我对 MDX 很陌生，但我知道我想要完成什么，但事实证明这非常困难。基本上，我有一个数据集，其中每一行都是客户的销售。我还有每个病房的邮政编码数据和英国人口。
然后将每个病房的总人口除以数据集中的病房代码计数 - 例如，病房 A 的人口为 1,000。我有十个客户住在病房 A，因此人口价值是 1,000/10。
因此，只要没有选择其他维度，只有区域层次结构，我就可以向上和向下钻取，并且作为客户数/计算的人口值的人口渗透率是正确的。但是，一旦我引入更多维度，总人口将不会达到其真实值。
因此，我需要在多维数据集中进行上述计算，并且我正在尝试找到 MDX 函数来执行此操作。
基本上像 -
步骤 1) 将病房代码的数量（地理层次结构的最低级别）相加，并将其按不同的病房代码分组，例如 wardcodeA = 5、wardcodeB=10 等。
步骤2）然后取每个病房的人口（可以存储为病房级别的总数并取平均值），然后将其除以上一步的结果
步骤 3) 在当前选择的地理级别对每个病房的结果求和