一探究竟 1、什么是过滤列? 过滤列,见名知意,它也是一种数据列。大家可以依托永洪BI提供的丰富多元的组件对数据进行分析和展示,想要满足不同场景的可视化分析需求,简单的数据列是远远不够的,随着需求的多元化,过滤列与大家见面了。他的存在是为了解决一些数据对比分析需求,或者说比表达式更快更便捷地按需过滤数据,对于没有脚本编写基础的朋友们,过滤列将会帮助大家快速实现可视化数据过滤,远离脚本编写的痛楚。 牛刀小试 话不多说,咱们直接上问题,看下过滤列在咱们具体的问题场景中应该如何使用,咱们也可以更快的领会到其中的奥义。 示例一 问题场景:表格中需要展示同品类不同时期的数据对比,但是数据列只有一个,此时我们可以新建和复制过滤列来实现。 思路分析: 1、新建“销售额”的过滤列,过滤条件是“年 是 = 2016”。 
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2、复制过滤列,改下过滤条件为“年 是 = 2015” 
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3、将两个过滤列绑定到自由表中,设置表格渲染,效果如下: 

图中可以看出,2016年相对于2015年,销售额是有提升的。 示例二 问题场景:柱图展示当月每日销售额走势,包含数据为当月每日销售额、去年同期销售额,但数据据中只有日期数据列和销售额数据列。 
思路分析: 1、对日期新建日期表达式-年、月_年、天_月 
2、新建-销售额过滤列,过滤条件是 “年 是 = ?{_THIS_YEAR_}”“月_年 是 = ?{_THIS_MONTH_}”,名称是“销售额_今年当月” 
3、复制过滤列,改下过滤条件为“年 是 = ?{_LAST_YEAR_}”“月_年 是 = ?{_THIS_MONTH_}”,名称是“销售额_去年当月” 
4、将两个过滤列和天_月字段绑定在柱图中 
画龙点睛 通过两个问题场景想必大家对过滤列都有了一些感觉,也了解到了在什么情况下可以使用咱们的过滤列,再对过滤列特性进行总结: - 过滤列本身也支持动态计算。
- 细节表达式支持新建过滤列,LOD和聚合表达式不支持新建过滤列。
- 细节表达式不能引用过滤列,如果有引用,则会在表达式编辑时提示错误。
- 聚合表达式可以引用过滤列。
- 细节数据不支持展示过滤列。
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