SSAS中的聚合方式設定：
SSAS一個Cube中的一個度量的聚合方式設置方法：
也就是說，Cube中的聚合方式是針對度量來指定的。
問題：
針對一種特殊的需求，要求先按照時間做平均聚合運算，再根據空間做求和運算。
其實這種說法字面上看起來本身就很矛盾，所以得套到一個具體的場景中。
比如：我有一個數據倉庫統計某幾個小區的某一時間粒度（這裏定義成季度）的住戶數量，裏面的數據格式大致如下：
2011年1季度,1100,A小區
2011年2季度,1000,A小區
2011年3季度,1100,A小區
2011年4季度,1000,A小區
2011年1季度,1200,B小區
2011年2季度,1200,B小區
2011年3季度,1100,B小區
2011年4季度,1100,B小區
先從時間這個角度來分析數據，A小區在2011年的住戶數，很明顯應該是取平均值（當然也有取第四季度的值的統計方法，這裏只考慮平均值的統計方法），應該是1050，B小區的就應該是1150。
然後再從空間的角度來分析數據，所有小區（這裏假定只有A和B）的在2011年的住戶數，應該是1050+1150=2200。很明顯這是一個彙總算法。
這就是典型的先根據時間做平均運算，再根據空間做彙總運算，而且這裏很明顯，SSAS默認的聚合方式的指定是無法實現這種統計需求的。
解決方法：
通過計算公式，或者新建命名成員。
首先，建立測試表。
然後，根據這個DW結構建立測試Cube。
其中指標的聚合方式按照默認的Sum.
其中時間維度有如下的層次結構：
建立命名成員，表達式關鍵的部分是那個求葉級節點總和，從而求平均數的公式。
處理瀏覽
如圖：縱向的時間聚合運算是用的平均值運算，而橫向的區域聚合運算用的是求和運算。
需要注意的地方:
要留意維度中的null成員。默認是帶null成員的，所以需要手動把null處理掉，否則會導致函數算出的數值不準確，因爲Count出的數把null也算上了所以分母會加1。
總結：
統計的需求總是很莫名其妙甚至看上去不合邏輯，但實際聯繫需求卻又很合理。就算任何一家BI產品提供商恐怕也很難顧及到所有的需求，不過都會給我們留下變通解決的接口或者方法。