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Verwenden von niveauabhängigen Berechnungen in Quick Sight - Amazon Quick
LAC-A-FunktionenLAC-W-Funktionen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Verwenden von niveauabhängigen Berechnungen in Quick Sight

   Gilt für: Enterprise Edition und Standard Edition 

Mithilfe von Level-aware Berechnungen (LAC) können Sie den Granularitätsgrad angeben, mit dem Sie Fensterfunktionen oder Aggregatfunktionen berechnen möchten. Es gibt zwei Arten von LAC-Funktionen: ebenenabhängige Berechnung — Aggregatfunktionen (LAC-A) und ebenenabhängige Berechnungen — Fensterfunktionen (). LAC-W

Level-aware Berechnungs- und Aggregatfunktionen () LAC-A

Mit LAC-A Funktionen können Sie angeben, auf welcher Ebene die Berechnung gruppiert werden soll. Durch Hinzufügen eines Arguments zu einer bestehenden Aggregatfunktion, wie z. B. sum() , max() , count(), können Sie jede beliebige Gruppierungsebene für die Aggregation definieren. Bei der hinzugefügten Ebene kann es sich um eine beliebige Dimension handeln, unabhängig von den Dimensionen, die dem Bild hinzugefügt wurden. Beispiel:

sum(measure,[group_field_A])

Um LAC-A Funktionen zu verwenden, geben Sie sie direkt in den Berechnungseditor ein, indem Sie die gewünschten Aggregationsebenen als zweites Argument in Klammern hinzufügen. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Aggregatfunktion und eine LAC-A Funktion zum Vergleich.

  • Aggregationsfunktion: sum({sales})

  • LAC-A Funktion: sum({sales}, [{Country},{Product}])

Die LAC-A Ergebnisse werden mit der angegebenen Ebene in den Klammern [ ] berechnet und können als Operand einer Aggregatfunktion verwendet werden. Die Gruppierungsebene der Aggregatfunktion entspricht der visuellen Ebene, wobei die Gruppierung nach Feldern zum Feldbereich der visuellen Darstellung hinzugefügt wird.

Zusätzlich zur Erstellung eines statischen LAC-Gruppenschlüssels in der Klammer [ ] können Sie ihn dynamisch an visuelle Gruppierungsfelder anpassen, indem Sie einen Parameter $visualDimensions in die Klammer setzen. Dies ist ein vom System bereitgestellter Parameter, im Gegensatz zu benutzerdefinierten Parametern. Der [$visualDimensions]-Parameter stellt die Felder, die dem Feldbereich Gruppieren nach hinzugefügt wurden, in der aktuellen Grafik gut dar. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Gruppenschlüssel dynamisch zu den visuellen Dimensionen hinzugefügt oder Gruppenschlüssel aus visuellen Dimensionen entfernt werden

  • LAC-A mit dynamisch hinzugefügtem Gruppenschlüssel: sum({sales}, [${visualDimensions},{Country},{Products}])

    Es berechnet, bevor die Aggregation auf visueller Ebene berechnet wird, die Summe aus Umsatz, Gruppierung nach country, products und allen anderen Feldern im Feldbereich Gruppieren nach.

  • LAC-A mit dynamisch entferntem Gruppenschlüssel: sum({sales}, [${visualDimensions},!{Country},!{Products}])

    Es berechnet, bevor die Aggregation auf visueller Ebene berechnet wird, die Summe des Umsatzes, gruppiert nach den Feldern im Feldbereich Gruppieren nach der Grafik, außer country und product.

Sie können einen hinzugefügten oder entfernten Gruppenschlüssel in einem LAC-Ausdruck angeben, aber nicht beides.

LAC-A Funktionen werden für die folgenden Aggregatfunktionen unterstützt:

LAC-A Beispiele

Mit LAC-A Funktionen können Sie Folgendes tun:

  • Führen Sie Berechnungen aus, die unabhängig von den Ebenen in der Grafik sind. Bei der folgenden Berechnung werden die Verkaufszahlen beispielsweise nur auf Landesebene aggregiert, nicht aber über andere Dimensionen (Region oder Produkt) im Bild.

    sum({Sales},[{Country}])

  • Führen Sie Berechnungen für die Dimensionen durch, die nicht in der Grafik enthalten sind. Wenn Sie beispielsweise über die folgende Funktion verfügen, können Sie den durchschnittlichen Gesamtumsatz pro Land nach Regionen berechnen.

    sum({Sales},[{Country}])

    Obwohl das Land nicht in der Grafik enthalten ist, aggregiert die LAC-A Funktion zunächst die Verkäufe auf Landesebene, und dann generiert die Berechnung auf visueller Ebene die Durchschnittszahl für jede Region. Wenn die LAC-A Funktion nicht zur Angabe der Ebene verwendet wird, werden die durchschnittlichen Verkäufe auf der niedrigsten detaillierten Ebene (der Basisebene des Datensatzes) für jede Region berechnet (wird in der Verkaufsspalte angezeigt).

  • Wird LAC-A in Kombination mit anderen Aggregatfunktionen und LAC-W -funktionen verwendet. Es gibt zwei Möglichkeiten, LAC-A Funktionen mit anderen Funktionen zu verschachteln.

    • Sie können beim Erstellen einer Berechnung eine verschachtelte Syntax schreiben. Die LAC-A Funktion kann beispielsweise mit einer LAC-W Funktion verschachtelt werden, mit der der Gesamtumsatz pro Land anhand des Durchschnittspreises jedes Produkts berechnet wird:

      sum(avgOver({Sales},[{Product}],PRE_AGG),[{Country}])

    • Wenn Sie einer Grafik eine LAC-A Funktion hinzufügen, kann die Berechnung mit Aggregatfunktionen auf visueller Ebene, die Sie in den Feldern ausgewählt haben, weiter verschachtelt werden. Weitere Informationen zum Ändern der Aggregation von Feldern im Bildmaterial finden Sie unter Ändern oder Hinzufügen von Statistikfunktionen zu einem Feld über einen Feldbereich.

LAC-A Einschränkungen

Die folgenden Einschränkungen gelten für LAC-A Funktionen:

  • LAC-A Funktionen werden für alle additiven und nicht additiven Aggregatfunktionen unterstützt, wie sum()count(), undpercentile(). LAC-A Funktionen werden weder für bedingte Aggregatfunktionen unterstützt, die mit „wenn“ enden, wie z. B. sumif() undcountif(), noch für Periodenaggregatfunktionen, die mit ToDate „Periode“ beginnen, wie z. B. periodToDateSum() undperiodToDateMax().

  • Row-level und Summen auf Spaltenebene werden derzeit für LAC-A Funktionen in Tabellen und Pivot-Tabellen nicht unterstützt. Wenn Sie dem Diagramm Summen auf Zeilen- oder Spaltenebene hinzufügen, wird die Gesamtzahl leer angezeigt. Andere Dimensionen, die nicht zu LAC gehören, sind nicht betroffen.

  • Verschachtelte LAC-A Funktionen werden derzeit nicht unterstützt. Funktionen, die mit regulären LAC-A Aggregatfunktionen und LAC-W Funktionen verschachtelt sind, werden nur eingeschränkt unterstützt.

    Gültige Funktionen sind zum Beispiel:

    • Aggregation(LAC-A()). Beispiel: max(sum({sales}, [{country}]))

    • LAC-A(LAC-W()). Beispiel: sum(sumOver({Sales},[{Product}],PRE_AGG), [{Country}])

    Die folgenden Funktionen sind ungültig:

    • LAC-A(Aggregation()). Beispiel: sum(max({sales}), [{country}])

    • LAC-A(LAC-A()). Beispiel: sum(max({sales}, [{country}]),[category])

    • LAC-W(LAC-A()). Beispiel: sumOver(sum({Sales},[{Product}]),[{Country}],PRE_AGG)

Level-aware Berechnung — Window (LAC-W) -Funktionen

Mit LAC-W Funktionen können Sie das Fenster oder die Partition angeben, um die Berechnung zu berechnen. LAC-W Funktionen sind eine Gruppe von Fensterfunktionen, wie z. B.,,,,,,,,,sumover(),,,,,(maxover),,denseRank,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Beispiel: sumOver(measure,[partition_field_A],pre_agg).

LAC-W Funktionen wurden früher als Level Aware Aggregations (LAA) bezeichnet.

LAC-W Funktionen helfen Ihnen bei der Beantwortung der folgenden Arten von Fragen:

  • Wie viele meiner Kunden haben nur eine Bestellung aufgegeben? Oder 10? Oder 50? Wir möchten, dass das Visual die Zählung als Dimension und nicht als Metrik im Visual verwendet.

  • Wie hoch ist der Gesamtumsatz pro Marktsegment für Kunden, deren Lebenszyklusausgaben mehr als 100.000 US-Dollar betragen? Das Visual sollte nur das Marktsegment und den Gesamtumsatz für jedes Segment darstellen.

  • Wie hoch ist der Beitrag der einzelnen Branchen zum Gewinn des gesamten Unternehmens (Prozent des Gesamtergebnisses)? Wir wollen in der Lage sein, das Visual zu filtern, um einige der Branchen zu zeigen und wie sie zum Gesamtumsatz der angezeigten Branchen beitragen. Wir wollen aber auch den Anteil der einzelnen Branchen am Gesamtumsatz des gesamten Unternehmens (einschließlich der herausgefilterten Branchen) sehen.

  • Wie hoch ist der Gesamtumsatz in jeder Kategorie im Vergleich zum Branchendurchschnitt? Der Branchendurchschnitt sollte alle Kategorien umfassen, auch nach der Filterung.

  • Wie werden meine Kunden in kumulative Ausgabenbereiche eingeteilt? Wir wollen die Gruppierung als Dimension und nicht als Metrik verwenden.

Bei komplexeren Fragen können Sie eine Berechnung oder einen Filter einfügen, bevor Quick Sight bei der Auswertung Ihrer Einstellungen einen bestimmten Punkt erreicht. Um Ihre Ergebnisse direkt zu beeinflussen, fügen Sie einer Tabellenberechnung ein Schlüsselwort für die Berechnungsebene hinzu. Weitere Informationen darüber, wie Quick Sight Abfragen auswertet, finden Sie unter. Reihenfolge der Bewertung in Amazon Quick Sight

Die folgenden Berechnungsebenen werden für LAC-W Funktionen unterstützt:

  • PRE_FILTER— Vor der Anwendung von Filtern aus der Analyse wertet Quick Sight die Vorfilterberechnungen aus. Anschließend werden alle Filter angewendet, die für diese Vorfilterberechnungen konfiguriert sind.

  • PRE_AGG— Vor der Berechnung von Aggregationen auf Anzeigeebene führt Quick Sight Berechnungen vor der Aggregation durch. Anschließend werden alle Filter angewendet, die für diese Voraggregatberechnungen konfiguriert sind. Dies geschieht vor dem Anwenden der Top- und Bottom-N-Filter.

Sie können das Schlüsselwort PRE_FILTER oder PRE_AGG als Parameter in den folgenden Tabellenberechnungsfunktionen verwenden. Wenn Sie eine Berechnungsebene angeben, verwenden Sie in der Funktion eine nicht aggregierte Metrik. Sie können beispielsweise die Datei countOver({ORDER ID}, [{Customer ID}], PRE_AGG) verwenden. Mit PRE_AGG legen Sie fest, dass die countOver auf der Voraggregateebene ausgeführt wird.

Standardmäßig muss der erste Parameter für jede Funktion eine aggregierte Metrik sein. Wenn Sie entweder PRE_FILTER oder PRE_AGG nutzen, verwenden Sie für den ersten Parameter ein nicht aggregiertes Maß.

Bei LAC-W Funktionen verwendet die visuelle Aggregation standardmäßig die Eliminierung von Duplikaten. MIN Um die Aggregation zu ändern, öffnen Sie das Kontextmenü des Feldes (Rechtsklick) und wählen eine andere Aggregation aus.

Beispiele dafür, wann und wie LAC-W Funktionen in realen Szenarien verwendet werden können, finden Sie im folgenden Beitrag im AWS Big Data-Blog: Erstellen Sie erweiterte Einblicke mit Level Aware Aggregations in Amazon QuickSight.