Verwenden der OVER-Anweisung zum Referenzieren von Datenabschnitten

Benutzerdefinierte Ausdrücke werden in den Datenabschnitten ausgewertet, die durch die Markierungen in der Visualisierung dargestellt werden. Sie verwenden OVER-Anweisungen in benutzerdefinierten Ausdrücken, wenn Sie bei der Auswertung eines Ausdrucks auch Daten von außerhalb des aktuellen Abschnitts einbeziehen möchten.

Erläuterungen zum Einbeziehen von Daten von außerhalb des aktuellen Abschnitts finden Sie in der Abbildung unten. Eine ähnliche Abbildung wird verwendet, um die Aufteilungs- und Markierungskonzepte zu veranschaulichen, die für das Verständnis bei der Arbeit mit benutzerdefinierten Ausdrücken, insbesondere benutzerdefinierten Ausdrücken mit einer OVER-Anweisung, unerlässlich sind.

Das große Feld symbolisiert alle Zeilen in einer Datentabelle, die die Jahresumsätze für bestimmte Obstsorten in verschiedenen Regionen enthält, und die Würfel symbolisieren unterschiedliche Datenabschnitte.



Angenommen, Sie möchten „Verkauf von Orangen, Region Nord, 2018“ mit dem „Verkauf von Zitronen, Region West, 2018“ oder mit dem „Verkauf von Orangen, Region West, 2015-2017“ vergleichen. In einem solchen Ausdruck müssen Sie Datenabschnitte außerhalb von „Verkauf von Orangen, Nord, 2018“ referenzieren, was mithilfe der OVER-Anweisung geschieht. Mit der OVER-Anweisung stehen Ihnen neue Möglichkeiten zum Gruppieren von Daten zur Verfügung, auf die in den Ausdrücken verwiesen werden soll.

Anhand von Beispielen lässt sich am einfachsten erklären, wie OVER-Anweisungen in Ausdrücken geschrieben werden und wie sie funktionieren.

Beispiele für OVER-Ausdrücke

Anmerkung: Wenn Sie die OVER-Anweisung in einem Ausdruck verwenden, um auf andere Abschnitte zu verweisen, beziehen Sie sich nicht auf die tatsächliche Spalte, die zum Aufteilen der Daten auf einer Achse verwendet wird. Stattdessen verweisen Sie auf die Achse selbst, wie [Axis.X] oder [Axis.Color].

Das Streudiagramm zeigt die Summe der Verkäufe für jede Obstsorte an; Äpfel, Orangen und Birnen. Der Gesamtumsatz beträgt 300.



Wenn der Ausdruck

Sum([Sales]) OVER (All([Axis.X]))

auf der y-Achse angegeben ist, wird jede Markierung neu ausgewertet und das Streudiagramm ändert sich in:



Um das Ergebnis zu verstehen, schauen Sie sich die Markierung an, die die Summe der Verkäufe darstellt, zum Beispiel „Äpfel“. Der benutzerdefinierte Ausdruck impliziert, dass die Markierung neu bewertet werden muss, um die Summe der Verkäufe für alle x-Achsensegmente anzuzeigen, also die Summe der Verkäufe von Äpfeln, Orangen und Birnen (150+80+70). Das gleiche gilt für die anderen Markierungen, sodass alle Markierungen am Ende identische Werte haben. Tatsächlich impliziert der OVER (All([Axis.X]))-Teil des Ausdrucks, dass die Aufteilung auf der x-Achse ignoriert wird!

Im nächsten Beispiel wird eine weitere Aufteilung der Daten vorgenommen, da das Jahr auf der Farbachse angegeben ist.



Ändern Sie die y-Achse in den folgenden Ausdruck:

Sum([Sales]) OVER (All([Axis.Color]))



Dieser benutzerdefinierte Ausdruck impliziert, dass jede Markierung neu bewertet werden muss, um die Summe der Verkäufe aller Farbabschnitte anzuzeigen, wobei die Aufteilung nach Farbe tatsächlich ignoriert werden kann.

Anmerkung: Die in den obigen Beispielen verwendeten Ausdrücke funktionieren nur bei Verwendung von speicherinternen Daten. Wenn datenbankinterne Daten verwendet werden, wird ein THEN-Ausdruck benötigt.

Nehmen Sie „Birnen, 2015“ als Beispiel (der blaue Birnenstern). Der neue Wert der Markierung zeigt die Summe der Birnenverkäufe für alle drei Jahre an (40+20+10). Alle Markierungen innerhalb einer Obstsorte erhalten unabhängig von der Farbe (Jahr) den gleichen y-Achsenwert.

Es gibt keine praktische Verwendung der obigen Beispiele, aber sie dienen dazu, zu verstehen, wie die OVER-Anweisung in Kombination mit den so genannten Knoten-Navigationsmethoden funktioniert.

Verwenden von OVER-Anweisungen in berechneten Spalten

Die Verwendung der OVER-Anweisung in berechneten Spalten funktioniert anders als die Verwendung in benutzerdefinierten Ausdrücken. In berechneten Spalten führt dies möglicherweise zu weniger Datensätzen.