分解樹，Decomposition Tree，可以按照不同的維度分解目標數據，以此來找出目標的最大或者最小構成因素。
如果打算對銷售額進行分解，將銷售額放入分解樹的【分析】中，同時把構成銷售額的各個維度的字段，年度、產品名稱、城市等放入到【解釋依據】欄中，就生成了一個分解樹，如下圖所示：
難道只有一個條，這就是AI？
不要急，這才只是顯示了分析指標，還沒有開始分解呢，點擊分析條右側的加號(+)，就可以按不同的維度層層分解了。
這就是對目標進行層層分解，可以按需要選擇子級的維度，確定以後，在圖表頂端顯示出每一個級別的維度，以及當前活動的項目，
各個維度的順序可以點擊維度旁邊的按鈕進行鎖定或者解除鎖定，每個層級的維度順序確定以後，可以直接點擊某個數據條來顯示下級數據或者摺疊數據，
切換非常流暢自然。
上面的各個層級的維度，是我手動選擇的，其實分解圖還可以自動找出影響最大和最小的維度，這個功能也是體現它的AI智能之處，在格式設置中要先打開它，
打開AI分析後，點擊數據條右側的加號，上面兩條是高值和低值，
如果選擇高值，它分析出2018年銷售額的最大影響維度是產品名稱，點擊產品名稱旁邊的小燈泡，彈出分析信息，如下圖：
解釋用語還略顯生硬，其實它就是想表達：2018年VR眼睛的銷售額最高。
如果解釋2017年的銷售額，下一級維度變爲城市，
如果你認可這個維度順序，點擊小燈泡，就可以把這個層級固定下來。
如果解釋依據比較多，你不能確定分析的維度順序時，這個功能能夠幫你快速找出影響最大或者最小的因素。
在格式設置中，還可以調整數據條的顯示比例，是按照頂級節點來計算比例，還是按照父節點，或者是佔本級節點最大值的比例。
你也嘗試着探索一下吧。
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