计算字段示例

为了演示计算字段的功能，特意采用超市订单数据的原始形式，比如销售额是字符串￥ 111，而不是处理过后的数字 111。

分析超时订单发货时间间隔与销售额的关系

首先创建一个计算字段，叫做sales，为去除销售额的货币符号，并将其转换为数值，采用计算公式： FLOAT(REPLACE([销售额],’￥’,’’))

其中REPLACE函数将货币符号替换为空，FLOAT 函数将数据转换为数值形式。

接着创建一个计算字段，叫做发货间隔天数，计算公式为：

DATEDIFF(‘day’,[订单日期],[发货日期])

其中，使用DATEDIFF函数计算订单开始到货物发出去的天数间隔。

将sales拖动到行，发货间隔天数拖动到列,将发货间隔天数设置为维度，离散，如下图

在基本图表中选择可视化探索器，得到如下图表：

可以看到，发货间隔与销售额在 0-4 存在一个先是总体递增，然后在 4-8 之间递减的这么一个关系，也可以看出所有订单都会 8 天之前发货完成。这个图表反映了超市发货的效率，超市可以根据这个数据适当提升发货的速度。如果能配合用户满意度数据，则可以在此基础上反映发货间隔与用户满意度之间的关系。

分析超时各月的销售额增长情况

首先，为得到各月的增长情况，需要用本月的销售额与上月的做对比（月环比），可以采用计算字段的LOOKUP函数，该函数可以返回目标行的值。

先将销售额在分区中向下偏移一个位置，公式为：LOOKUP(SUM([sales]),-1) ，将上月的销售额跟本月的销售额在分区中对齐，随后创建一个计算字段，叫做：销售额环比，计算公式为：

SUM([sales]) - LOOKUP(SUM([sales]),-1)

将订单日期拖动到行，将销售额环比拖动到列，订单日期的时间拆分设置为月，如下图

在基本图表中选择可视化探索器，得到如下图表：

可以看直观地看到每个月的增长情况，为负数，说明本月销售额低于上一月，不止如此，如果设置订单日期的时间拆分为年，则反映的是年环比，季度等类似。

由于使用了 LOOKUP 导致第一条数据为空，这倒也没什么影响，如果用户想第一条数据保留原始值，则可以在LOOKUP外面再使用一个ZN函数，该函数遇到空值会返回 0，其他情况返回原始值，完整的公式是： SUM([sales]) - ZN(LOOKUP(SUM([sales]),-1))。这样，第一条数据就保留了原始值。

更加丰富的时间拆分功能

时间拆分功能提供了一个快速拆分时间的快捷方式，但是如果该功能不满足需求，我们可以自己创建计算字段来实现。

如要进行周环比，我们可以这样： 1、创建计算字段 [订单日期_周]，计算公式为：DATEFORMAT([订单日期],’yyyy年第ww周’)，但是，需要注意的是，这样查出来的是每年每周的数据，一般来说，数据量会很多，不适合展示。那么如果我们只是想对比周而不考虑年，则格式化字符串可以修改为ww周或者使用计算公式：DATEPART(‘week’,[订单日期])。 2、将发货间隔天数拖动到维度，并配置相应的设置如排序等即可。注意的是，使用 LOOKUP 等表计算函数，必需要设置服务端排序，否则结果可能不如预期。

按秩排序

使用普通排序或者服务器排序功能可以使得数据按顺序排列，但是有时候我们不关心其具体的数值大小，之关系其大小关系，并且如果数值差异较大，则数值较小的部分难以看出差距，这时我们可以使用按秩排序的功能，也即是使用RANK这个函数。

首先我们创建一个计算字段，叫做：销售额的秩，计算公式：

RANK(SUM([sales]))

将该计算字段拖动到列，其余步骤与前面相同，得到图表如下：

按秩百分比排序

同按秩排序类似，如果想求本期的销售额要好于多少其他期的百分比，可以使用 RANK_PERCENTILE 函数。 首先创建一个计算公式，叫做：销售额秩百分比，计算公式为：

ROUND(RANK_PERCENTILE(SUM([sales])) * 100,2)

得到如下图表，可以直观地看到本期的销售额要好于其他多少期的比例。

分析各类别的销售额总计在各销售额区间的比例

新建一个计算字段：销售额按 100 分段，计算公式为：FLOOR([sales]/100)。将该字段拖动到维度，可以得到如下结果：

可以看到，销售额被分成了 10 个区段，每个区段范围为 100。更进一步，我们希望上图的数字的含义更为明确，我们可以修改计算公式为：

CONCAT(FLOOR([sales]/100)*100,’-‘,(FLOOR([sales]/100)+1)*100)

得到的结果如下：

接着，可以将 销售额按100分段 拖动到列，再将销售额拖动到行，然后将类别拖动到颜色标记，为了防止数据量过大造成卡顿，可以设置限额为 100。

此时，将得到如下堆叠图

将鼠标移动到堆叠条上，可以直观地看到，各数据分段种各类别的销售额占比。

这个功能的核心就是使用FLOOR函数，该函数会将数据向下取整，当使用 [sales]/100 分段后（这步操作不会减少数据条数），再使用FLOOR函数向下取整，原本 [0-1)之间的数值都归约到 0， [1-2)之间的数值都归约到 1，以此类推，这样就实现了数据分段的功能。同时再配合 CONCAT字符串连接函数，可以自定义显示的文本内容。