我正在为一个学校项目创建一个仪表板,我刚刚得出结论,我的集合分析没有正确工作。我有一张漏斗图,上面有在公司工作不到20年的员工的流动率。
对于在公司工作超过20年的员工,我也有同样的漏斗图。现在,例如,当我单击红色时,工作年限小于20年的所有二级销售员工都应显示在此表中:
但它仍然显示了在那里工作超过20年的人。
这是我的代码:
sum({1<SALES_STAFF_WORKEXPERIENCE_nr = {"<20"}, SALES_STAFF_POSITION_en = {'Level 1 Sales Representative', 'Level 2 Sales Representative', 'Level 3 Sales Representative'}>} ORDER_DETAILS_turnover)
sum({1<SALES_STAFF_WORKEXPERIENCE_nr = {">=20"}, SALES_STAFF_POSITION_en = {'Level 1 Sales Representative', 'Level 2 Sales Representative', 'Level 3 Sales Representative'}>} ORDER_DETAILS_turnover)
发布于 2018-04-07 09:43:05
这是集合分析的常见问题。因为您已经指定了选择SALES_STAFF_POSITION_en = {'Level 1 Sales Representative', 'Level 2 Sales Representative', 'Level 3 Sales Representative'}
选择其中一个值将被忽略,并显示所有三个级别。
你需要让它成为选择和集合的交集这是一个很小的改变,但经常被忽视,如下所示:
sum({1<SALES_STAFF_WORKEXPERIENCE_nr = {"<20"}, SALES_STAFF_POSITION_en = p(SALES_STAFF_POSITION_en)* {'Level 1 Sales Representative', 'Level 2 Sales Representative', 'Level 3 Sales Representative'}>} ORDER_DETAILS_turnover)
sum({1<SALES_STAFF_WORKEXPERIENCE_nr = {">=20"}, SALES_STAFF_POSITION_en =p(SALES_STAFF_POSITION_en)* {'Level 1 Sales Representative', 'Level 2 Sales Representative', 'Level 3 Sales Representative'}>} ORDER_DETAILS_turnover)
p()表示字段中可能的值。我认为有一个更简单的语法,但我没有使用它,因为它对我来说读起来更容易。
此外,如果这些级别是仅有的3个级别,则根本不需要将它们包括在集合分析中,除非您实际上想覆盖在该维度中所做的任何选择
https://stackoverflow.com/questions/49700508
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