使用SELECT函数从给定的列表项或时间段返回值。
使用SELECT函数从给定的列表项或时间段返回值。
例如,您可以使用SELECT函数来比较不同类型之间的值版本.
注意:anplan不建议将SELECT函数与非通用时间段结合使用。SELECT的使用违背了模型构建的可持续性,因为硬编码的元素可能会在稍后更新模型的时间尺度时导致问题。
对带有时间格式项的模块使用SUM和LOOKUP。
来源[SELECT:目标项目]
论点 | 数据类型 | 描述 |
源 | 数字、布尔值、日期、时间段、列表或文本 | 要从中选择值的源模块和行项。 这应该遵循下面的语法:
|
目标项目 | 时间段,列表 | SELECT函数要从中返回值的项。 这应该遵循以下语法之一:
|
对象的数据类型相同的值源论点。
损益表。销售[SELECT: Versions.Actual]
在Polaris中,SELECT中的引用必须是文字,而不是表达式,除非您可以使用当前时间段的文字偏移量。时间。“2月23日”+ 1
.
在Classic Engine中,SELECT可以使用表达式。经典引擎允许时间。在SELECT表达式中使用'Current Period',但不能在表达式中使用任何其他指定的时间段。
在本例中,有一个源模块和一个目标模块。
中的Products列表的结构一般列表如下:
总产品 | ||
硬件 | ||
坚果 | ||
螺栓 | ||
螺丝 | ||
指甲 | ||
花园 | ||
工具 | ||
植物 | ||
木材 | ||
建筑 |
的销售模块源代码模块具有产品在页面上列出和行项目。的销售总额行项目和坚果产品展示。的时间和组织列表分别位于列和行上。
1月22日 | 2月22日 | 3月22日 | |
伦敦 | 7000年 | 8000年 | 9000年 |
巴黎 | 10,000 | 11000年 | 12000年 |
纽约 | 12000年 | 14000年 | 15,000 |
慕尼黑 | 15,000 | 16000年 | 17000年 |
目标模块有组织在页面上列出伦敦显示器。的时间列表在列上,行项在行上。的每个硬件项的值产品列表,包括合计总数。您可以在Nuts行项中看到SELECT函数的效果,它从上面的示例源视图中选择数据。
1月22日 | 2月22日 | 3月22日 | |
坚果
|
7000年 | 8000年 | 9000年 |
螺栓
|
3000年 | 2000年 | 5000年 |
螺丝
|
15,000 | 18000年 | 16000年 |
指甲
|
1000年 | 1,500 | 1250年 |
硬件
|
26000年 | 29500年 | 31250年 |
本例中有两个模块,它们使用SELECT函数来选择特定时间段的值。
源模块,产品销售,有。时间列和组织按行列出。行项目和产品列表都在页面上,并且销售总额行项目和硬件列表项显示。
10月21日 | 11月21日 | 12月21日 | 1月22日 | 2月22日 | 3月22日 | |
伦敦 | 8000年 | 7500年 | 10,000 | 9000年 | 6500年 | 5000年 |
巴黎 | 25000年 | 28000年 | 29500年 | 28000年 | 24,500 | 26000年 |
柏林 | 5000年 | 7500年 | 10,000 | 6500年 | 2000年 | 6000年 |
目标模块,最近的销售,有组织列上的列表和行上的项目。的产品列表在页面上硬件显示列表项。
的当前周期模型的日历是3月22日,年初至今总结启用。日历的开始周期为10月21日.
伦敦 | 巴黎 | 柏林 | |
所有期间的销售额
|
46000年 | 161000年 | 37000年 |
今年到目前为止的销售额
|
20500年 | 78500年 | 14500年 |
当期销售额
|
5000年 | 26000年 | 6000年 |
这个例子演示了如何使用SELECT来比较两个版本,预测和实际,而无需添加额外版本。添加额外的版本会增加模型的大小。
本例中有两个模块。源模块,损益表,目标模块,损益表方差.
源模块,损益表模块具有组织按行列出。的版本维度在列上。行项目和时间维度在页面上。的销售行项目和4月22日时间段显示。
你想要提取数据销售的行项实际和预测版本到目标模块。
实际 | 预测 | |
伦敦 | 975 | 1000年 |
伯明翰 | 1021年 | 1000年 |
英国 | 1996年 | 2000年 |
巴黎 | 1234年 | 1000年 |
法国 | 1234年 | 1000年 |
公司总 | 3230年 | 3000年 |
目标模块,损益表方差的列上有行项,而组织按行列出。的时间维度在Pages和4月22日时间显示。
伦敦 | 伯明翰 | 英国 | 巴黎 | 法国 | 公司总 | |
实际销售
|
975 | 1021年 | 1996年 | 1234年 | 1234年 | 3230年 |
预测销售
|
1000年 | 1000年 | 2000年 | 1000年 | 1000年 | 3000年 |
方差
|
-25 | 21 | 4 | 234 | 234 | 230 |
的值实际销售和预测销售选项中选择行项实际和预测源模块中的版本。的方差值来自于简单的公式实际销售-预测销售
.
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