范围联合所有选择0作为范围

之后你就不能像其他维度和属性一样使用这个过滤器了。

 SELECT [Store].[Stores].[Store].members ON COLUMNS,
[Unit Sales] ON ROWS
FROM [Warehouse and Sales]
WHERE [Test_Dimension].[Range].&[1]

问题是对于每个范围，您必须添加When 条件，并且仅当范围是静态的时，此解决方案才是一个好的解决方案。对于动态范围，最好制定范围（基于离散化方法）

2-基于事实表在事实表附近添加粒度维度例如，如果我们有主键Sale_id的事实表。我们可以添加基于事实表的维度，只有一列 sale_Id 和 dimension Usage tab 我们可以将此new dimension 和measure group 与关系类型Fact 和之后在 mdx 中我们可以使用类似的东西：

filter([dim Sale].[Sale Id].[Sale Id].members,[Measures].[Unit Price]>2000)

【讨论】：