SAP Analytics Cloud exception aggregation type設(shè)置成LAST的效果是什么

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excel數(shù)據(jù)源如下：

如果忘記了將excel的日期列在SAP Analytics Cloud里設(shè)置為Date類(lèi)型的dimension，則在繪制出的Line Chart里，無(wú)法啟用time series forecasting功能：

為了測(cè)試SAP Analytics Cloud的exception aggregation類(lèi)型設(shè)置為L(zhǎng)AST的效果，我創(chuàng)建了兩個(gè)line chart，左邊的沒(méi)有使用任何額外的設(shè)置，因此sold這個(gè)measure采用默認(rèn)的SUM進(jìn)行聚合操作(aggregation)，右邊的使用了如下的設(shè)置： 即一個(gè)類(lèi)型為Aggregation的calculation，measure設(shè)置為sold，operation為L(zhǎng)AST：

當(dāng)line chart默認(rèn)的level為1時(shí)，就能看到兩種設(shè)置的差距了：左邊的line chart會(huì)把2019年5個(gè)月的sold金額做求和操作，而右邊的line chart顯示的則是dimension里最后一列，即2019年5月的sold值：5.

level = 2時(shí)，以季度為單位做集合，左邊Q2顯示的是2019年4月，5月兩月的sold之和：4 + 5 = 9, 而右邊line chart顯示的仍然是最后一個(gè)月即2019年5月的sold值：5.

level = 4時(shí)，兩個(gè)圖內(nèi)容相同。

上述內(nèi)容就是SAP Analytics Cloud exception aggregation type設(shè)置成LAST的效果是什么，你們學(xué)到知識(shí)或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識(shí)儲(chǔ)備，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。