View a markdown version of this page

Uso de cálculos con reconocimiento de niveles en Quick Sight - Amazon Quick
Funciones de LAC-AFunciones de LAC-W

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Uso de cálculos con reconocimiento de niveles en Quick Sight

   Se aplica a: Enterprise Edition y Standard Edition 

Con Level-aware los cálculos (LAC), puede especificar el nivel de granularidad con el que desea calcular las funciones de ventana o las funciones agregadas. Existen dos tipos de funciones LAC: funciones de cálculo con reconocimiento de nivel (funciones agregadas (LAC-A) y cálculo con reconocimiento de niveles: funciones de ventana (). LAC-W

Level-aware funciones de cálculo: agregar () LAC-A

Con LAC-A las funciones, puede especificar en qué nivel agrupar el cálculo. Al agregar un argumento a una función de agregación existente, por ejemplosum() , max() , count(), puede definir cualquier nivel de agrupación que desee para la agregación. El nivel agregado puede ser cualquier dimensión independiente de las dimensiones agregadas al elemento visual. Por ejemplo:

sum(measure,[group_field_A])

Para usar LAC-A las funciones, escríbalas directamente en el editor de cálculos añadiendo los niveles de agregación deseados como segundo argumento entre corchetes. A continuación se muestra un ejemplo de una función agregada y una LAC-A función, a modo de comparación.

  • Función de agregación: sum({sales})

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

Los LAC-A resultados se calculan con el nivel especificado entre paréntesis [ ] y se pueden utilizar como operando de una función agregada. El nivel de agrupamiento de la función de agregación es el nivel visual, y los campos de Agrupar por se agregan al campo de la función visual.

Además de crear una clave de grupo LAC estática entre corchetes [ ], puede adaptarla dinámicamente a los campos dea grupación de elementos visuales, poniendo un parámetro $visualDimensions entre corchetes. Se trata de un parámetro proporcionado por el sistema, a diferencia de los parámetros definidos por el usuario. El parámetro [$visualDimensions] representa los campos agregados al cuadro de campo Agrupar por en el elemento visual actual. En los siguientes ejemplos, se muestra cómo añadir dinámicamente claves de grupo o eliminarlas de las dimensiones de elementos visuales

  • LAC-A con clave de grupo agregada dinámicamente: sum({sales}, [${visualDimensions},{Country},{Products}])

    Calcula, antes de calcular la agregación del nivel visual, la suma de las ventas, agrupando según country, products y cualquier otro campo en el cuadro de campo llamado Agrupar por.

  • LAC-A con clave de grupo eliminada dinámicamente: sum({sales}, [${visualDimensions},!{Country},!{Products}])

    Calcula, antes de calcular la agregación del nivel visual, la suma de las ventas, agrupando según los campos en el cuadro de campo llamado Agrupar por del elemento visual, a excepción de country y product.

Puede especificar una clave de grupo añadida o eliminada en una expresión de LAC, pero no ambas.

LAC-A las funciones son compatibles con las siguientes funciones agregadas:

LAC-A ejemplos

Puede hacer lo siguiente con LAC-A las funciones:

  • Ejecute cálculos que sean independientes de los niveles del elemento visual. Por ejemplo, si tiene el siguiente cálculo, las cifras de ventas se agregan solo a nivel de país, pero no en otras dimensiones (región o producto) del elemento visual.

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

  • Realice cálculos para las dimensiones que no aparecen en el elemento visual. Por ejemplo, si tiene la siguiente función, puede calcular el promedio de ventas totales por país por región.

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

    Aunque el campo no está incluido en la imagen, la LAC-A función primero agrega las ventas a nivel de país y, a continuación, el cálculo del nivel visual genera el número promedio de cada región. Si la LAC-A función no se utiliza para especificar el nivel, las ventas medias se calculan en el nivel granular más bajo (el nivel base del conjunto de datos) de cada región (que se muestra en la columna de ventas).

  • Utilícela en LAC-A combinación con otras funciones y LAC-W funciones agregadas. Hay dos maneras de agrupar LAC-A funciones con otras funciones.

    • Puede escribir una sintaxis anidada al crear un cálculo. Por ejemplo, la LAC-A función puede combinarse con una LAC-W función para calcular las ventas totales por país del precio medio de cada producto:

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

    • Al añadir una LAC-A función a un elemento visual, el cálculo se puede agrupar aún más con las funciones agregadas de nivel visual que haya seleccionado en los campos. Para obtener más información acerca de cómo cambiar la agregación de campos en el elemento visual, consulte Cambio o adición de la agregación a un campo mediante un cuadro de campo.

LAC-A limitaciones

Las siguientes limitaciones se aplican a LAC-A las funciones:

  • LAC-A las funciones son compatibles con todas las funciones agregadas aditivas y no aditivassum(), comocount(), ypercentile(). LAC-A no se admiten las funciones de agregado condicional que terminan en «si», como sumif() ycountif(), ni para las funciones de agregado de períodos que comienzan con ToDate «período», como periodToDateSum() yperiodToDateMax().

  • Row-level y actualmente no se admiten los totales a nivel de columna para LAC-A las funciones de tablas y tablas dinámicas. Al agregar totales en el nivel de fila o columna al gráfico, el número total se mostrará en blanco. Las demás dimensiones que no son de LAC no se ven afectadas.

  • Actualmente, no se admiten LAC-A las funciones anidadas. Se admite una capacidad limitada de LAC-A funciones anidadas con funciones y LAC-W funciones agregadas normales.

    Por ejemplo, las siguientes funciones son válidas:

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

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

    Las siguientes funciones no son válidas:

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

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

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

Level-aware cálculo: funciones de ventana (LAC-W)

Con LAC-W las funciones, puede especificar la ventana o la partición para calcular el cálculo. LAC-W las funciones son un grupo de funciones de ventana, comosumover(),(maxover),denseRank, que se pueden ejecutar a nivel de prefiltro o preagregado. Por ejemplo: sumOver(measure,[partition_field_A],pre_agg).

LAC-W las funciones solían denominarse agregaciones sensibles al nivel (LAA).

LAC-W las funciones le ayudan a responder a los siguientes tipos de preguntas:

  • ¿Cuántos de mis clientes han realizado solo un pedido de compra? ¿O 10? ¿O 50? Queremos que el elemento visual utilice el recuento como dimensión en lugar de una métrica en el elemento visual.

  • ¿Cuáles son las ventas totales por segmento de mercado para los clientes cuyo gasto de vida útil sea superior a 100 000 USD? El elemento visual solo debe mostrar el segmento de mercado y las ventas totales de cada uno de ellos.

  • ¿Cuál es la contribución de cada sector a los beneficios de toda la empresa (porcentaje del total)? Queremos poder filtrar el elemento visual para mostrar algunos de los sectores y cómo contribuyen a las ventas totales de las industrias mostradas. Sin embargo, también queremos ver el porcentaje de ventas totales de cada sector para toda la empresa (incluidas las industrias que se filtran).

  • ¿Cuáles son las ventas totales de cada categoría en comparación con la media del sector? La media del sector debe incluir todas las categorías, incluso después de filtrarlas.

  • ¿Cómo se agrupan mis clientes en intervalos de gasto acumulado? Queremos utilizar la agrupación como dimensión en lugar de como métrica.

Para preguntas más complejas, puede introducir un cálculo o un filtro antes de que Quick Sight llegue a un punto específico de la evaluación de su configuración. Para influir directamente en los resultados, añada una palabra clave de nivel de cálculo a un cálculo de tabla. Para obtener más información sobre cómo Quick Sight evalúa las consultas, consulte. Orden de evaluación en Amazon Quick Sight

Las LAC-W funciones admiten los siguientes niveles de cálculo:

  • PRE_FILTER— Antes de aplicar los filtros del análisis, Quick Sight evalúa los cálculos del prefiltro. A continuación, aplica los filtros que están configurados en estos cálculos de prefiltro.

  • PRE_AGG— Antes de calcular las agregaciones a nivel de pantalla, Quick Sight realiza cálculos preagregados. A continuación, aplica los filtros que están configurados en estos cálculos de preagregación. Este trabajo se realiza antes de aplicar filtros N superiores e inferiores.

Puede utilizar la palabra clave PRE_AGG o PRE_FILTER como parámetro en las siguientes funciones de cálculo de tabla. Al especificar un nivel de cálculo, se utiliza una medida no agregada en la función. Por ejemplo, puede utilizar countOver({ORDER ID}, [{Customer ID}], PRE_AGG). Al utilizar PRE_AGG, especifica que countOver se ejecuta en el nivel de preagregación.

De forma predeterminada, el primer parámetro para cada función debe ser una medida agregada. Si utiliza PRE_FILTER o PRE_AGG, utilice una medida no agregada para el primer parámetro.

En el caso de LAC-W las funciones, la agregación visual elimina los duplicados de forma predeterminada. MIN Para cambiar la agregación, abra el menú contextual del campo (haga clic con el botón derecho) y, a continuación, elija una agregación diferente.

Para ver ejemplos de cuándo y cómo utilizar LAC-W las funciones en situaciones de la vida real, consulte la siguiente publicación en el blog sobre AWS macrodatos: Cree información avanzada con las agregaciones con reconocimiento de niveles en Amazon QuickSight.