在星型模式的维度中对 37 个不同的属性/“检查点”（可以分级为通过/失败/不适用）进行建模的最佳方法是什么，其中事实表中的每一行都是针对检查点分级的通信问题？
TL;博士：
我开发了一个星型模式模型，其中事实表中的每一行都是一个单一的通信。这些通信经过一系列分级“检查”（例如“按时发布”、“正确的电子邮件主题”、“正确复制 XYZ 内容”等），每项检查都可以分级为“通过”、“未通过”、或“不适用”。
不同类型的沟通在不同的检查集上进行评分（例如，一种类型的沟通可能只在三张检查上评分，其余为“不适用”，而另一种沟通在 19 次检查上评分）。共有 37 个唯一检查。
我建立了一个“CommunicationGrading”类型 2 缓慢变化的维度，以方便报告哪些“检查”通信得分最差。该维度有 37 列，每个属性一列，每一行是属性的排列以及它们可以收到的分数（通过/失败/NA）。当一个新的排列可用时添加一个新行 - 不幸的是，填充所有可能的排列会返回数百万行，而这种方式小于 100 行，开销要少得多。我创建了 37 个单独的度量来汇总错过 37 个单独“检查”中每一个的通信的数量。
我可以在 PBI 中快速构建一个树形图，将 37 个度量拖到那里，查看错过每个“检查”的通信总数，并确定本月有 X 个通信错过了 Y 个检查点。当我想使用视觉作为切片器时，问题就出现了（例如，在树形图上选择一个检查/平铺以查看在树形图下方的表格中检查的单个通信错过了什么）或确定给定切片的前 N 个“检查”数据的。
据我所知，问题是因为我使用了 37 个不同的属性和度量，而不是一个属性和一个度量（我可以将单个度量拖到值中，将包含所有检查的单个属性/列拖到组字段中树图视觉）。问题是，我对如何最好地建模这个/分级维度感到困惑。是否需要将维度缩减为仅两列，一列用于检查，另一列用于检查的可能分数，然后创建一个桥接表来处理 M:M 关系？其他想法？