SSAS中不同维度不同聚合的解决

SSAS中的聚合方式设定：

SSAS一个Cube中的一个度量的聚合方式设置方法：

也就是说，Cube中的聚合方式是针对度量来指定的。

问题：

针对一种特殊的需求，要求先按照时间做平均聚合运算，再根据空间做求和运算。

其实这种说法字面上看起来本身就很矛盾，所以得套到一个具体的场景中。

比如：我有一个数据仓库统计某几个小区的某一时间粒度（这里定义成季度）的住户数量，里面的数据格式大致如下：

2011年1季度,1100,A小区

2011年2季度,1000,A小区

2011年3季度,1100,A小区

2011年4季度,1000,A小区

2011年1季度,1200,B小区

2011年2季度,1200,B小区

2011年3季度,1100,B小区

2011年4季度,1100,B小区

先从时间这个角度来分析数据，A小区在2011年的住户数，很明显应该是取平均值（当然也有取第四季度的值的统计方法，这里只考虑平均值的统计方法），应该是1050，B小区的就应该是1150。

然后再从空间的角度来分析数据，所有小区（这里假定只有A和B）的在2011年的住户数，应该是1050+1150=2200。很明显这是一个汇总算法。

这就是典型的先根据时间做平均运算，再根据空间做汇总运算，而且这里很明显，SSAS默认的聚合方式的指定是无法实现这种统计需求的。

解决方法：

通过计算公式，或者新建命名成员。

首先，建立测试表。

然后，根据这个DW结构建立测试Cube。

其中指标的聚合方式按照默认的Sum.

其中时间维度有如下的层次结构：

建立命名成员，表达式关键的部分是那个求叶级节点总和，从而求平均数的公式。

处理浏览

如图：纵向的时间聚合运算是用的平均值运算，而横向的区域聚合运算用的是求和运算。

需要注意的地方:

要留意维度中的null成员。默认是带null成员的，所以需要手动把null处理掉，否则会导致函数算出的数值不准确，因为Count出的数把null也算上了所以分母会加1。

总结：

统计的需求总是很莫名其妙甚至看上去不合逻辑，但实际联系需求却又很合理。就算任何一家BI产品提供商恐怕也很难顾及到所有的需求，不过都会给我们留下变通解决的接口或者方法。