Question

我正在研究BI（通过Analysis Service），其中包含有关聊天的信息。一个聊天可以属于多个类别（最多1,2或3）。我在聊天和类别之间具有多对多关系，并且在事实表的每一行中都有3个维度，其中包含类别信息：tag1，tag2，tag3。我需要计算每个类别的百分比。例如。如果我有以下行：

**chat_id tag1 tag2 tag3**

1       cat1 null null

2       cat2 cat1 cat3

3       cat1 cat4 null

然后对于cat1，百分比公式为： 100 * 3/6

for cat2: 1/6

for cat3: 1/6

for cat4: 1/6

用户应该可以将其他任何尺寸应用为过滤器。问题是我无法在这些公式中计算分母。

我的想法是计算带有非空白标签1，非空白标签2，标签3的行数，然后将它们求和。我试图对tag1使用以下DAX：

*nonblanktag1:=CALCULATE(COUNT([chat_id]);FILTER(ALL('Chat');'Chat'[tag1]<>BLANK()))*

问题在于它不会覆盖枢轴过滤器。例如，如果我将类别添加为维度，它将显示类似的内容（在Management Studio中）：

**category nonblanktag1**

cat1     2

cat2     1

cat3     null

cat4     null

而我到处都需要6个来计算百分比。

Answer 1

实现目标的最简单方法是更改数据模型。

将您的数据转换为下表（我们称其为“聊天”）：

我取消了“标签”数据的删除，并删除了所有空值-它们完全是不必要的。

然后，删除3个维度（tag1，tag2，tag3），并创建一个新维度“ Category”：

在category_id上连接“ Category”和“ Chat”以获取以下数据模型：

有了这样的结构，DAX现在非常容易：

措施1：

Category Count = COUNTROWS('Chat')

措施2：

Category Total = CALCULATE([Category Count], ALL('Chat'))

措施3：

Category % = DIVIDE( [Category Count], [Category Total])

结果：

工作原理：

DAX在很大程度上取决于数据模型的正确性。在这种情况下，聊天和类别之间的多对多关系建模不正确。取消数据透视图并添加适当的尺寸后，此错误已修复，DAX现在很容易。