一、lod函数简介

LOD函数的全称是详细级别表达式（Level Of Detail Expressisons）。它主要是为了克服一些表达式之间计算颗粒度不一致的问题。比如，要计算第一季度各月销售收入占比，这里分子计算颗粒度为’月’，但是分母的计算颗粒度却为’季度’，这时就有可能用到lod函数。

在Quick BI中lod函数有三个，如下：

lod_fixed{<声明维度>:<聚合表达式>[：过滤条件]}

lod_ include{<声明维度>:<聚合表达式>[：过滤条件]}

lod_exclude{<声明维度>:<聚合表达式>[：过滤条件]}

这三个函数最主要的作用，就是在新建计算字段时，规定内部过滤条件、限定外部过滤条件，指明了分组依据。下面详细介绍一下这三个函数。

二、lod_include函数介绍

lod_include{维度1[,维度2]…：聚合表达式[:过滤条件]}

• 维度1[,维度2]...：声明维度，为分组维度。使用逗号分隔各个维度。必须。
• 聚合表达式：聚合表达式是所执行的计算，用于定义目标维度。
• 过滤条件：内部过滤条件，对数据表进行过滤的条件，非必须。

lod_include的执行逻辑：先按内部和外部的过滤条件进行过滤，再按声明维度进行分组，然后进行聚合运算，形成一张虚表，所以lod_fixed函数返回的是一张表，通常需要聚合后才能使用。

三、数据表---《销售单据表》

月份	区域	客户	订单号	金额
1月	南区	南A	d001	100
1月	南区	南B	d002	200
1月	南区	南C	d003	300
1月	北区	北A	d004	350
1月	北区	北B	d005	200
2月	南区	南A	d006	200
2月	南区	南C	d007	300
2月	北区	北A	d008	300
2月	北区	北B	d009	200
3月	南区	南B	d010	150
3月	南区	南B	d011	300
3月	北区	北B	d012	450
3月	北区	北B	d013	300
3月	北区	北C	d014	250

四、应用示例

1、示例一：计算平均客户购买总金额

• 总金额 = SUM([金额])
• 客户数 = count(distinct [客户])
• 客户购买总金额 = lod_include{[客户]:SUM([金额])}，在仪表板中，聚合方式设置为“平均值”

客户购买总金额 = lod_include{[客户]:SUM([金额])}，返回一张虚拟表，这张表接受外部筛选。

注意：字段“客户”始终是分组依据，也就是再次聚合的依据字段。

2、示例二：计算1月购买总金额(带过滤条件）

• 1月客户购买总金额 = lod_include{[客户]:SUM([金额]):[月份]='1月’}
• 1月月份够买总金额 = lod_include{[月份]:SUM([金额]):[月份]='1月’}

两张图之间的差异，是由于两个字段的分组依据不一样，一个是‘[客户]’，一个是‘[月份]’。

五、小结

Lod_include函数：

1、不排除外部过滤条件

2、声明了内部分组维度，因此lod_include本质是返回的是一张分组表。

3、lod_include的返回值为一张表，因此聚合字段作为度量使用时，通常需要依据内部分组维度再次进行聚合计算，才能正常显示。

4、lod_include的作为维度使用时，直接使用聚合字段下的值作为维度，不需要再次聚合。