參數動態過濾是BI可視化分析使用過程中最常見的應用場景，靈活掌握參數動態過濾的應用可以幫助我們解決絕大部分的復雜數據過濾需求。
參數動態過濾之所以這么重要，主要是因為篩選器的定位是簡單易用的數據過濾，拖拽即可使用；但缺點也很明顯，篩選器只能進行最簡單的唯一值、匹配、范圍等篩選模式，對于稍微復雜的過濾場景就束手無策，如：
● 通過切換顯示本年、本月的銷售情況；
● 通過切換顯示最近7天、最近30天、最近半年的銷售情況；
● 選擇一個日期，顯示這個日期所在時間的上周的所有入職人員；
● 輸入一個閾值數字，如果該數字小于10，則不返回數據；如果該數字大于10，則返回所有大于10且小于這個數字的數據；
● ......
類似場景還有很多，今天我們主要通過參數動態過濾解決可視化展示中通過切換顯示本年、本月銷售情況的場景（如下圖左上角切換后，下方所有圖形展示切換后的數據）。其他類型場景可能更復雜，但和該場景的實現方法并無本質區別。
參數動態過濾解決思路
新建一個參數，將該參數應用應用到SQL集（使用SQL集再作圖），或者圖形高級過濾中，通過改變參數值，使對應引用參數的地方重新計算，進行實現數據的動態計算和過濾。
● 參數機制：參數值改變時，所有應用到參數的地方（SQL集、高級過濾、計算列等）都會根據改變后的值重新計算，并返回計算后的值，最終實現參數值變化影響數據的動態變化（動態過濾）；
● 參數特點：因使用參數的地方一般都能通過表達式構建復雜的計算、數據過濾規則，所以能夠輕松實現復雜的數據動態過濾業務。
參數動態過濾操作說明
注：操作流程只針對動態過濾需求場景，過程中僅介紹參數動態過濾相關操作，其他在此不做說明。
對于該業務場景，很多用戶上來之后會先用數據集做出下圖看板中3個圖形，然后再考慮在左上角加上年度、月度的篩選，這樣是不一定正確的。今天我們通過參數和SQL集實現該業務場景。
注：直接使用數據集作圖，然后在高級過濾中通過參數實現動態過濾也能實現該業務。但SQL集更加靈活，能解決更加復雜的業務場景。
首先我們需要新建一個參數，類型為字符，取值范圍為列表，參數方向為內部，可選值類型為單變量，新增兩個值分別為年度、月度，具體如下圖：
接下來我們在左上角點擊添加數據-SQL創建數據集，在彈窗中使用業務數據表【全國銷售訂單數據】生成如下SQL集：
SELECT * FROM [全國銷售訂單數據(tempoappexampledata)] T0 where IF( ${參數1}='年度',year(`日期` ) =year(now()) , year(`日期` ) =year(now()) and month(`日期` ) =month(now()) )
可以看到SQL集中我們對參數的值進行了判斷，當參數值等于年度時，返回當年的數據；當不等于當年時（等于當月），返回當月的數據。
然后我們基于該SQL集，構建如下圖形（為了業務表達清晰，此處用線圖展示對應日期下的訂單數量情況）
可以看到上圖中顯示了當年的數據，因為參數默認值是當年，但我們還要實現年、月的切換。所以我們將參數組件拖入畫布，然后將創建好的參數拖入參數的圖表數據中，再將參數的樣式調整為單選導航條。此時我們切換參數的值時，線圖的數據就發生了變化。
以下為切換到月度時，只顯示當月數據的場景。
小T總結
參數動態過濾之所以這么強大，主要在于引用參數的地方一般都能實現邏輯自定義能力（SQL、表達式等）。
借助參數值在引用區域（SQL集、高級過濾、計算列等）動態變化的能力，我們能夠實現非常復雜的數據過濾場景，包括但不限于上文中提到的以下內容：
● 通過切換顯示最近7天、最近30天、最近半年的銷售情況；
● 選擇一個日期，顯示這個日期所在時間的上周的所有入職人員；
● 輸入一個閾值數字，如果該數字小于10，則不返回數據；如果該數字大于10，則返回所有大于10且小于這個數字的數據；
● ......
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