了解多事实关系数据模型的工具提示
注意：对于单表数据源或者单基表数据源，所有表都是相关的。本页上的所有内容均指多基表数据源。
字段级相关性
具有多个基表的数据模型在表之间的相关（或不相关）方式上具有很大的灵活性。表的相关性是一个基于数据模型的常数。然而，字段在可视化项中的关联性取决于哪些字段处于活动状态（即，工作表功能区上哪些字段用作胶囊）。在单个可视化项级别，Tableau 会成对评估活动字段以确定它们彼此之间如何相互关联(链接在新窗口中打开)。
字段上不相关的图标 
表示该字段与可视化项中的至少一个其他字段不相关。此图标可以显示在功能区上或“数据”窗格中的胶囊中。（在某些情况下，可能会有相关图标 
。）将鼠标悬停在图标上会打开包含更多信息的工具提示。不同类型的字段相关性有不同的消息源，包括：
- 不相关的维度 - 维度对
- 不相关的维度 - 度量对
- 拼接维度
- 不相关的筛选器对
根据字段是在功能区上使用还是在“数据”窗格中使用，消息也会略有不同。
- 在功能区上：功能区上胶囊的工具提示提供了相关信息，显示可视化项中的字段如何相互关联，以及这对 Tableau 如何计算结果产生的影响。
- 在“数据”窗格中：数据窗格中字段的工具提示提供了有关如果将该字段添加到可视化项中会发生什么情况的信息。如果“数据”窗格中的字段与可视化项中的任何字段都不相关，也可以使用浅灰色文本淡化这些字段。
提示：在 Tableau 中，聚合维度（例如 ATTR（维度）或 MIN（维度））的作用类似于度量。
了解您的数据模型
无论何时使用包含多事实关系的数据模型，定期引用该模型都会很有用。使用“查看数据模型”(链接在新窗口中打开)选项（“工作表”菜单 >“查看数据模型”）打开一个对话框，其中包含您可以在工作表标签上引用的数据模型。
本主题中的示例基于具有两个基表（“Classes”（班级）和“Clubs”（俱乐部））和两个共享标签（“Students”（学生））的数据模型。
Classes（班级） | Clubs（俱乐部） | Students（学生） | Rooms（房间） |
 |  |  |  |
字段：
| 字段：
| 字段：
| 字段：
|
不相关的维度-维度对
不相关的维度是交叉联接的，这可能导致跨标题的维度成员组合不能反映基础表中数据的实际组合。
不相关的维度-维度对的消息为：
- 在功能区上：不相关的维度显示所有可能的值组合。无关内容：
<list of dimensions> - 在“数据”窗格中：如果使用，此维度将显示与不相关维度的所有可能的值组合：
<list of dimensions> - 在“数据”窗格中显示为灰色：此维度与可视化项中的任何维度均不相关。如果使用，它将显示与其他不相关维度的所有可能的值组合。
对于不相关筛选器，消息为：
- 在可视化项中：此字段未被不相关筛选器筛选：
<filters> - 在“数据”窗格中：如果使用，此字段将被不相关的筛选器忽略：
<filters>
交叉联接可能是开销很大的操作，会对性能产生负面影响。因此，如果您向可视化项添加不相关的维度，Tableau 也会显示相关性警告对话框。
拼接维度
尽管从分析角度来看，单独可视化不相关的维度是有原因的，但是对于使用多个基表的分析来说，一个常见的“好方法”是另外使用拼接维度。在存在拼接维度的情况下，不相关的维度不再是交叉联接，而是外部联接。外部联接仍可能引入 null 值，但维度成员标题会从所有可能的组合精简为与外部联接至少一侧相关的组合。它们也不会像交叉联接那样对性能产生同样大的影响。如果没有需要不相关图标的其他相关性问题，则拼接维度会显示相关图标 。
拼接维度的消息为：
- 在功能区上：此维度将以下字段拼接在一起：
<list of fields> - 在“数据”窗格中：如果使用，此维度将以下字段拼接在一起：
<list of fields> - 在“数据”窗格中显示为灰色：不适用，拼接仅发生在可视化项中
不相关的维度-度量对
有关如何计算度量值以及维度相关性为何如此重要的信息，请参见关于如何计算度量值的补充。
度量的消息为：
- 在功能区上：此度量不能按不相关的维度细分：
<list of dimensions>。 - 在“数据”窗格中：如果使用，此度量将不会按不相关的维度细分：
<list of dimensions> - 在“数据”窗格中显示为灰色：此度量与可视化项中的任何维度均无关。如果使用，则不会对其进行细分。
维度的消息为：
- 在功能区上：此维度不能细分不相关的度量：
<list of measures> - 在“数据”窗格中：如果使用，此维度不会细分不相关的度量：
<list of measures> - 在“数据”窗格中显示为灰色：此维度与可视化项中的任何度量均无关。如果使用，则不会细分度量值。
对于不相关筛选器，消息为：
- 在可视化项中：此字段未被不相关筛选器筛选：
<filters> - 在“数据”窗格中：如果使用，此字段将被不相关的筛选器忽略：
<filters>
可视化项中的结果是跨不相关维度值的度量的重复值。此行为类似于使用 LOD 表达式将度量的聚合级别设置为与可视化项的原始粒度不同的详细级别。不相关维度本质上被排除在度量的聚合值计算之外。
尚未相关
具有潜在关系的字段称为尚未相关并在可视化项中被评估为不相关。解析尚未相关的字段与解析真正不相关的字段（只能拼接）的方法不同，因此工具提示会指出为什么它们被认为是不相关的。
维度的消息取决于它是否尚未与另一个维度、度量或筛选器相关。
- 对于维度-维度对，维度的消息为：
- 在功能区上：不相关的维度显示所有可能的值组合。此维度尚未与以下内容相关，因此被视为与以下内容无关：
<list of dimensions> - 在“数据”窗格中：如果使用，此维度尚未与以下内容相关，因此被视为与以下内容无关：
<list of dimensions>
- 在功能区上：不相关的维度显示所有可能的值组合。此维度尚未与以下内容相关，因此被视为与以下内容无关：
- 对于维度-度量对，维度的消息为：
- 在功能区上：此维度尚未相关，因此无法细分以下内容：
<list of measures> - 在“数据”窗格中：如果使用，此维度将与以下内容不相关，因此不会细分以下内容：
<list of measures>
- 在功能区上：此维度尚未相关，因此无法细分以下内容：
- 对于维度-筛选器对，维度的消息为：
- 在功能区上：此字段尚未相关，因此将被以下筛选器忽略：
<list of filters> - 在“数据”窗格中：如果使用，此字段尚不相关，因此将被不相关的筛选器忽略：
<list of filters>
- 在功能区上：此字段尚未相关，因此将被以下筛选器忽略：
度量的消息取决于它是否尚未与维度或筛选器相关。
- 对于度量-维度对，度量的消息为：
- 在功能区上：此度量尚未与以下内容相关，因此无法按以下内容细分：
<list of dimensions> - 在“数据”窗格中：如果使用，此度量尚未与以下内容相关，因此不会按以下内容细分：
<list of dimensions>
- 在功能区上：此度量尚未与以下内容相关，因此无法按以下内容细分：
- 对于度量-筛选器对，度量的消息是：
- 在功能区上：此字段尚未相关，因此将被以下筛选器忽略：
<list of filters> - 在“数据”窗格中：如果使用，此字段尚不相关，因此将被不相关的筛选器忽略：
<list of filters>
- 在功能区上：此字段尚未相关，因此将被以下筛选器忽略：
有关如何计算度量值以及维度相关性为何如此重要的信息，请参见关于如何计算度量值的补充。
模糊相关
具有多个活动可能关系的字段称为模糊相关并在可视化项中被评估为不相关。解析模糊相关字段的解析方式与真正不相关字段（只能拼接）不同，因此工具提示会指出为什么它们被认为是不相关的。
维度的消息为：
- 在功能区上：此维度与以下内容模糊相关，因此无法细分以下内容：
<list of measures> - 在“数据”窗格中：如果使用，此维度将与以下内容模糊相关，因此不会细分以下内容：
<list of measures>
度量的消息取决于歧义是在于维度还是筛选器。
- 对于度量-维度对，度量的消息为：
- 在功能区上：此度量与以下内容模糊相关，因此无法按以下内容细分：
<list of dimensions> - 在“数据”窗格中：如果使用，此度量将与以下内容模糊相关，因此不会按以下内容细分：
<list of dimensions>
- 在功能区上：此度量与以下内容模糊相关，因此无法按以下内容细分：
- 对于度量-筛选器对，度量的消息是：
- 在功能区上：此度量与以下筛选器模糊相关，因此将被其忽略：
<list of filters> - 在“数据”窗格中：如果使用，此度量将与以下筛选器模糊相关，因此将被其忽略：
<list of filters>
- 在功能区上：此度量与以下筛选器模糊相关，因此将被其忽略：
有关如何计算度量值以及维度相关性为何如此重要的信息，请参见关于如何计算度量值的补充。
共享表中的度量
当使用共享表（如“Students”（学生））中的维度时，它会将来自其他不相关的表（如“Classes”（班级）和“Clubs”（俱乐部））的维度拼接在一起。但是，如果您不使用维度，而是使用“Students”（学生）表中的度量，结果会怎样？度量不能拼接。
当不相关的维度一起可视化时，度量值不能同时按这些维度细分。（有关如何计算度量值以及维度相关性为何如此重要的信息，请参见关于如何计算度量值的补充。）在这种情况下，我们将该度量视为与维度组合不相关，即使它与任一维度单独相关。
为了解决这种类型的不确定性并防止度量被限制在表范围内，可以拼接不相关的维度，或者移除一个或多个维度，直到存在用于聚合度量的明确关系路径。
所有维度彼此不相关
跨不相关维度共享的度量的消息为：
- 在功能区上：此度量每次只能按以下维度之一细分：
<bulleted list of dimensions> - 在“数据”窗格中：如果使用，此度量一次只能按以下维度之一细分：
<bulleted list of dimensions>
每个维度的消息为：
- 在功能区上：此维度无法与以下维度结合细分度量
<measure>：<bulleted list of dimensions> - 在“数据”窗格中：如果使用，此维度无法与以下维度结合细分度量
<measure>：<bulleted list of dimensions>
某些维度彼此相关
如果某些维度彼此相关，那么它们将能够共同细分度量。了解有问题的维度组合很有用。如果一个可视化项由相关维度 Dim1 和 Dim2 以及与它们都不相关的维度 DimA 组成，则共享表中的度量与所有三个维度不会同等相关。Dim1 和 Dim2 彼此不冲突，但它们都与 DimA 冲突。若要通过移除字段来解决，您可以单独移除 DimA，也可以同时移除 Dim1 和 Dim2。
在这种情况下，维度在工具提示消息中按组列出。
跨不相关维度组共享的度量的消息为：
- 在功能区上：此度量一次只能按以下维度组之一进行细分：
<bulleted list of dimensions> - 在“数据”窗格中：如果使用，此度量一次只能按以下维度组之一进行细分：
<bulleted list of dimensions>
每个维度的消息为：
- 在功能区上：此维度无法与以下维度组结合细分度量
<measure>：<bulleted list of dimensions> - 在“数据”窗格中：如果使用，此维度无法与以下维度组结合细分度量
<measure>：<bulleted list of dimensions>
相关度量
当某个度量与可视化项中的某些维度相关但与其他维度不相关时，该度量的工具提示中可能会显示一条附加消息，解释其与哪些维度相关。这有助于解释该指标是如何聚合的。仅当度量也与可视化项中的维度不相关时，才会显示此消息。否则，标准行为是将度量聚合到其相关度量的详细级别。
度量的消息为：
- 在功能区上：此度量聚合到相关维度的详细级别：
<dimensions in the viz this measure is related to> - 在“数据”窗格中：如果使用，此度量将聚合到相关维度的详细级别：
<dimensions in the viz this measure is related to>
此消息旨在帮助识别在计算度量值时要考虑哪个或哪些维度。有关如何计算度量值以及维度相关性为何如此重要的信息，请参见关于如何计算度量值的补充。
筛选器
与可视化项中其他活动字段相比，还会评估筛选器功能区上的字段的相关性。
当筛选器与可视化项中的至少一个字段不相关时，将显示图标和工具提示。筛选器字段和可视化项中的字段均有工具提示。
筛选器的消息为：
- 不相关筛选器：此筛选器不适用于不相关字段：
<fields> - 模糊筛选器：此筛选器忽略以下度量，因为它与这些度量模糊相关：
<list of measures> - 尚未相关的筛选器：此筛选器忽略以下字段，因为它尚未与这些字段相关：
<list of fields>
筛选器的行为还取决于它们与可视化项中其他字段的相关性。筛选器不会影响与其不相关的字段的值。除非将筛选器设置为无值（排除所有内容或不包含任何内容），否则对于与筛选器无关的任何字段，可视化项都将保持不变。但是，取消选择筛选器中的每个选项将返回一个空白的可视化项。
带有不相关筛选器的可视化项的两个屏幕截图，显示取消选择交互式筛选器控件中的选项不会影响可视化项
相关字段按预期进行筛选。在具有相关和不相关字段组合的更复杂的可视化项中（例如在拼接上下文中），筛选器只会影响与筛选器字段相关的值。
当某个度量与某个维度不相关时，它就不能按该维度的成员进行细分（也就是说，当俱乐部没有班级长度时，您不能细分每个俱乐部的平均班级长度）。相反，度量将在与视图中的维度成员标题不同的级别上进行聚合。
度量值跟随维度成员
度量的值由其相关的维度确定。没有相关维度的度量是表范围的。具有相关维度的度量按相关维度的成员细分（即，为每个维度成员计算度量的值）。如果由于存在不相关的维度而导致相关维度的成员重复，则度量的值将根据其维度成员重复。
- 没有维度的度量的表范围是其总体值。
- 仅在不相关维度存在的情况下，度量是表范围的，并且对不相关维度的成员重复。
- 在存在相关维度的情况下，度量会被更精细地细分，并且其值将根据相关维度的每个成员进行计算。
- 当存在不相关维度和相关维度时，度量将按其相关维度进行细分。只要这些相关维度成员在不相关的维度中重复出现，度量值就会随其相关维度成员一起出现。
因为会费是按俱乐部计算的，所以每次俱乐部重复时，每个俱乐部的会费值也会重复。