Fixed LOD Berechnung 

Die INCLUDE- wie auch die EXCLUDE-Berechnungen verhalten sich relativ zur Visualisierung, in der sie genutzt werden. Wenn Du mit INCLUDE eine Dimension einschließt, die bereits in der Ansicht vorhanden ist, wird die Berechnung keinen extra Effekt haben. Genauso wird EXCLUDE keinen Effekt haben, wenn Du damit eine Dimension ausschließt, die in der Ansicht nicht vorhanden ist. 

FIXED LOD Berechnungen sind im Gegensatz dazu nicht relativ. Stattdessen weisen wir die Berechnung an, sich ausschließlich um die Dimensionen zu kümmern, die wir in der Berechnung spezifizieren, unabhängig davon, was die Ansicht enthält oder nicht enthält. Um das zu illustrieren bauen wir folgende Beispielansicht:  

Für unseren Beispielfall möchten wir die Summe von Sales für State und Country anzeigen. Mit EXCLUDE erreichen wir das, in dem wir City bzw. City & State ausschließen. Die Wirkung der FIXED-Berechnung ist, dass wir uns keine Gedanken darüber machen müssen, welche Dimensionen in der Ansicht vorhanden oder nicht vorhanden sein werden, und trotzdem dasselbe Ergebnis herauskommt. Wir fixieren einfach das Level of Detail auf den Dimensionen, die wir brauchen. 

So sieht die Berechnung für die Summe von Sales für die Dimension State aus:  

Diese Berechnung imitiert folgende Ansicht: 

Es spielt keine Rolle, was in der originalen Ansicht enthalten ist. Wir weisen Tableau an, ausschließlich die Dimension State zu berücksichtigen. Fügen wir die LOD-Berechnung zu unserer Ansicht hinzu: 

Würden wir EXCLUDE nutzen, würden wir zu demselben Ergebnis kommen, wenn wir die Dimension City ausschließen. Die FIXED-Berechnung ist dagegen vielseitiger und kann auch über mehrere Visualisierungen hinweg benutzt werden. Sie ist nicht abhängig von den Dimensionen, die in der Ansicht genutzt werden, wie EXCLUDE oder INCLUDE. Wenn wir in unserem Beispiel Sales nun zusätzlich auch für Country statt nur für State berechnen wollen, machen wir das wie folgt: 

Fügen wir das zur Ansicht hinzu, erhalten wir: 

Geschafft! 

Und nun testen wir die Variante einmal gegen EXCLUDE aus. Nochmal möchten wir Sales für die Dimension State berechnen. In der folgenden Ansicht haben wir drei Kennzahlen: Obige FIXED State Berechnung, dann eine EXCLUDE City Berechnung und schließlich das reguläre Sales. 

Soweit alles in Ordnung. FIXED und EXCLUDE ergeben dasselbe Ergebnis. Fügen wir nun aber eine weitere Dimension hinzu, beispielsweise Category, passiert Folgendes: 

Die weitere Dimension Category hat die Werte der EXCLUDE-Berechnung geändert, sie schließt weiterhin City aus, aggregiert aber für State und Category. Die FIXED-Berechnung bleibt indessen konstant, denn sie fixiert ausschließlich State. Die LOD-Berechnungen EXLUDE und INCLUDE sind abhängig von / relativ zu den Dimensionen in der Ansicht.  

 Noch ein Haken  

Und hier werden LOD-Berechnungen etwas knifflig. Was passiert, wenn wir die fixierte Dimension (State) unserer Berechnung überhaupt nicht in unserer Ansicht nutzen? Probieren wir’s! Wir werfen die Dimensionen State und City aus unserer Ansicht raus und fügen stattdessen nur Category ein: 

Die Berechnung zeigt offenbar nicht die summierten Sales pro State an, wie in den vorigen Abbildungen. Warum? Ist etwas kaputt? 

Nein, unsere LOD-Berechnung macht nach wie vor das, was wir ihr gesagt haben. Hier werden LODs etwas verwirrend. In unserer Ansicht haben wir nur Category als Level of Detail. Unsere LOD-Berechnung arbeitet korrekt, aber wir haben ihr nicht das Level of Detail in der Ansicht zur Verfügung gestellt, um die Ergebnisse auch korrekt anzuzeigen. Unsere Ansicht hier aggregiert alle Sales-Daten für Category. Unsere FIXED-Berechnung aggregiert im Hintergrund aber bereits dieselben Daten für State. Entsprechend zeigt die Ansicht hier zweimal aggregierte Sales-Zahlen: Die Summe aller Sales pro State, und die nochmal summiert pro Category.   

Das wird etwas verständlicher, wenn wir die Aggregation unserer Kennzahlen auf Average stellen: 

Wir sehen nun die durchschnittliche Summe alle Sales pro State (denn innerhalb der FIXED-Berechnungen summieren wir die Werte mit SUM(Sales)), und das je für die 3 Werte unserer Dimension Category.