编者按：在第一本出版时，笔者还没有完全理解total与window_sum的差异，时隔两年重写本书，完全重写了计算的内容。特别结合案例讲解total合计与window_sum汇总的差异。
by 喜乐君 May 8, 2022
May 9, 2022 修改补充，增加最后一段总结
——《数据可视化分析：Tableau原理与实践》（第二版）
9.7.1 最简单的参考线——表计算的“可视化形式”
参考线是可视化分析中重要组成部分，在很多分析中具有画龙点睛的作用。如图9-60所示，在“各个季度的利润趋势”中，从左侧“分析”窗格拖入“平均线”到视图中，可以一目了然地获得所有季度的利润均值；或者在“各个区域的利润”柱状图中，可以快速所有区域的利润均值，从而更好地横向对比。
注意，不管是折线图，还是柱状图，对于每个维度值而言，参考线的纸都是唯一的。也就是说，参考线对应的聚合值，相比视图维度的聚合值，是更高聚合度的详细级别。更具体的说：
- 折线图中的平均值参考线：所有季度（计算依据）的利润总和的平均值
- 柱状图中的平均值参考线：所有区域（计算依据）的利润总和的平均值
上述的参考线，都可以视为是如下表计算函数的“化身”：
WINDOW_AVG（SUM(利润)） 其中，维度字段都是计算依据，即整个表是范围
如果用SQL的逻辑来理解，就是如下的语法，这里的平均无关方向，以整个表为范围：
AVG（SUM(利润)）OVER （）
因此，这里可以获得一个关键的结论：（这里的）参考线是表计算的“可视化形式”。
在一些复杂的业务分析中，经常需要在参考线对应的聚合之上做进一步计算，比如聚合值大于平均值的标记为单独的颜色，此时就是上述自定义表计算与算术计算的结合。如图9-61所示。
SUM(利润) > WINDOW_AVG（SUM(利润)）
图9‑61 使用自定义计算代替表计算，而后进一步计算
在后续的案例中，很多的参考线字段都可以转化为表计算，而基于自定义表计算与行级别计算、聚合计算的结合，可以进一步创建更复杂的计算，从而满足更复杂的分析需求。
特别提醒的是，很多Tableau用户（特别是高级用户）不习惯这个方式，而用FIXED表达式完成上述的过程，看似可行，但从计算性能、理解的复杂度、易用性角度，这都是“自负的陷阱”。
{ FIXED :AVG({ FIXED [区域]: SUM([利润])})}
9.7.2 “合计利润率”：理解参考线对应的表计算
计算的复杂性主要来自于维度的复杂性；随着维度的增加，表计算必须考虑每个维度参与表计算的角色——既要作为直接聚合的依据，还要作为表计算的范围或者方向。这里介绍一个非常典型的可视化案例：各个类别、各个子类别的利润和利润率。
基础图形就是典型的条形图样式，如9-62中的主视图所示（暂时忽略参考线）。
图9‑62 各个类别、各子类别的利润与利润率
在上图中，从左侧“分析”窗格中，拖入“平均线”到视图中，置于“区”的位置，从而快速添加两个参考线。借助于参考线，不仅希望对比每个类别的均值（参考线的左右位置），而且可以对比子类别相比所属类别均值的差异（条形图和参考线比较）。
按照9.7.1小节的解释，参考线是自定义表计算的“可视化形式”，这里的两个参考线计算是：
- WINDOW_AVG（SUM(利润)） 其中，计算依据是子类别，计算范围是类别
- WINDOW_AVG（SUM(利润率)） 其中，计算依据是子类别，计算范围是类别
这里的重点和难点是，利润率的平均值是否是分析所需要的“各个类别的利润率”？
由于利润率是利润总和与销售额总和的比值，上述的表计算可以进一步展开，即：
WINDOW_AVG（SUM(利润) / SUM(销售额)），其中，计算依据是子类别，计算范围是类别
思考一下：每个子类别的利润率是有分析意义的，多个子类别的利润率的算术平均值，是否同样有意义？
这个问题是第8章开篇的核心问题：每个计算都是相对于特定详细级别的计算，行级别的利润率计算（[利润] / [销售额]）没有意义，相对于视图详细级别的聚合计算（SUM(利润) / SUM(销售额)）才有意义，与此同时，多个有意义的聚合计算的算术平均值（WINDOW_AVG（SUM(利润)/SUM(销售额)）），也是没有意义的。这就是图9-62中，右侧“利润率”平均线的错误之所在。
在业务分析中，笔者不建议使用“平均利润率”这种具有歧义的用于，因为利润率的平均是没有分析意义的；有意义的是构成利润率的分子、分母分别合计之后的比值，笔者称之为“合计利润率”（total profit ratio）。对应的表达式如下所示：
WINDOW_SUM（SUM(利润) ） / WINDOW_SUM（SUM(销售额)）
从错误的“算术平均值”到正确的“合计比值”的转化过程，可以通过点击的参考线编辑实现。如图9-63所示，点击参考线，在弹出的界面中将默认的“平均值”改为“合计”。
图9‑63 各个类别、子类别的利润率（从左侧算术平均到右侧合计比值）
在参考线的设置中，每一种聚合方式，都对应窗口计算的聚合方式，要特别注意，这里的窗口聚合和直接聚合并不相同。图中右键的合计、总和、最小值、最大值、平均值和中位数，分别对应：
- （窗口计算）合计：TOTAL（SUM(利润) / SUM(销售额)）
- （窗口计算）总和：WINDOW_SUM（SUM(利润) / SUM(销售额)）
- （窗口计算）最小值：WINDOW_MIN（SUM(利润) / SUM(销售额)）
- （窗口计算）最大值：WINDOW_MAX（SUM(利润) / SUM(销售额)）
- （窗口计算）中位数：WINDOW_MEDIAN（SUM(利润) / SUM(销售额)）
在不同的场景下，要合理地选择符合业务逻辑、有分析价值的聚合方式。对于利润率而言，这里的合计才是有意义的。
9.7.3 理解TOTAL合计与WINDOW_SUM汇总的差异
在理解了正确的“合计利润率”和错误的“利润率平均”的之后，笔者重点介绍一下背后两个函数的差异。为了增强辨识度，笔者把TOTAL称之为“合计”，而把WINDOW_SUM称之为“汇总“，二者的差异体现在处理比值和重复数据时，采用了不同的计算逻辑。
先说比值的计算。
在上述的“合计利润率”中，基于WINDOW_SUM的表达式可以进一步简化为TOTAL计算，因此以下两个表达式是等价的：
- WINDOW_SUM（SUM(利润) ） / WINDOW_SUM（SUM(销售额)）
- TOTAL（SUM(利润) / SUM(销售额)）
也就是说，如果TOTAL合计中的聚合值是聚合的比值，对应的计算逻辑是分子和分母分别聚合，这一点在使用时要特别注意。
另一个关键区别是合计会自动去重。
在对客户ID、订单ID等需要离散维度字段做合计时，由于普遍存在跨类别的情形，因此合计和汇总也有明显的差异。如图9-64所示，展示了“各个类别、子类别的订单数量及小计”，同时增加了COUNTD（[订单ID]）字段的合计和汇总，这里合计明显小于汇总。
图9‑64 各个类别、子类别的订单数及合计、汇总
为什么会有这样的差异？这是不同函数对重复数据的处理逻辑不同。
一个订单ID普遍存在同时对应多个子类别甚至类别的情形，所以在“各类别、子类别的订单数量”中，会存在大量订单ID的重复。每个类别的合计订单数量，会对订单ID做去重处理，而WINDOW_SUM则仅仅是对“每个子类别的订单数量”的算术累加，而不会关心是否重复。
总结一下，TOTAL合计和WINDOW_SUM汇总在如下的情形中，会有明显的不同：
- 被聚合的聚合度量，来自维度字段的不重复计数，如订单ID、产品ID等
- 被聚合的度量度量，是多个聚合值的比值，比如利润率、折扣率、毛利率等
高级用户而言，可以尝试理解如下的内容。
如果要进一步理解TOTAL与WINDOW_SUM的差异，可以从“详细级别”（层次分析）的角度，理解两种计算在本质上的差异，统一回答上述的问题。简而言之：
TOTAL合计（包括总计Grand Total和小计SubTotal）是相比视图详细级别更高聚合度的级别完成聚合，它会忽略当前视图详细记，不受其影响。因此，TOTAL 是指定详细级别的聚合（aggregate at fixed level of detail），相当于FIXED LOD表达式（暂不考虑筛选器的影响，详见第10章）
WINDOW_SUM汇总（或者是WINDOW_XXX的其他形式）是对视图详细级别的直接聚合（如COUNTD([订单ID])）的二次聚合，一直加到计算依据的尽头，即范围字段为止，而不考虑累加是否有意义、被累加的聚合是否在明细上有重复。WINDOW_SUM二次聚合，和SUM直接聚合，是完全独立的两个环节。因此，WINDOW_SUM汇总是典型的聚合的二次聚合（secondary aggregate of direct aggregate），相当于嵌套的LOD表达式（{FIXED 类别: SUM({FIXED 类别,子类别 : SUM([利润])} )}，暂不考虑筛选的影响 )。