问：
使用场景：筛选器中有大类、小类、项目三个维度，视图中行级别是团队（一个维度），求前10团队团队对应的某度量聚合值在整体度量值中的占比是多少？
尝试一：用{exclude [团队]: sum([度量])}作为”整体度量“，发现这个计算字段得出来的值会比真实的少，因为团队作为维度筛选器是在excelude这个lod计算表达式之前的。这种方式结果有问题的，又尝试了fixed。。。
尝试二：用{ fixed [大类]、[小类]、[项目]：sum([度量])} 作为“整体总量”时发现，某些团队的项目有3项，某些有5项，这样得出来的“整体总量“是不一样的，这也不是想要的效果。
想请教各位大神有没有遇到类似的情况，如何解决？
喜乐君答：
大清早掠过，既然提问者到我的知乎私信了，我就回来回答一下，说一下此类问题的思路，而非简单地回答问题。 1、但凡涉及到“占比”问题，首选的计算是表计算——表计算的“合计百分比”（total），而非FIXED LOD。
虽然合计百分比也是两个详细级别的问题，虽然表计算的“合计”（Total）也确实可以对应LOD表达式的Exclude LOD；但是表计算永远是最优考虑，因为性能更好、更容易理解。
2、由于表计算的计算级别比较低，表计算只能对视图中数据有效，所以第一确认是，“占比”是否仅仅对视图中筛选后的结果有效。
3、占比的对象是“前10”，这就涉及到要把数据库中的离散字段，取出来一部分作为样本。“前10”最早是出现在“筛选器”功能——顶部筛选中，但是筛选仅能保留 前10，不能同时保留“前10”和“前10之外”，所以需要用“筛选”之后的更高级的功能——集set。
集用于把某一部分筛选的结果保存为样本，同时集是布尔计算，相对于把数据一分为二，特别适合于基于动态条件的内外对比。
4、有了集set，有了表计算，占比就可以完成了。
5、筛选器仅仅用于缩小整体的数据样本。但是由于集的操作顺序优先于维度筛选器，因此如果要对筛选之后的数据有效（大类、中类等），那么把筛选器“加到上下文”，解决优先级问题。
6、注意，全程其实不会涉及到LOD表计算——虽然Total背后可以对应exclude LOD！
不要因为刚刚学习了LOD，加上LOD看上去很高级，就认为高级计算都要用它，LOD计算，仅用于在表计算无法完成任务，且当前视图中增加另一个详细级别（level of detail）的聚合时才有效！
如果学习了什么，就用什么解决一切问题，这就是典型的“铁锤人倾向”：
——“在手里拿出锤子的人看来，到处都是钉子”。
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《数据可视化分析：Tableau原理与实践》