1 概述

在数据建模的过程中，会自动区分“查询”输出的字段，如果是非数值型则会直接被区分为”维度“，如果是数值型(排除编号之类的数值型字段)则会自动标记为“度量”

如果是维度，可以在此基础上重新进行目录归集，层次划分，以及将维度字段手工标记为度量；

• 维度的目录归类：使用目录的方式对字段进行“分类”；比如在模型中加入了一个已处理好大宽表,因字段个数很多，依据产品属性来归类，方便业务人员使用
• 维度的层次划分：通过目录的方式自定义层次；比如在模型中加入了一个已处理好大宽表，大宽表本身没有“日期”字段，表中记录的是“年”、“年周”、"周"，可以通过手工建层次目录,实现高级计算

2 示例说明

将大宽表的目录进行归类，让业务用户更方便分分析

示例数据下载：零售数据.csv

最终效果如下,建好了层次以及通过目录归类

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具体操作步骤如下：

1)创建模型，并把表加入到模型中，在右侧模型区，默认展示是平铺展开，表中有什么字段就显示什么字段：

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2)现在想要在报表层展示计算年同期、前期等数据；由于表中没有日期字段，无法根据日期字段生成时间维度；但是表中有独立的年、年月字段，所有可以手动把它们变成一个层次结构

• 按住Ctrl+批量选中字段，然后右键菜单> 新建层次结构 ，这种方式可以一次性批量将字段添加到层次；或者选中单个字段右键菜单>新建层次结构，这种方式需要手工拖入其他字段到层次结构中。
• 层次的结构是数据模型在应用时实现维度钻取的前提条件；层次结构通常是按照先大类再小类的层次顺序结构创建，例如时间维应该是“年-月-日”而不能是“年-日-月”。

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• 输入完新建层次结构的信息，点击【确定】可以看到层次结构显示在模型的最上面.

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3）建好层次结构之后，由于大宽表很多维度不利于业务用户查看和前端进行分析，所以对大宽表的字段进行归类，把同一类的放入同一个目录中；创建的方式与层次结构一致。

创建好层次结构、目录之后，点击保存，模型会以最新的层次/目录结构进行展示。

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1、字段一旦拖拽到新目录下，则该字段在原目录中被移除

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所谓层次，即对类别的架构进行层次定义，比如时间层次由大到小有年、月、日，地域层次如中国、北京市、海淀区，产品层次如iphone、6S、128G。

2 构建时间层次(时间维)

  详情可查看：创建时间维 。

  基于创建好了时间层次结构，可以进行报表分析,详细可查看：组件下钻。

3 自定义普通层次结构

普通层次（Regular Hierarchy）是指基于某种维度的层级结构，用于组织和分组数据。这种层次结构通常是静态的，并且不随时间的推移而变化。比如在以产品类别为维度统计数据时，有时需要通过产品类别-产品名称的下钻，获取更详细的数据信息。

以产品自带的northwind数据库下的“订单详情表”、“订单表”、“产品表”....制作示例进行说明。

1、创建模型，并把northwind数据库下的“订单详情表”、“订单表”、“产品表”....加入到模型中。

2、在模型中 构建层次：

• 通过“产品类别表” 下面 的”产品类别 “的右键菜单 新建层次结构 ,并且给层次结构命名为 ”产品类别-产品名称层次结构“。
• 创建好层次结构后，可以看到“产品类别” 自动添加到了层次结构里面。
• 再把“产品表”中的 “产品名称” 通过右键 移动到 或者鼠标拖入刚创建的层次结构中。

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3、最终，自定义好的层次结构如下: 通过右键菜单 “删除” 添加错的层次。

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4、基于自定义好的层次结构创建 交互式仪表盘 柱图效果如下：

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4 标记”字符串“的日期以生成时间维度实现时间计算

标记时间层次具体操作如下：数据模型如何实现时间计算。

4.1 给标记“字符串”的时间层次设置真实格式

如果要让标记的时间层次能走SQL引擎V2.0，需要在属性设置真实格式：

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• 真实格式：请选择与数据真实值匹配的数据格式。

5 注意事项

• 按住Ctrl+批量选中字段，然后右键菜单> 新建层次结构 ，这种方式可以一次性批量将字段添加到层次；或者选中单个字段右键菜单>新建层次结构，这种方式需要手工拖入其他字段到层次结构中。
• 字段拖拽到层次结构下，原目录中该字段依然存在。