利用Prep实现累计求和效果
在Tableau中，累计求和（runningsum）函数是一种非常有用的表计算函数，可以帮助我们更好地理解数据的总体趋势和变化。表计算是基于视图数据进行的二次计算，这里的关键就是视图数据，但是在Prep中并没有视图数据的概念，也就没有表计算的概念。
要在Prep中实现累计求和的效果，就必须使用一种特殊的技术——自连接，也就是数据表与自己进行join联接，然后再将得到的新表的相关值进行聚合，实现累计求和的效果。
我们以Preppin' Data项目2023年第9周的一个挑战为案例。讲解其中的实现逻辑。
我们省略掉前面的步骤，只考虑实现累计求和的内容。
数据源为虚拟的银行交易数据，每个账户每天的交易明细，这里只截取了一个账户。
首先利用partition和orderby函数，对数据进行排序，以便给每笔交易唯一的区分标记。
为了便于区分联接后的字段，将左表“rank”字段改为“rank1”，“Transaction Value”改为“Transaction Value 1”.
然后将两张表进行联接，连接条件为Account=Account，rank1>=rank
过程如下图所示：
联接之后的结果如下图所示：
我们看到当rank1=1的时候，rank=1，只保留了1条数据。Transaction Value1和Transaction Value没有区别。
我们看到当rank1=2的时候，rank=1和2，保留了2条数据。Transaction Value1仍然是该笔交易金额，而Transaction Value则保留了累计的2笔交易金额。
我们看到当rank1=3的时候，rank=1、2和3，保留了3条数据。Transaction Value1仍然是该笔交易金额，而Transaction Value则保留了累计的3笔交易金额。
后面的数据以此类推。
最后只需要增加一个聚合步骤，将结果按下图聚合，即可完成用时输出交易额和累计交易额的效果。
这部分内容的视频教学，可以到我的B站专栏《Prep案例集》第9期中观看。欢迎一键三连！
