我有一个数据集，其条目有 5 个不同的属性和一个值。比如我身高5000人。对于每个人，我有他的头发颜色、眼睛颜色、国籍、他出生的城市和他母亲的名字（5 个维度）。
编号/眼睛颜色/头发颜色/国籍/家乡/母亲姓名/身高
- 蓝色金发瑞士苏黎世妮可 184
- 蓝棕色英国约克红宝石 164
- Brown Brown 法国巴黎 Sophie 154
- ETC..
所以有5个维度。数据是动态设置的，因此每个维度中的类别数量可能会有所不同。我试图根据是否要包含某些维度（从 1 到 5）来计算人的平均身高。例如我想要检索：
法国人和蓝眼人的平均身高。第二天只有在伦敦出生的人。一周后，瑞士人，蓝眼睛，红头发，出生在日内瓦，母亲叫妮可。
因此，我创建了一个数据透视表，其中眼睛颜色作为行标签，头发颜色作为列标签，平均高度作为数据，最后 3 个维度作为市场过滤器。这让我看到了我的数据所暗示的所有可能和期望的平均高度组合。
现在我的目标是：
我想创建一个宏，它遍历我的尺寸所需的所有可能组合（即 2^5-1=31），并将高于某个值（例如 190）的所有平均高度组合存储在一个向量中。然后它可以打印在工作表上。
我正在考虑使用一些布尔数组向量和 For-Each-Next 结构，但我必须说我无法想象如何实现它。
有任何想法吗？
感谢您的时间和帮助！