（本文档仅供参考）
使用产品版本及功能：SmartbiV11版本，基于数据模型实现时间计算的前提为模型数据中必须包含【时间维度】层级，且时间维度中必须包含【年】，以下文档帮助用户在不同场景下实现数据模型生成时间维度。
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。
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
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
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
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。
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、由于示例使用了 零售数据 进行分析，在复现示例时，可以把数据先导入到模型中，详细请参考：导入文件数据。 2、示例下载数据：零售数据.xlsx |
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：
1、如果想要查询的日期是独立完整的，没有缺失的可以通过生成日期表来实现，详细可查看：创建日期表。
2、创建好日期表如果不想基于 日期字段 生成时间层次，可以通过章节”2 标记字符串的日期以生成时间维度实现时间计算“的方式来生成时间维度。 这种方式在大数量情况或者多表关联下，可以提高时间计算的性能，也是推荐的方式。
3、如果生成日期表的方式会导致抽取，而又不想抽取，可以通过把生成的日期表导出来，再把该日期表导入到对应的业务库中，把它加载到对应的模型中，再进行关联分析计算。
具体的操作步骤如下(这里只是示意，也可以通过excel生成想要对应的数据)：
1、创建数据模型，并在数据模型中创建日期表。
填写日期表的信息，操作说明可以参考创建日期表；
2、点击【确定】，可以看到生成了对应的字段。
3、保存数据模型并去创建即席查询, 勾选需要的字段，并且导出execl或者csv文件到本地。
4、在 数据连接 把导出的文件导入到对应的数据源下，上传文件到业务数据源的操作可参考：文件。
5、再把导入的文件(在数据源下对应那张表)加入到数据模型中，设置关联关系即可。
1、由于示例使用了 零售数据 进行分析，在复现示例时，可以把数据先导入到模型中，详细请参考：导入文件数据。 2、示例下载数据：零售数据-字符串日期.xlsx。 |
适用情况：数据表中“年月日“字段为字符串类型，需要实现前期值等时间计算。
1、创建数据模型并把文件导入到模型中
2、创建计算列,让字符串转成日期，更多计算列函数可查看：计算列实现场景介绍。
3、点击【确定】，回到数据模型，再基于创建的计算列创建事件层次，如下图：
4、保存数据模型，去创建透视分析，查看 销量的前期值效果如下：
先使用计算列截取年维度
再新建层次结构，并把计算列和原始日期字段移动到新增的层次中
如此便可对计算列标记时间层次了
