ओलाप - रन-ऑफ त्रिकोण, नमूना डेटा और घन शामिल करें (PostgreSQL/Mondrian)

Question

वास्तविकता विवरण: हमारे पास परियोजनाओं की एक सूची है। प्रत्येक परियोजना में बहुत सारे खाते हैं। आप हर खाते पर बहुत सी कार्रवाई कर सकते हैं।

Dimensions and attributes: 
Project 
    project_key 
    project_name 
    industry 
    number_of_accounts 
Distance 
    distance_key 
    distance_in_months 
    distance_in_quarters 
Account 
    account_key 
    project_key 
    account_id 
Fact Table and attributes: 
Action_Fact_Table 
    project_key 
    distance_key 
    account_key 
    action_id 

अब, मैं चलाने के बंद त्रिकोण दृष्टिकोण का उपयोग करने के लिए डेटा विश्लेषण करना चाहते हैं (यह शायद वास्तविक रन-ऑफ त्रिकोण नहीं है, लेकिन दृष्टिकोण: मैं निम्नलिखित आयामों और तथ्य यह है तालिका परिभाषित (सरलीकृत) की क्या ज़रूरत है एक ही है)। सबसे सरल त्रिभुज इस तरह दिखेगा:

   Distance in Months 
Project name|  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
------------------------------------------------------------------------- 
Project1 |  5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 
Project2 |  7 14 21 28 35 42 49 56 63 
Project3 |  2 5 8 11 14 20 25 30 
Project4 |  0 2 5 10 18 23 40 
Project5 |  5 12 18 20 21 30 

पंक्तियों द्वारा कई क्रियाएं चल रही हैं। महीनों में दूरी कार्रवाई की तारीख और परियोजना की आरंभ तिथि के बीच की दूरी दिखाती है। आप स्पष्ट रूप से क्वार्टर में दूरी (या दूरी आयाम में परिभाषित किसी अन्य अवधि) का उपयोग कर समान त्रिभुज बना सकते हैं।

आप प्रोजेक्ट आयाम में पदानुक्रम के विभिन्न स्तरों के लिए त्रिभुज भी बना सकते हैं, उदाहरण के लिए उद्योग (Project1-Project3 = Industry1, Project4-Project5 = Industry2):

   Distance in Months 
Project name|  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
------------------------------------------------------------------------- 
Industry1 | 14 29 44 59 74 92 109 126 108 50 
Industry2 |  5 14 23 30 39 53 40 

भी अधिक उन्नत रन-ऑफ त्रिकोण, जहां आप खातों की संख्या से कार्रवाई का योग चल रहा विभाजित है। मान लें वहाँ हमारी परियोजनाओं के लिए खातों की संख्या इस प्रकार है:

Project_name number_of_accounts 
----------------------------- 
Project1  100 
Project2  100 
Project3  100 
Project4  100 
Project5  200 

तो मैं निम्नलिखित त्रिकोण प्राप्त करना चाहते हैं:

   Distance in Months 
Project |  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
------------------------------------------------------------------------ 
Project1 | .05 .01 .15 .20 .25 .30 .35 .40 .45 .50 
Project2 | .7 .14 .21 .28 .35 .42 .49 .56 .63 
Project3 | .2 .5 .8 .11 .14 .20 .25 .30 
Project4 | .0 .2 .5 .10 .18 .23 .40 
Project5 | .05 .06 .09 .10 .105 .15 

यह विशेष रूप से उपयोगी है जब आप परियोजनाओं और उनके कार्यों की तुलना करना चाहते हैं यदि परियोजना में खातों की संख्या सभी परियोजनाओं के लिए समान नहीं है।

सवाल यह है कि ओलाप में ऐसी गणना करना संभव है या नहीं। मैं सोच रहा था कि मैं प्रोजेक्ट टेबल में number_of_accounts का उपयोग कर सकता हूं, लेकिन मैं इसे समझ नहीं सकता। दूसरा विकल्प खाता आयाम में डेटा एकत्र करना है। मैं Google का उपयोग करके कुछ भी ढूंढ नहीं पाया, शायद क्योंकि मैं गलत सवाल पूछ रहा हूं।

इस प्रश्न का समाधान कई उद्योगों में व्यापक रूप से लागू है, यह विशेष रूप से बीमा और बैंकिंग में महत्वपूर्ण है। इसका उपयोग हर जगह किया जा सकता है जहां प्रक्रियाओं में लंबी प्रदर्शन खिड़की होती है और इकाइयों के अच्छी तरह से परिभाषित, तुलनीय बैचों द्वारा ट्रैक किया जा सकता है।

(हम PostgreSQL, Saiku उपयोग कर रहे हैं, क्यूब्स स्कीमा Workbench में परिभाषित कर रहे हैं)

टेस्ट डेटा

--drop table if exists project cascade; 
create table project (
    project_key int primary key, 
    project_name character varying, 
    industry character varying, 
    number_of_accounts int 
); 

--drop table if exists distance cascade; 
create table distance (
    distance_key int primary key, 
    distance_in_months int, 
    distance_in_quarters int); 

--drop table if exists account cascade; 
create table account (
    account_key int primary key, 
    project_key int references project (project_key) 
); 

--drop table if exists action_fact_table cascade; 
create table action_fact_table (
    project_key int references project (project_key), 
    distance_key int references distance (distance_key), 
    account_key int references account (account_key), 
    action_id int 
); 

-- project data 
insert into project values (1,'Project1','Industry1',100); 
insert into project values (2,'Project2','Industry1',100); 
insert into project values (3,'Project3','Industry1',100); 
insert into project values (4,'Project4','Industry2',100); 
insert into project values (5,'Project5','Industry2',200); 

-- distance data 
insert into distance values(1,1,1); 
insert into distance values(2,2,1); 
insert into distance values(3,3,1); 
insert into distance values(4,4,2); 
insert into distance values(5,5,2); 
insert into distance values(6,6,2); 
insert into distance values(7,7,3); 
insert into distance values(8,8,3); 
insert into distance values(9,9,3); 
insert into distance values(10,10,4); 
insert into distance values(11,11,4); 
insert into distance values(12,12,4); 

-- account data 
/* let me know if you need insert statement for every row */ 
insert into account (
select generate_series (1,100), 1 union all 
select generate_series (101,200), 2 union all 
select generate_series (201,300), 3 union all 
select generate_series (301,400), 4 union all 
select generate_series (401,600), 5 
); 

insert into action_fact_table values(1,1,90,10001); 
insert into action_fact_table values(1,1,32,10002); 
insert into action_fact_table values(1,1,41,10003); 
insert into action_fact_table values(1,1,54,10004); 
insert into action_fact_table values(1,1,45,10005); 
insert into action_fact_table values(1,2,22,10006); 
insert into action_fact_table values(1,2,29,10007); 
insert into action_fact_table values(1,2,41,10008); 
insert into action_fact_table values(1,2,89,10009); 
insert into action_fact_table values(1,2,15,10010); 
insert into action_fact_table values(1,3,32,10011); 
insert into action_fact_table values(1,3,100,10012); 
insert into action_fact_table values(1,3,72,10013); 
insert into action_fact_table values(1,3,80,10014); 
insert into action_fact_table values(1,3,10,10015); 
insert into action_fact_table values(1,4,12,10016); 
insert into action_fact_table values(1,4,45,10017); 
insert into action_fact_table values(1,4,83,10018); 
insert into action_fact_table values(1,4,42,10019); 
insert into action_fact_table values(1,4,33,10020); 
insert into action_fact_table values(1,5,22,10021); 
insert into action_fact_table values(1,5,27,10022); 
insert into action_fact_table values(1,5,59,10023); 
insert into action_fact_table values(1,5,32,10024); 
insert into action_fact_table values(1,5,70,10025); 
insert into action_fact_table values(1,6,32,10026); 
insert into action_fact_table values(1,6,5,10027); 
insert into action_fact_table values(1,6,15,10028); 
insert into action_fact_table values(1,6,70,10029); 
insert into action_fact_table values(1,6,43,10030); 
insert into action_fact_table values(1,7,59,10031); 
insert into action_fact_table values(1,7,9,10032); 
insert into action_fact_table values(1,7,99,10033); 
insert into action_fact_table values(1,7,79,10034); 
insert into action_fact_table values(1,7,31,10035); 
insert into action_fact_table values(1,8,56,10036); 
insert into action_fact_table values(1,8,34,10037); 
insert into action_fact_table values(1,8,48,10038); 
insert into action_fact_table values(1,8,79,10039); 
insert into action_fact_table values(1,8,42,10040); 
insert into action_fact_table values(1,9,10,10041); 
insert into action_fact_table values(1,9,10,10042); 
insert into action_fact_table values(1,9,49,10043); 
insert into action_fact_table values(1,9,61,10044); 
insert into action_fact_table values(1,9,49,10045); 
insert into action_fact_table values(1,10,99,10046); 
insert into action_fact_table values(1,10,69,10047); 
insert into action_fact_table values(1,10,84,10048); 
insert into action_fact_table values(1,10,99,10049); 
insert into action_fact_table values(1,10,3,10050); 
insert into action_fact_table values(2,1,182,10051); 
insert into action_fact_table values(2,1,127,10052); 
insert into action_fact_table values(2,1,197,10053); 
insert into action_fact_table values(2,1,174,10054); 
insert into action_fact_table values(2,1,187,10055); 
insert into action_fact_table values(2,1,144,10056); 
insert into action_fact_table values(2,1,160,10057); 
insert into action_fact_table values(2,2,155,10058); 
insert into action_fact_table values(2,2,153,10059); 
insert into action_fact_table values(2,2,119,10060); 
insert into action_fact_table values(2,2,188,10061); 
insert into action_fact_table values(2,2,125,10062); 
insert into action_fact_table values(2,2,147,10063); 
insert into action_fact_table values(2,2,123,10064); 
insert into action_fact_table values(2,3,136,10065); 
insert into action_fact_table values(2,3,163,10066); 
insert into action_fact_table values(2,3,187,10067); 
insert into action_fact_table values(2,3,138,10068); 
insert into action_fact_table values(2,3,168,10069); 
insert into action_fact_table values(2,3,132,10070); 
insert into action_fact_table values(2,3,138,10071); 
insert into action_fact_table values(2,4,158,10072); 
insert into action_fact_table values(2,4,171,10073); 
insert into action_fact_table values(2,4,153,10074); 
insert into action_fact_table values(2,4,141,10075); 
insert into action_fact_table values(2,4,182,10076); 
insert into action_fact_table values(2,4,165,10077); 
insert into action_fact_table values(2,4,143,10078); 
insert into action_fact_table values(2,5,190,10079); 
insert into action_fact_table values(2,5,181,10080); 
insert into action_fact_table values(2,5,163,10081); 
insert into action_fact_table values(2,5,134,10082); 
insert into action_fact_table values(2,5,145,10083); 
insert into action_fact_table values(2,5,190,10084); 
insert into action_fact_table values(2,5,198,10085); 
insert into action_fact_table values(2,6,137,10086); 
insert into action_fact_table values(2,6,133,10087); 
insert into action_fact_table values(2,6,135,10088); 
insert into action_fact_table values(2,6,103,10089); 
insert into action_fact_table values(2,6,187,10090); 
insert into action_fact_table values(2,6,127,10091); 
insert into action_fact_table values(2,6,117,10092); 
insert into action_fact_table values(2,7,116,10093); 
insert into action_fact_table values(2,7,139,10094); 
insert into action_fact_table values(2,7,111,10095); 
insert into action_fact_table values(2,7,150,10096); 
insert into action_fact_table values(2,7,151,10097); 
insert into action_fact_table values(2,7,181,10098); 
insert into action_fact_table values(2,7,109,10099); 
insert into action_fact_table values(2,8,102,10100); 
insert into action_fact_table values(2,8,101,10101); 
insert into action_fact_table values(2,8,118,10102); 
insert into action_fact_table values(2,8,147,10103); 
insert into action_fact_table values(2,8,186,10104); 
insert into action_fact_table values(2,8,136,10105); 
insert into action_fact_table values(2,8,160,10106); 
insert into action_fact_table values(2,9,149,10107); 
insert into action_fact_table values(2,9,119,10108); 
insert into action_fact_table values(2,9,169,10109); 
insert into action_fact_table values(2,9,176,10110); 
insert into action_fact_table values(2,9,195,10111); 
insert into action_fact_table values(2,9,183,10112); 
insert into action_fact_table values(2,9,140,10113); 
insert into action_fact_table values(3,1,224,10114); 
insert into action_fact_table values(3,1,241,10115); 
insert into action_fact_table values(3,2,295,10116); 
insert into action_fact_table values(3,2,249,10117); 
insert into action_fact_table values(3,2,260,10118); 
insert into action_fact_table values(3,3,298,10119); 
insert into action_fact_table values(3,3,267,10120); 
insert into action_fact_table values(3,3,297,10121); 
insert into action_fact_table values(3,4,211,10122); 
insert into action_fact_table values(3,4,253,10123); 
insert into action_fact_table values(3,4,214,10124); 
insert into action_fact_table values(3,5,248,10125); 
insert into action_fact_table values(3,5,223,10126); 
insert into action_fact_table values(3,5,288,10127); 
insert into action_fact_table values(3,6,207,10128); 
insert into action_fact_table values(3,6,296,10129); 
insert into action_fact_table values(3,6,221,10130); 
insert into action_fact_table values(3,6,201,10131); 
insert into action_fact_table values(3,6,227,10132); 
insert into action_fact_table values(3,6,209,10133); 
insert into action_fact_table values(3,7,267,10134); 
insert into action_fact_table values(3,7,282,10135); 
insert into action_fact_table values(3,7,215,10136); 
insert into action_fact_table values(3,7,285,10137); 
insert into action_fact_table values(3,7,212,10138); 
insert into action_fact_table values(3,8,239,10139); 
insert into action_fact_table values(3,8,294,10140); 
insert into action_fact_table values(3,8,296,10141); 
insert into action_fact_table values(3,8,251,10142); 
insert into action_fact_table values(3,8,281,10143); 
insert into action_fact_table values(4,2,392,10144); 
insert into action_fact_table values(4,2,347,10145); 
insert into action_fact_table values(4,3,318,10146); 
insert into action_fact_table values(4,3,400,10147); 
insert into action_fact_table values(4,3,378,10148); 
insert into action_fact_table values(4,4,315,10149); 
insert into action_fact_table values(4,4,318,10150); 
insert into action_fact_table values(4,4,394,10151); 
insert into action_fact_table values(4,4,382,10152); 
insert into action_fact_table values(4,4,317,10153); 
insert into action_fact_table values(4,5,314,10154); 
insert into action_fact_table values(4,5,354,10155); 
insert into action_fact_table values(4,5,338,10156); 
insert into action_fact_table values(4,5,375,10157); 
insert into action_fact_table values(4,5,317,10158); 
insert into action_fact_table values(4,5,329,10159); 
insert into action_fact_table values(4,5,342,10160); 
insert into action_fact_table values(4,5,380,10161); 
insert into action_fact_table values(4,6,313,10162); 
insert into action_fact_table values(4,6,311,10163); 
insert into action_fact_table values(4,6,336,10164); 
insert into action_fact_table values(4,6,380,10165); 
insert into action_fact_table values(4,6,355,10166); 
insert into action_fact_table values(4,7,386,10167); 
insert into action_fact_table values(4,7,322,10168); 
insert into action_fact_table values(4,7,311,10169); 
insert into action_fact_table values(4,7,367,10170); 
insert into action_fact_table values(4,7,350,10171); 
insert into action_fact_table values(4,7,384,10172); 
insert into action_fact_table values(4,7,391,10173); 
insert into action_fact_table values(4,7,331,10174); 
insert into action_fact_table values(4,7,373,10175); 
insert into action_fact_table values(4,7,314,10176); 
insert into action_fact_table values(4,7,305,10177); 
insert into action_fact_table values(4,7,331,10178); 
insert into action_fact_table values(4,7,350,10179); 
insert into action_fact_table values(4,7,376,10180); 
insert into action_fact_table values(4,7,387,10181); 
insert into action_fact_table values(4,7,312,10182); 
insert into action_fact_table values(4,7,397,10183); 
insert into action_fact_table values(5,1,404,10184); 
insert into action_fact_table values(5,1,562,10185); 
insert into action_fact_table values(5,1,511,10186); 
insert into action_fact_table values(5,1,594,10187); 
insert into action_fact_table values(5,1,541,10188); 
insert into action_fact_table values(5,2,506,10189); 
insert into action_fact_table values(5,2,427,10190); 
insert into action_fact_table values(5,2,481,10191); 
insert into action_fact_table values(5,2,463,10192); 
insert into action_fact_table values(5,2,579,10193); 
insert into action_fact_table values(5,2,455,10194); 
insert into action_fact_table values(5,2,527,10195); 
insert into action_fact_table values(5,3,465,10196); 
insert into action_fact_table values(5,3,562,10197); 
insert into action_fact_table values(5,3,434,10198); 
insert into action_fact_table values(5,3,401,10199); 
insert into action_fact_table values(5,3,464,10200); 
insert into action_fact_table values(5,3,500,10201); 
insert into action_fact_table values(5,4,554,10202); 
insert into action_fact_table values(5,4,600,10203); 
insert into action_fact_table values(5,5,483,10204); 
insert into action_fact_table values(5,6,552,10205); 
insert into action_fact_table values(5,6,565,10206); 
insert into action_fact_table values(5,6,586,10207); 
insert into action_fact_table values(5,6,544,10208); 
insert into action_fact_table values(5,6,436,10209); 
insert into action_fact_table values(5,6,531,10210); 
insert into action_fact_table values(5,6,409,10211); 
insert into action_fact_table values(5,6,524,10212); 
insert into action_fact_table values(5,6,564,10213); 

नमूना घन (PostgreSQL वाक्य रचना, यदि आप कुछ और की जरूरत है मुझे पता है) (Mondrian) :

<Schema name="RunoffTriangleSchema"> 
    <Cube name="RunoffTriangleCube" visible="true" cache="true" enabled="true"> 
    <Table name="action_fact_table" schema="public"> 
    </Table> 
    <Dimension type="StandardDimension" visible="true" foreignKey="project_key" name="Project"> 
     <Hierarchy name="Project" visible="true" hasAll="true"> 
     <Table name="project" schema="public" alias=""> 
     </Table> 
     <Level name="Industry" visible="true" column="industry" uniqueMembers="false"> 
     </Level> 
     <Level name="Project Name" visible="true" column="project_name" uniqueMembers="false"> 
     </Level> 
     </Hierarchy> 
    </Dimension> 
    <Dimension type="StandardDimension" visible="true" foreignKey="distance_key" name="Distance"> 
     <Hierarchy name="Distance" visible="true" hasAll="true"> 
     <Table name="distance" schema="public" alias=""> 
     </Table> 
     <Level name="Distance In Quarters" visible="true" column="distance_in_quarters" uniqueMembers="false"> 
     </Level> 
     <Level name="Distance In Months" visible="true" column="distance_in_months" uniqueMembers="false"> 
     </Level> 
     </Hierarchy> 
    </Dimension> 
    <Dimension type="StandardDimension" visible="true" foreignKey="account_key" name="Account"> 
     <Hierarchy name="Account" visible="true" hasAll="true"> 
     <Table name="account" schema="public"> 
     </Table> 
     <Level name="Account Key" visible="true" column="account_key" uniqueMembers="false"> 
     </Level> 
     </Hierarchy> 
    </Dimension> 
    <Measure name="CountActions" column="action_id" aggregator="count" visible="true"> 
    </Measure> 
    </Cube> 
</Schema> 

Answer 1

दो उपहार और कोई जवाब नहीं, मुझे आश्चर्य है। मुझे एक वर्कअराउंड समाधान मिला है - एसक्यूएल और बीआईआरटी इंजन का उपयोग करके मैं अब जो कुछ ढूंढ रहा था उसके करीब हूं। मुझे अभी भी उम्मीद है कि कोई इसे ओलाप के लिए हल कर सकता है।

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यह काम करने के लिए, मेरे पास है:

• कस्टम समारोह गतिशील रूप से चुने जाने वाले कॉलम वापस जाने के लिए
• एसक्यूएल रन-ऑफ त्रिकोण BIRT 2.6 में
• रिपोर्ट चयनित स्तंभों के आधार पर डेटा की गणना करने के .1 परिणाम प्रदर्शित करने और पैरामीटर चयन के लिए इंटरफ़ेस प्रदान करने के लिए

गतिशील रूप से वापस जाने के कॉलम

CREATE or replace FUNCTION bizdata.getColumns(_column1 text, _column2 text, _column3 text, _column4 text, _table text, _rqdl text) 
     RETURNS TABLE(cmf1 text, cmf2 text, cmf3 text, outval numeric, rqdl text) AS $$ 
    BEGIN 
     RETURN QUERY EXECUTE 
      'SELECT ' 
       || case when _column1 = 'None' then quote_literal('None') else quote_ident(_column1) end || '::text as cmf1,' 
       || case when _column2 = 'None' then quote_literal('None') else quote_ident(_column2) end || '::text as cmf2,' 
       || case when _column3 = 'None' then quote_literal('None') else quote_ident(_column3) end || '::text as cmf3,' 
       || quote_ident(_column4) || '::numeric as baseline,' 
       || case when _rqdl = 'None' then 0::text else quote_ident(_rqdl)::text end || '::text as rqdl' 
      ' FROM ' 
       || 'bizdata.' || _table; 
    END; 
    $$ LANGUAGE plpgsql; 

Thi function takes the following as input variables: 

- _column1 - common mapping field number 1 
- _column2 - common mapping field number 2 
- _column3 - common mapping field number 3 
- _column4 - column used for aggregation (sum) 
- _table - table used for getting data 
- _rqdl - requested distance level 

गणना डेटा

Using bizdata.getColumns() function I can calculate triangle data using the following statement: 


with 

params as (
    select 'cmf1'::varchar as prm_name, 'project_owner_name_short'::varchar as prm_value union all 
    select 'cmf2'::varchar as prm_name, 'project_source_name_short'::varchar as prm_value union all 
    select 'cmf3'::varchar as prm_name, 'None'::varchar as prm_value union all 
    select 'fact'::varchar as prm_name, 'amount'::varchar as prm_value union all  
    select 'fact_table'::varchar as prm_name, 'dwv_daily_allocation_fact'::varchar as prm_value union all  
    select 'baseline'::varchar as prm_name, 'tmp_nominal_value'::varchar as prm_value union all 
    select 'baseline_table'::varchar as prm_name, 'dw_project'::varchar as prm_value union all 
    select 'rqdl'::varchar as prm_name, 'year_distance'::varchar as prm_value 
) 

,baseline_data as (
    select 
     cmf1, 
     cmf2, 
     cmf3, 
     sum(coalesce(outval,0)) as baseline 
    from 
     bizdata.getColumns(
      (select prm_value from params where prm_name = 'cmf1'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'cmf2'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'cmf3'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'baseline'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'baseline_table'::text), 
      'None' 
      ) 
    group by 
     cmf1, 
     cmf2, 
     cmf3 

) 




,fact_data as (
    select 
     cmf1, 
     cmf2, 
     cmf3, 
     rqdl::int as rqdl, 
     sum(coalesce(outval,0)) as fact 
    from 
     bizdata.getColumns(
      (select prm_value from params where prm_name = 'cmf1'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'cmf2'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'cmf3'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'fact'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'fact_table'::text), 
      (select prm_value from params where prm_name = 'rqdl'::text) 
      ) 
    group by 
     cmf1, 
     cmf2, 
     cmf3, 
     rqdl 

) 

select 
    case when cmf1 = 'None' then null else cmf1 end as cmf1, 
    case when cmf2 = 'None' then null else cmf1 end as cmf, 
    case when cmf3 = 'None' then null else cmf1 end as cmf1, 
    rqdl, 
    fact, 
    baseline, 
    sum(fact) over (partition by cmf1, cmf2, cmf3 order by rqdl) as cfact, 
    sum(fact) over (partition by cmf1, cmf2, cmf3 order by rqdl)/baseline as cfactpct 
from 
    fact_data 
    join baseline_data using (cmf1, cmf2, cmf3) 

आप देख सकते हैं कि मैं 3 समूहीकरण चर (cmf1, cmf2, cmf3) तक उपयोग कर सकते हैं और किसी भी दूरी विशेषता चुनें (जब तक क्योंकि विशेषता dwv_daily_allocation_fact में उपलब्ध है। समूहन चर (आम समूह स्तर प्राप्त करने के लिए)

रिपोर्ट

अंतिम चरण BIRT में रिपोर्ट बनाने के लिए है (2.6.1) आधारभूत मेज और तथ्य तालिका में उपलब्ध दोनों होना चाहिए जहां एसक्यूएल के पैरामीटर भाग में मानकों डेटासेट पैरामीटर द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है और रिपोर्ट पैरामीटर से जुड़ा हुआ है। जो लोग बीआईआरटी का उपयोग कर रहे हैं वे शायद समझते हैं, अन्य को अन्य तरीकों को ढूंढना है।

पैरामीटर चयन जीयूआई

आउटपुट रिपोर्ट

मैं अभी भी तालिका के सही छंटाई यह पता लगाने की है (इसलिए सबसे लंबा इतिहास के साथ समूहों पहले स्थान पर है

संपादित करें।: मैंने बीआईआरटी क्रॉसस्टैब में सॉर्टिंग का पता लगाया है, अब यह असली त्रिकोण जैसा दिखता है:

मुझे बताएं कि मुझे यह कैसे किया गया है इसके बारे में अधिक विस्तृत विवरण की आवश्यकता है।

Answer 2

मैंने pgvint नामक आर पैकेज बनाया है जहां विंटेज वक्र (रन-ऑफ त्रिकोण) आसानी से गणना की जा सकती है। पैकेज github पर है और वर्तमान में केवल पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटा स्रोत के रूप में समर्थित है।

उदाहरण आउटपुट:

इसके अलावा, वहाँ जहां पुराने डेटा सहभागी विभिन्न लेआउट में प्रदर्शित किया जा सकता चमकदार अनुप्रयोग है: