我对MDX很新，但我知道我想要完成什么，但证明非常努力。基本上，我有一个数据集，其中每一行都是客户的销售。我还有每个病房的邮政编码数据和英国人口。
然后将每个病房中的总人口除以数据集内病房码的计数 - 例如病房A的人口为1,000。我有十个住在A区的顾客，因此人口价值是1,000 / 10.
因此，只要没有选择其他维度，只有区域层次结构，我就可以向上和向下钻取，并且人口渗透率作为客户数/计算人口值是正确的。但是，一旦我引入更多维度，总人口就不会达到其真实值。
所以我需要在多维数据集中进行上面的计算，我正在尝试找到MDX函数来执行此操作。
有点像 -
步骤1）将病房代码的数量（地理层次结构的最低级别）相加，并将其分组为不同的病房代码，例如wardcodeA = 5，wardcodeB = 10等。
步骤2）然后取每个病房的人口（可以存储在病房的总数并取平均值），然后将其除以上一步的结果
步骤3）在当前选择的地理位置对每个病房的结果进行求和
答案 0 :(得分：0)
其他维度正在改变客户/人口价值的事实意味着您的建模中的某些内容是错误的。
你应该有一个事实表（可以是一个视图/概念），如下所示：
REGION_ID，CUSTOMER_COUNT，POPULATION_COUNT
一旦你有了这个，就可以创建一个事实表和一个特定的衡量标准，用于计算与单个维度相关联的客户和人口。这是重点，不要将您的度量与不需要的维度联系起来。