Associação entre conjuntos de dados

A propriedade VLDB Join Across Datasets determina como os valores das métricas são calculados quando atributos não relacionados de diferentes conjuntos de dados de um painel ou documento estão incluídos nas métricas. Por exemplo, considere um painel com dois conjuntos de dados separados que incluem os seguintes dados:

Os conjuntos de dados são exibidos abaixo como visualizações de grade simples em um painel.

Observe que um dos conjuntos de dados inclui o atributo Região, no entanto, o outro conjunto de dados só inclui a Categoria. O atributo Região também não está relacionado diretamente ao atributo Categoria, mas está incluído na Categoria e um dos dois conjuntos de dados.

Neste painel, você escolhe criar uma nova visualização em grade com Região e Vendas. Esses objetos não estão no mesmo conjunto de dados, portanto isso requer combinar os dados de diferentes conjuntos de dados. Por padrão, os dados não são associados para os atributos não relacionados Categoria e Região, e os seguintes dados são exibidos:

Os dados de Vendas são exibidos como $ 260 para as duas Regiões, que são as vendas totais de todas as regiões. Na maioria dos cenários, os dados de vendas devem refletir os dados de cada região. Isto pode ser conseguido permitindo que os dados sejam unidos para os atributos não relacionados Categoria e Região.

Agora que os dados de Vendas exibem $ 185 para Norte (uma combinação das vendas de Livros e Eletrônicos, que eram ambos da região Norte) e $ 85 para Sul (vendas de Filmes, que era da região Sul).

As configurações a seguir definem o comportamento de junção:

• Proibir associações com base em atributos comuns não relacionados: Por padrão, os dados não são associados para atributos não relacionados que estão incluídos no mesmo conjunto de dados. Esta opção é para dar suporte à compatibilidade retroativa.
• Permitir associações com base em atributos comuns não relacionados: Os dados são associados para atributos não relacionados que estão incluídos no mesmo conjunto de dados. Isso pode permitir que os dados de métrica considerem os atributos não relacionados no mesmo conjunto de dados para combinar os dados de modo lógico, e depois fornece resultados que são mais precisos e intuitivos na maioria dos casos.