在数据洞察中使用数据混合功能，可以重新汇总指标，并对已汇总的字段应用新的汇总函数。混合功能会将汇总字段转换为非汇总数字，让您能够计算跨数据集的比率、平均值的平均值以及多周期指标。
重新汇总的一个示例是计算平均值的平均值。例如，假设您有一个股票价格变动表：
| Sector | Ticker | 价格变动 |
| 科技 | T1 | +6 |
| 科技 | T2 | +5 |
| 科技 | T3 | -3 |
| 科技 | T4 | -1 |
| 能源 | E1 | +2 |
| 能源 | E2 | +10 |
| 能源 | E3 | -3 |
| 财务 | F1 | -6 |
此数据的平均价格变化是一项基本汇总。
| 价格变动平均值 |
| 1.25 |
如需计算每个行业的平均价格变化，您需要按行业维度对此表进行分组。
| Sector | 价格变动平均值 |
| 科技 | 1.75 |
| 能源 | 3 |
| 财务 | -6 |
如需重新汇总这些数据，您需要应用另一个聚合函数，例如再次应用平均值：
| 价格变动平均值的平均值 |
| -0.42 |
在数据洞察中重新汇总
如需在数据洞察中重新汇总指标，请使用数据混合。在标准数据源中，汇总字段使用自动字段类型，这会阻止您应用其他聚合函数。混合会将这些字段转换为未汇总的数字，以便您自由应用新的计算。
例如，如需在数据洞察中查找每个板块的股票价格平均变化，您可以创建一个混合配置，将同一数据源与其自身联接。使用 Sector 作为联接键，并在左表和右表中都添加 Average Price Change 指标：
行业
平均价格变动
借助此混合数据源，您可以对之前汇总的价格变动字段应用新的汇总。
混合会取消汇总数据
混合数据会根据您在混合配置中选择的列创建一个新表。新表中的指标会被视为未汇总的数字。
由于价格变动不再是汇总指标，因此您可以对其应用新的聚合函数。下表显示了使用之前汇总的数字创建新指标 AVG(Price Change) 的结果：
价格变动
此新指标会重新汇总数字 1.75、3 和 -6，并显示其平均值：-0.42。
使用混合功能创建比率列
混合的另一个实用用途是根据已汇总的数字创建比率指标。假设您要创建一个比率列，用一个指标除以另一个指标。
此示例使用两个字段：点击次数和展示次数，它们来自两个不同的数据源。
| 网站 | 点击次数 |
| example.com | 300 |
| example.org | 400 |
| example.net | 200 |
| 网站 | 展示次数 |
| example.com | 2000 |
| example.org | 2500 |
| example.net | 2000 |
您可以通过混合这两个数据源，创建一个包含计算字段点击次数/展示次数的比率列。
| 网站 | 点击次数 | 展示次数 | 点击次数/展示次数 |
| example.com | 300 | 2000 | 0.15 |
| example.org | 400 | 2500 | 0.16 |
| example.net | 200 | 2000 | 0.1 |
| 总计 | 900 | 6500 | 0.41 |
除了摘要行（显示比率列 SUM(Clicks / Impressions) 的总和）之外，点击次数/展示次数的所有行都包含正确的信息。这是因为系统会先计算每一行的点击次数/展示次数 [0.15, 0.16, 0.1]，然后对其应用 SUM 函数：[0.15 + 0.16 + 0.1 = 0.41]。
正确的结果是 900 / 6500 = 0.14。为此，您可以使用公式 SUM(Clicks) / SUM(Impressions) 计算比率列值。
| 网站 | 点击次数 | 展示次数 | SUM(Clicks) / SUM(Impressions) |
| example.com | 300 | 2000 | 0.15 |
| example.org | 400 | 2500 | 0.16 |
| example.net | 200 | 2000 | 0.1 |
| 总计 | 900 | 6500 | 0.14 |
在本例中，摘要行会计算 SUM(Clicks) [900] 除以 SUM(Impressions) [6500] 的结果，即 0.14。然后，再次对其应用 SUM 函数，结果仍为 0.14。
使用并集来合并多个数据集中的数据，然后重新汇总
假设您需要计算多年平均值（例如，2024 年和 2025 年的数据存储在不同的表中）。第一步是合并这些表，创建一个未汇总的表。合并后，您可以对合并后的数据应用标准重新汇总技术（例如计算总平均评分）。