在SAP Analytics Cloud混合选项的第一个场景中，我们举了一个非常简单的示例，通过设置链接维度（在我们的示例中基于客户ID），然后简单地在单个图表中显示数据。

在接下来的几个步骤中，我们将使用相同的数据模型，但我们将在整体结果集中添加一些计算和跨模型的计算，并仔细查看SAP Analytics Cloud是如何聚合数据的，以及这些计算的准确时间和顺序。

为了快速概括，我们的数据源1显示每个客户2017年的收入和折扣（绝对值）。

我们的第二个数据集显示每个客户2018年的订单。

此外，我们根据客户ID配置了链接维度选项。

在本例中，我们希望创建一个结果集，显示：

2017年的收入2017年折现值（绝对值）2017年净收入（收入-折扣）2018年订单价值2017+2018年的订单价值

所有这些都被客户打破了。

因此您可以看到我们的计算使用了来自单个数据源的元素，我们的计算包括了来自两个数据源的元素。

我将在下一节中概述您不必在产品中看到的各个步骤，但这将有助于解释你在产品中看到的结果。这些步骤概述了SAP Analytics Cloud将如何处理数据，如何成为淘客，从检索数据、聚合数据、处理计算、混合数据，然后最终显示结果集。

在我们的示例中，我们有两个数据源，对于我们希望在最终结果集中呈现的信息，大数据解决，我们确实需要这两个模型的信息。

在第一步中，云服务器租用，SAP Analytics Cloud将从这两个数据源中检索所需的信息，其中还包括：，数据-每个数据源-聚合到所需级别。

在我们的示例中，这意味着我们从数据源1检索每个客户2017年的收入和折扣值，以及从数据源2检索每个客户的订单值之和。

在第二步中，SAP Analytics Cloud将处理数据上的任何公式个别来源。换句话说，云服务器免，公式只涉及数据源1的元素，公式只涉及数据源2的元素。

我们的例子是2017年净收入的计算。

作为故事设计师，我们所要做的就是添加计算…

…并创建如下所示的计算。

因此SAP Analytics Cloud现在将有两个这样的结果集。

在第三步中，SAP Analytics Cloud将混合数据。因此，我们示例中的混合是基于客户ID进行的。

因此混合后，SAP Analytics Cloud将产生如下结果集：

现在混合完成后，也可能有额外的聚合步骤，但对于本例，我们不必担心（我们将在下一个示例中讨论），因为我们使用客户级别的信息，这就是我们在最终结果集中所要寻找的信息。

在完成两个数据集的混合之后，游戏返利，SAP Analytics Cloud将处理任何涉及多个数据源的公式。因此，在我们的示例中，这将是2017年和2018年的合并值。

作为一个故事设计师，您可以简单地添加计算，就像任何其他计算一样。

最终的表格将如下所示。

您可能注意到，涉及两个数据源的计算都是在混合和聚合之后处理的，因此，在某些情况下，您看到的结果可能与您期望的结果不匹配。我们将在下一篇博客中更仔细地研究这种情况。

请记住，概述的步骤只是为了说明目的，作为一个故事设计师，您只需

添加两个数据源设置链接尺寸添加计算添加最终表格