INCLUDE
计算中，你需要固定在一个这样的层级，（注意，总是与Viz的属兔做对比）
比Viz的维度更少的聚合，更多的颗粒
举个栗子，如果Viz是基于区域的，那么LOD就是基于订单的。
使用LOD的结果就是，将订单的维度添加到了整个Dashboard的演示中。
如下图，再次强调，上方表示聚合度最大，即颗粒数量很少；下方表示没有聚合，颗粒数量很多
蓝色是Viz，绿色是LOD
看图，INCLUDE就是向下推进
EXCLUDE
在exclude这里，与之前正好相反。如果你的计算是需要如下这样：
更多的聚合（也即是更笼统，更粗略），更少的颗粒（由一堆数据，聚合到几个数据）
这里，会从Viz当中移除掉一些维度
同样举个栗子，如果Viz是基于区域的，那么LOD就是基于国家的（向上一层前进咯）。
LOD的结果就是，将区域的维度从整个Dashboard中移除了。
如下图，再次强调，上方表示聚合度最大，即颗粒数量很少；下方表示没有聚合，颗粒数量很多
蓝色是Viz，绿色是LOD
看图，EXCLUDE就是向上推进
FIXED
记得前两个么，一个是添加，一个减少，剧情发展到这里应该就是固定了吧。
FIXED，ta允许你在Viz中使用直接定义指定的维度。如果表达式的维度与Viz属兔的维度相同，那么LOD的结果就是与VIz的相同。
看下图，绿色部分是LOD，是独立于Viz的蓝色部分
蓝色是Viz，绿色是LOD
还有第二种情况，LOD的结果比Viz少聚合、更详细，那么数据会匹配到聚合的层级。
Nested LOD Expressions
三种介绍完了，还有特殊情况----嵌套LOD
有时候我们会创建多层嵌套的LOD，在tableau中是支持的。
举个栗子，你可以开始与即LOD，然后有一个内部使用一个包括表达产生更多的结果。
这是裹在排除的表达使内部的结果汇总到外LOD。
最后，计算LOD是解决回匹配的即LOD。
在接下来的文章中，将展示如何用LOD解决这些类型问题的技巧。
文译自 https://blog.databender.net/2015/01/23/understanding-level-of-detail-expressions-part-2/
