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时间计算应用范围：仪表盘、透视分析、模型查询、电子表格、web电子表格。
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生成时间维实现时间计算
以产品内置的northwind数据库的orders例，查看每日运费的前期值。
1、orders表结构中orderdate字段为 datetime 类型
步骤一：数据模型中引用此orders表后，即可直接对订单日期字段生成时间层次2、创建数据模型中引用orders表后，即可直接对”订单日期“字段生成时间层次
步骤二：制作透视分析时，将时间维度中的字段根据需求任意拖拽至表格区域，即可快速时间计算3、保存数据模型之后，去制作透视分析时，将时间维度中的字段根据需求任意拖拽至表格区域，即可快速时间计算
情况二：数据表中日期字段为char、string类型
表中日期字段为字符串类型
（推荐）方式一：关联日期维度表生成时间层次
步骤一：需在数据库制作一张包含所有日期的日期维度表
步骤二：数据模型中将事实表和日期维度表通过日期字段进行关联，达到查询结果中包含date日期类型的字段
步骤三：对日期维表生成时间层次
步骤四：制作透视分析时，将时间维度中的字段根据需求任意拖拽至表格区域，即可快速时间计算
方式二：使用计算列拆分日期维度
步骤一：数据模型引用此表后，使用计算列加工日期字段
新建计算列-年（必须单独创建，因为时间维度中固定需要年维度）
新建计算列-年月
新建计算列-年月日
步骤二：新建日期层次
步骤三：将计算列年、年月、年月日拖拽至日期层次中
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步骤四：将日期层次下的字段标记为时间层次
步骤五：制作透视分析时，将日期层次中的字段根据需求任意拖拽至表格区域，即可快速时间计算
步骤六：可依据实际情况操作是否隐藏/显示计算列
方式三：修改日期字段数据类型
步骤一：数据模型中引用此表后，可以先对日期字段在表字段属性处做日期类型转换（此处是显示格式，并不会改变数据库的实际类型）
步骤二：类型转换后在数据模型中可以看到原来日期字段格式已经被转换，即可对转换后的字段创建时间层次结构
步骤三：制作透视分析时，将时间维度中的字段根据需求任意拖拽至表格区域，即可快速时间计算
注意：对日期字段显示格式转换后，再拖拽日期字段生成筛选条件时【控件类型】必须使用【日期】
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2 标记字符串的日期以生成时间维度实现时间计算
适用情况：数据表中“年”、"年月"、”年月日“字段为字符串类型，需要实现前期值等时间计算。
| 警告 | ||
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1、标记时间层次的功能比较容易用错，比如将仅包含年月是“01”、“02”这样月份数据的字段，标记为年月（MM格式），这种层次在报表上做同期值等时间计算时，会出现没有数据或者不正确的问题。 2、目前模型仅支持标准的时间格式标记为时间层次，要求原始数据必须符合以下格式： 年：yyyy(例如2024) 年季：yyyyQq(例如2024Q1) 年月：yyyy-MM(例如2024-01) 年周：yyyy-Www(例如2024-W20) 年月日：yyyy-MM-dd(例如2024-10-01) |
具体操作如下：
1、创建数据模型并导入数据，把年、年月、年月日标记为时间层次
2、保存数据模型之后，去创建透视分析，查看 销售量 的前期值，如下图，可以正确查询出来：
4 通过字符串日期字段创建时间层次
3 通过字符串日期字段创建时间层次
步骤一：需在数据库制作一张包含所有日期的日期维度表
步骤二：数据模型中将事实表和日期维度表通过日期字段进行关联，达到查询结果中包含date日期类型的字段
步骤三：对日期维表生成时间层次
步骤四：制作透视分析时，将时间维度中的字段根据需求任意拖拽至表格区域，即可快速时间计算
