栏目说明
「Quick BI使用案例」系列短文都来源于用户遇到的真实问题。
文章聚焦使用过程中的高频误区与使用技巧，希望能帮助您更充分地发挥产品价值。
问题背景
在零售、电商及连锁经营场景中，精细化运营往往依赖于对订单时效性的深度洞察。除了关注销售额外，管理者亟需掌握各区域的交易活跃度。
核心需求：
企业需要快速计算并展示每个区域的以下两个关键指标：
- 最新订单时间：该区域最近一次发生交易的时间点。
- 次新订单时间：该区域倒数第二次发生交易的时间点。
业务价值：
通过对比这两个时间点，管理层可以实现：
- 活跃度监控：计算“最新”与“次新”的时间间隔，识别交易高频区与沉睡区。
- 异常预警：若某区域两笔订单间隔远超平均水平，可能预示客户流失或运营异常，需及时介入。
- 供应链优化：基于真实的下单频率分布，动态调整补货策略，降低库存积压风险。
解决方案
本方案以 MySQL 8.0 数据源为例，演示如何在 Quick BI 中利用 LOD 表达式（详细级别表达式）和聚合函数实现上述需求。
前置准备
确保数据集中包含以下字段：
[区域]：维度字段，用于分组。[订单日期]：日期字段，用于计算时间。
实施步骤
Step1. 在数据集中新建计算字段“最新时间”
利用 LOD_FIXED 函数，按“区域”粒度计算最大日期。
- 字段名称：最新时间
- 计算公式：
LOD_FIXED{[区域]: BI_MAX([订单日期])}
- 逻辑解析：
LOD_FIXED{[区域]: ...}：维度为“区域”，该字段始终返回该区域下的全局最大值。
BI_MAX([订单日期])：在该维度下取日期的最大值，即最新下单时间。
💡 技术提示：
LOD，即Level Of Detail Expressions（详细级别表达式），是一种强大的计算功能，它允许我们在数据分析中创建更复杂的计算和聚合。
LOD表达式可以在做数据分析时控制要计算的粒度，帮助用户在指定粒度级别（FIXED级别）、较高粒度级别（INCLUDE级别）、较低粒度级别（EXCLUDE级别）对数据进行分析。其中LOD_FIXED基本用法如下：
语法 |
LOD_FIXED{<维度声明> : <聚合表达式>} |
参数说明 |
|
定义 |
用于在指定的维度上计算固定的聚合值，不受图表中其他维度的影响。 |
输出 |
数值 |
示例 |
LOD_FIXED{[区域]: BI_SUM([订单金额])} 含义：单独以区域为粒度聚合，求订单金额的合计，与已有查询中的维度无关。 更多应用示例请参见FIXED函数应用。 |
使用限制 |
Lindorm（宽表引擎、多模SQL）、Elasticsearch、SAP IQ (Sybase IQ)数据源不支持。 |
Step2. 新建计算字段“次新时间”
基于上一步计算出的“最新时间”，通过条件判断排除掉最新的那一笔订单，然后在剩余订单中再次取最大值，即为“次新时间”。
- 字段名称：次新时间
- 计算公式：
BI_MAX(CASE WHEN [订单日期] < [最新时间] THEN [订单日期] ELSE BI_TODATE('1888-09-09', 'yyyy-MM-dd') END)
- 逻辑解析：
1.条件过滤：CASE WHEN [订单日期] < [最新订单时间] 筛选出所有早于“最新时间”的订单记录。
2.二次聚合：外层 BI_MAX 对过滤后的日期集合取最大值，即得到倒数第二新的时间。
💡 技术提示：
聚合函数是一种在数据分析中常用的函数，它可以对一组数据进行汇总后再进行计算。这类函数可以帮助您从大量数据中提取出有用的信息概览，如总数、平均数、最大值、最小值等。BI_MAX用于对指定维度数据求最大值。
语法 |
BI_MAX(expression) |
参数说明 |
expression：必须是非聚合函数公式返回的结果，可以是维度字段、度量字段或者用普通公式计算后的结果字段。 |
定义 |
最大值 |
输出 |
数值 |
示例 |
BI_MAX([订单金额]) 根据图表中使用的维度进行聚合，求订单金额的最大值。 |
Step 3: 报表配置与展示
1.新建一个交叉表。
2.行：拖入 [区域]和 [最新时间] 。
3.列：拖入[次新时间]。
4.交叉表中展示各个区域订单最新时间和次新时间。
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