Uso de cálculos con reconocimiento de nivel en Amazon QuickSight - Amazon QuickSight
Funciones LAC-AFunciones LAC-W

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Uso de cálculos con reconocimiento de nivel en Amazon QuickSight

   Se aplica a: Enterprise Edition y Standard Edition 

Con los cálculos con reconocimiento de nivel (LAC), puede especificar el nivel de detalle con el que desea calcular las funciones de ventana o las funciones de agregación. Hay dos tipos de funciones LAC: funciones de cálculo con reconocimiento de nivel de agregación (funciones LAC-A) y funciones de cálculo con reconocimiento de nivel de ventana (LAC-W).

Funciones de cálculo con reconocimiento de nivel de agregación (LAC-A)

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

  • Función de agregación: sum({sales})

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

Los resultados de LAC-A se calculan con el nivel especificado entre corchetes [ ] y se pueden utilizar como operando de una función de agregación. 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.

Las funciones LAC-A son compatibles en las funciones de agregación siguientes:

Ejemplos de LAC-A

Puede hacer lo siguiente con las funciones LAC-A:

  • 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}])
    Las cifras de ventas se agregan solo a nivel de país.

  • 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 el elemento visual, la función LAC-A primero agrega las ventas a nivel de país y, a continuación, el cálculo a nivel de elemento visual genera el número promedio de cada región. Si la función LAC-A no se utiliza para especificar el nivel, el promedio de ventas se calcula en el grado de detalle más bajo (el nivel base del conjunto de datos) de cada región (que se muestra en la columna de ventas).

    La función LAC-A primero agrega las ventas a nivel de país y, después, a nivel de elemento visual.

  • Utilice LAC-A en combinación con otras funciones de agregación y funciones LAC-W. Hay dos formas de anidar funciones LAC-A con otras funciones.

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

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

    • Al añadir una función de LAC-A a un elemento visual, el cálculo puede combinarse aún más con las funciones de agregación 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.

      Utilice las opciones de agregación visual para anidar aún más una función LAC-A.

Limitaciones de LAC-A

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

  • Las funciones LAC-A son compatibles con todas las funciones de agregación aditivas y no aditivas, como sum(), count() y percentile(). Las funciones LAC-A no se admiten en las funciones de agregación condicional que terminan en “if”, como sumif() y countif(), ni en las funciones de agregación de periodos que comienzan con “periodToDate”, como periodToDateSum() y periodToDateMax().

  • Actualmente, las funciones LAC-A en tablas y tablas dinámicas no admiten los totales en el nivel de fila y columna. 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, las funciones LAC-A anidadas no se admiten. Se admite una capacidad limitada de las funciones LAC-A anidadas con las funciones de agregación normales y las funciones LAC-W.

    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)

Funciones de cálculo con reconocimiento de nivel de ventana (LAC-W)

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

Las funciones LAC-W solían denominarse agregaciones con reconocimiento de nivel (LAA).

Las funciones LAC-W 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.

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

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

  • PRE_FILTER: Antes de aplicar los filtros del análisis, QuickSight 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, QuickSight hace 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 las funciones LAC-W, la agregación de elementos visuales se establece de forma predeterminada en MIN para eliminar los duplicados. 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 usar funciones LAC-W en situaciones de la vida real, consulte la siguiente publicación en el AWS Big Data Blog: Create advanced insights using Level Aware Aggregations in Amazon QuickSight.