EXCLUDE-Detailgenauigkeitsausdrücke
Grundlegende Konzepte zu Detailgenauigkeitsausdrücken finden Sie unter Erstellen von Detailgenauigkeitsausdrücken in Tableau und Funktionsweise von Detailgenauigkeitsausdrücken in Tableau.
Detailgenauigkeitsausdrücke werden verwendet, um die Detailgenauigkeit (Granularität) einer Berechnung zu ändern oder zu steuern. Die meisten Felder und Berechnungen sind an die Granularität der Ansicht oder der Datenquelle gebunden. Mit Detailgenauigkeitsausdrücken können Sie die Granularität einer Berechnung explizit festlegen.
- Festgelegte Detailgenauigkeitsausdrücke (FIXED LOD-Ausdrücke) legen eine bestimmte Dimension oder Dimensionen für den Rest der Berechnung fest, z. B. die Ausgabe des maximalen Blutdrucks für jeden Patienten anstelle des Gesamtmaximums im Datensatz durch Festlegung des Maximums auf die Patienten-ID.
- Eingeschlossene Detailgenauigkeitsausdrücke (INCLUDE LOD-Ausdrücke) stellen sicher, dass eine Dimension, die nicht unbedingt in der Ansicht vorhanden ist, bei der Berechnung berücksichtigt wird, z. B. die Betrachtung des durchschnittlichen Blutdrucks für jeden Patienten einschließlich seines Geschlechts, angezeigt in einer Ansicht, die keine Informationen zum Geschlecht enthält.
- Ausgeschlossene Detailgenauigkeitsausdrücke (EXCLUDE LOD-Ausdrücke) entfernen einige Details aus der Ansicht für Berechnungszwecke, wie die Betrachtung des durchschnittlichen Blutdrucks für Patienten mit einem bestimmten Medikament, ohne Einzelpatienten zu berücksichtigen, selbst wenn es eine Patientenansicht ist.
Hinweis: Immer, wenn ein FIXED LOD verwendet wird, führt dies unabhängig von der Visualisierung zum gleichen Ergebnis. Wenn ein INCLUDE oder EXCLUDE-LOD verwendet wird, kann sich der Wert je nach Struktur der Ansicht ändern. Das INCLUDE-Schlüsselwort nimmt den Kontext der Ansicht auf und fügt eine Dimension für die zu berücksichtigende Berechnung hinzu (und EXCLUDE entfernt eine in der Ansicht vorhandene Dimension aus dem Kontext der Berechnung), sodass die Verwendung der Berechnung in einem anderen Kontext unterschiedliche Ergebnisse liefern kann.
Betrachten Sie eine Ansicht (A), die mit Patienten-ID, Alter und Geschlecht erstellt wurde, und eine andere Ansicht (B) mit Patienten-ID, Alter und Gewicht.
- Der festgelegte Detailgenauigkeitsausdruck (FIXED LOD) hat in beiden Fällen den gleichen Wert, da die Berechnung ignoriert, was sich in der Ansicht befindet, und sich nur um die Dimension im Detailgenauigkeitsausdruck kümmert.
- Ein eingeschlossener Detailgenauigkeitsausdruck (INCLUDE LOD), der das Gewicht berücksichtigt, hat in jeder Ansicht einen anderen Wert, da er eine Dimension zur Ansicht A hinzufügt, aber nicht zu Ansicht B, die bereits Gewicht beinhaltete.
- Ein ausgeschlossener Detailgenauigkeitsausdruck (EXCLUDE LOD), der das Gewicht ausschließt, hat in jeder Ansicht einen anderen Wert, da er eine Dimension aus Ansicht B entfernt, aber den Kontext von Ansicht A, in der bislang das Gewicht nicht vorkam, nicht ändert.
EXCLUDE
EXCLUDE-Detailgenauigkeitsausdrücke verhindern, dass die Berechnung eine oder mehrere der in der Ansicht vorhandenen Dimensionen verwendet.
EXCLUDE-Detailgenauigkeitsausdrücke sind nützlich für Szenarien vom Typ "Prozent der Gesamtsumme" oder "Unterschied vom Gesamtdurchschnitt". Sie sind vergleichbar mit Funktionen wie "Gesamtwerte" und "Referenzlinien".
EXCLUDE-Detailgenauigkeitsausdrücke können nicht in Ausdrücken auf Zeilenebene verwendet werden (wo keine auszulassenden Dimensionen vorhanden sind). Sie können jedoch verwendet werden, um entweder eine Berechnung auf Ansichtsebene oder alles dazwischen zu berechnen (Sie können die EXCLUDE-Berechnung demnach verwenden, um Dimensionen aus einem anderen Detailgenauigkeitsausdruck zu entfernen).
Beispiel 1
Die folgende Abbildung zeigt die Veränderung des durchschnittlichen Blutdrucks im Zeitverlauf für vier Länder, aufgeschlüsselt nach Geschlecht.
Um den durchschnittlichen Blutdruck für jedes Land im Zeitverlauf zu sehen, aber ohne Aufteilung nach Männern und Frauen, verwenden Sie einen EXCLUDE-Detailgenauigkeitsausdruck {EXCLUDE [Sex] : AVG[Average blood pressure]}. Dies wird in der Visualisierung als graue Linie dargestellt.
Eine Durchschnittslinie aus dem Analysebereich herauszuholen, würde nicht funktionieren, da es sich einfach um eine horizontale Linie für den durchschnittlichen Blutdruck pro Land handeln würde, wobei Geschlecht und Jahr ignoriert würden.
Hinweis: In diesem Beispiel wird ein Mittelwert aus Mittelwerten gebildet, was eine falsche analytische Praxis ist. Dies geschieht hier ausschließlich zur Veranschaulichung. Aus dieser Visualisierung sollte keine Analyse gemacht werden.
Beispiel 2
Im folgenden Detailgenauigkeitsausdruck wird [Region] aus einer Berechnung von der Summe [Umsatz] ausgeschlossen:
{EXCLUDE [Region]: SUM([Sales])}
Der Ausdruck wird als [ExcludeRegion] gespeichert.
Um zu veranschaulichen, inwiefern dieser Ausdruck nützlich ist, ziehen Sie zunächst die folgende Ansicht in Betracht, die die Summe der Umsätze nach Region und nach Monat aufschlüsselt:
Durch das Ablegen von [ExcludeRegion] auf "Farbe" wird die Ansicht schattiert, um die Gesamtumsätze nach Monat, aber ohne die regionale Komponente anzuzeigen:
Beispiel 3
Der folgende EXCLUDE-Detailgenauigkeitsausdruck berechnet die durchschnittlichen Umsätze pro Monat und schließt dann die monatliche Komponente aus:
{EXCLUDE [Order Date (Month / Year)] : AVG({FIXED [Order Date (Month / Year)] : SUM([Sales])})}
Beachten Sie, dies ist ein verschachtelter Detailgenauigkeitsausdruck, also ein Detailgenauigkeitsausdruck in einem anderen Detailgenauigkeitsausdruck.
Die als [Durchschnittliche Umsätze pro Monat] gespeicherte Berechnung kann dann anhand einer Ad-hoc-Berechnung auf dem Container Zeilen von der Summe der Umsätze pro Monat subtrahiert werden:
Bei Month([Order Date]) auf dem Container Spalten wird dadurch eine Ansicht erstellt, die den Unterschied zwischen den tatsächlichen Umsätzen pro Monat über einen Vierjahreszeitraum und den durchschnittlichen monatlichen Umsätzen für den gesamten Vierjahreszeitraum anzeigt:
