Analysis Services 多维数据集的数据整理答案

【问题标题】：Data Wrangling for Analysis Services CubeAnalysis Services 多维数据集的数据整理
【发布时间】：2018-08-21 17:33:30
【问题描述】：

我有一个数据集如下（简化）：

Fund    Field1-2012    Field1-2013    Field2-2012   Field2-2013
 FD1       x               x               x            x
 FD2       x               x               x            x

如您所见，字段中存在日期，这对于大多数分析来说非常不友好。想要的是以下内容

Fund   Year   Field1   Field2
 FD1    2012   x          x
 FD1    2013   x          x
 FD2    2012   x          x
 FD2    2013   x          x

我一直在使用 SQL Server 集成工具来完成此操作，但无济于事。是否有我应该使用的工具，或者 excel 中是否有可以帮助我的工具？由于数据集非常大，无法暴力破解

最好的

【问题讨论】：

您应该能够重塑数据，从每个值中提取年份（数字部分），然后再次重塑。
这到底是什么意思？ “我一直在使用 SQL Server 集成工具来完成此任务，但无济于事。”

标签： r sql-server database ssis ssas

【解决方案1】：

你有一个 R 标签，所以这里有一个 R 解决方案：

df = read.table(text = "
Fund    Field1-2012    Field1-2013    Field2-2012   Field2-2013
FD1       5               7               9            10
FD2       6               8               9            10
", header=T)

library(tidyverse)

df %>%
  gather(key, value, -Fund) %>%
  separate(key, c("type","year"), convert = T) %>%
  spread(type, value)

#   Fund year Field1 Field2
# 1  FD1 2012      5      9
# 2  FD1 2013      7     10
# 3  FD2 2012      6      9
# 4  FD2 2013      8     10

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用apply 取消透视数据：

select t.Fund, tt.year, tt.Field1, tt.Field2
from table t cross apply
     ( values (2012, [Field1-2012], [Field2-2012]), 
              (2013, [Field1-2013], [Field2-2013]) 
     ) tt (year, Field1, Field2);

【讨论】：

【解决方案3】：

一种选择是使用union all：

select fund, 2012 as year, Field1-2012 as field1, Field2-2012 as field2
from yourtable
union all
select fund, 2013 as year, Field1-2013 as field1, Field2-2013 as field2
from yourtable

【讨论】：