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Utilisation de calculs basés sur les niveaux dans Quick Sight - Amazon Quick
Fonctions LAC-AFonctions LAC-W

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Utilisation de calculs basés sur les niveaux dans Quick Sight

   S’applique à : édition Enterprise et édition Standard 

Avec Level-aware les calculs (LAC), vous pouvez spécifier le niveau de granularité que vous souhaitez appliquer aux fonctions de fenêtre ou aux fonctions d'agrégation. Il existe deux types de fonctions LAC : les fonctions de calcul basées sur le niveau (agrégationLAC-A) et les fonctions de calcul basées sur les niveaux - fenêtres (). LAC-W

Level-aware fonctions de calcul - aggregate (LAC-A)

Avec LAC-A les fonctions, vous pouvez spécifier à quel niveau regrouper le calcul. En ajoutant un argument à une fonction d’agrégation existante, par exemple sum() , max() , count(), vous pouvez définir le niveau de groupe par niveau que vous souhaitez pour l’agrégation. Le niveau ajouté peut être n’importe quelle dimension, indépendamment des dimensions ajoutées au visuel. Par exemple :

sum(measure,[group_field_A])

Pour utiliser LAC-A des fonctions, saisissez-les directement dans l'éditeur de calcul en ajoutant les niveaux d'agrégation souhaités comme deuxième argument entre crochets. Voici un exemple de fonction d'agrégation et de LAC-A fonction, à des fins de comparaison.

  • Fonctions de regroupement : sum({sales})

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

Les LAC-A résultats sont calculés avec le niveau spécifié entre crochets [ ] et peuvent être utilisés comme opérande d'une fonction d'agrégation. Le niveau « regroupement par » de la fonction d’agrégation est le niveau visuel, les champs Grouper par étant ajoutés au champ du visuel.

Outre la création d’une clé de groupe LAC statique dans le crochet [ ], vous pouvez l’adapter dynamiquement aux champs visuels triés par groupes en plaçant un paramètre $visualDimensions dans le crochet. Il s’agit d’un paramètre fourni par le système, contrairement au paramètre défini par l’utilisateur. Le paramètre [$visualDimensions] représente les champs ajoutés au champ regroupement par dans le visuel actuel. Les exemples suivants montrent comment ajouter dynamiquement des clés de groupe aux dimensions visuelles ou supprimer des clés de groupe des dimensions visuelles.

  • LAC-A avec une clé de groupe ajoutée dynamiquement : sum({sales}, [${visualDimensions},{Country},{Products}])

    Avant que l’agrégation des niveaux visuels ne soit calculée, la fonction calcule la somme des ventes, regroupée par country, products, et de tout autre champ Regroupement par dans le sélecteur de champs.

  • LAC-A avec clé de groupe supprimée dynamiquement : sum({sales}, [${visualDimensions},!{Country},!{Products}])

    Avant que l’agrégation des niveaux visuels ne soit calculée, la fonction calcule la somme des ventes, regroupée par les champs Regroupement par dans le sélecteur de champs, à l’exception de country et product.

Vous pouvez spécifier une clé de groupe ajoutée ou une clé de groupe supprimée dans une expression LAC, mais pas les deux.

LAC-A les fonctions sont prises en charge pour les fonctions d'agrégation suivantes :

LAC-A exemples

Vous pouvez effectuer les opérations suivantes à l'aide LAC-A des fonctions :

  • Exécutez des calculs indépendants des niveaux du visuel. Par exemple, avec le calcul suivant, les chiffres de vente sont agrégés uniquement au niveau du pays, mais pas selon les autres dimensions (région ou produit) du visuel.

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

  • Exécutez des calculs pour des dimensions qui ne figurent pas dans le visuel. Par exemple, avec la fonction suivante, vous pouvez calculer la moyenne des ventes par pays et par région.

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

    Bien que le pays ne soit pas inclus dans le visuel, la LAC-A fonction agrège d'abord les ventes au niveau du pays, puis le calcul du niveau visuel génère le chiffre moyen pour chaque région. Si la LAC-A fonction n'est pas utilisée pour spécifier le niveau, les ventes moyennes sont calculées au niveau granulaire le plus bas (le niveau de base de l'ensemble de données) pour chaque région (indiqué dans la colonne des ventes).

  • Utilisation LAC-A combinée à d'autres fonctions et LAC-W fonctions agrégées. Vous pouvez imbriquer des LAC-A fonctions avec d'autres fonctions de deux manières.

    • Lorsque vous créez un calcul, vous pouvez écrire une syntaxe imbriquée. Par exemple, la LAC-A fonction peut être imbriquée avec une LAC-W fonction permettant de calculer le total des ventes par pays pour le prix moyen de chaque produit :

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

    • Lorsque vous ajoutez une LAC-A fonction dans un visuel, le calcul peut être davantage imbriqué avec des fonctions d'agrégation au niveau visuel que vous avez bien sélectionnées dans les champs. Pour plus d’informations sur la modification de l’agrégation des champs dans le visuel, consultez la rubrique Modification ou ajout d’une agrégation à un champ à l’aide d’un sélecteur de champs.

LAC-A limites

Les limitations suivantes s'appliquent aux LAC-A fonctions :

  • LAC-A les fonctions sont prises en charge pour toutes les fonctions d'agrégation additives et non additives, telles que sum()count(), etpercentile(). LAC-A les fonctions ne sont pas prises en charge pour les fonctions d'agrégation conditionnelles se terminant par « si »countif(), telles que sumif() et, ni pour les fonctions d'agrégation de périodes commençant par ToDate « période », telles que periodToDateSum() etperiodToDateMax().

  • Row-level et les totaux au niveau des colonnes ne sont actuellement pas pris en charge pour les LAC-A fonctions des tableaux et des tableaux croisés dynamiques. Lorsque vous ajoutez des totaux au niveau des lignes ou des colonnes au graphique, le nombre total apparaît en blanc. Les autres dimensions autres que LAC ne sont pas affectées.

  • Les LAC-A fonctions imbriquées ne sont actuellement pas prises en charge. Une capacité limitée de LAC-A fonctions imbriquées avec des fonctions agrégées régulières et LAC-W des fonctions est prise en charge.

    Par exemple, les fonctions suivantes sont valables :

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

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

    Les fonctions suivantes ne sont pas valides :

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

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

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

Level-aware calcul - fonctions window (LAC-W)

Avec LAC-W les fonctions, vous pouvez spécifier la fenêtre ou la partition pour calculer le calcul. LAC-W les fonctions sont un groupe de fonctions de fenêtre, telles quesumover(),, (maxover)denseRank, que vous pouvez exécuter au niveau du préfiltre ou du préagrégat. Par exemple : sumOver(measure,[partition_field_A],pre_agg).

LAC-W les fonctions étaient autrefois appelées agrégations sensibles aux niveaux (LAA).

LAC-W les fonctions vous aident à répondre aux types de questions suivants :

  • Combien de mes clients n’ont établi qu’un seul bon de commande ? Ou 10 ? Ou 50 ? La représentation visuelle doit utiliser le nombre de bons de commande comme dimension plutôt que métrique dans la représentation visuelle.

  • Quel est le total des ventes par segment de marché pour les clients dont les dépenses sur une vie sont supérieures à 100 000 USD ? La représentation visuelle doit uniquement afficher le segment de marché et le total des ventes pour chacun.

  • Quelle est la contribution de chaque secteur aux bénéfices de l’entreprise (pourcentage du total) ? La représentation visuelle doit être filtrée pour afficher certains secteurs et leur contribution au total des ventes pour les secteurs affichés. Mais elle doit également afficher le pourcentage des ventes totales de chaque secteur pour l’ensemble de l’entreprise (y compris les secteurs qui sont filtrés).

  • Quel est le montant total des ventes dans chaque catégorie par rapport à la moyenne du secteur ? La moyenne du secteur doit inclure toutes les catégories, même après le filtrage.

  • Comment mes clients sont-ils regroupés en plages de dépenses cumulées ? Le regroupement doit être utilisé comme dimension plutôt que métrique.

Pour les questions plus complexes, vous pouvez injecter un calcul ou un filtre avant que Quick Sight n'atteigne un point précis dans son évaluation de vos paramètres. Pour influer directement sur vos résultats, ajoutez un mot-clé au niveau du calcul à un calcul de table. Pour plus d'informations sur la façon dont Quick Sight évalue les requêtes, consultezOrdre d'évaluation dans Amazon Quick Sight.

Les niveaux de calcul suivants sont pris en charge pour les LAC-W fonctions :

  • PRE_FILTER— Avant d'appliquer les filtres issus de l'analyse, Quick Sight évalue les calculs de préfiltre. Ensuite, il applique tous les filtres configurés sur ces calculs de préfiltre.

  • PRE_AGG— Avant de calculer les agrégations au niveau de l'affichage, Quick Sight effectue des calculs préagrégés. Ensuite, il applique tous les filtres configurés sur ces calculs de préagrégation. Ceci s’effectue avant l’application des filtres N supérieurs et inférieurs.

Vous pouvez utiliser le mot-clé PRE_AGG ou PRE_FILTER comme paramètre dans les fonctions de calcul de table suivantes. Lorsque vous spécifiez un niveau de calcul, vous utilisez une mesure non regroupée dans la fonction. Par exemple, vous pouvez utiliser countOver({ORDER ID}, [{Customer ID}], PRE_AGG). En utilisant PRE_AGG, vous indiquez que countOver s’exécute au niveau du pré-regroupement.

Par défaut, le premier paramètre de chaque fonction doit être une mesure regroupée. Si vous utilisez PRE_FILTER ou PRE_AGG, vous utilisez une mesure non agrégée pour le premier paramètre.

Pour les LAC-W fonctions, l'agrégation visuelle est définie par défaut pour MIN éliminer les doublons. Pour modifier l’agrégation, ouvrez le menu contextuel du champ (clic droit), puis choisissez une autre agrégation.

Pour des exemples expliquant quand et comment utiliser LAC-W les fonctions dans des scénarios réels, consultez le billet suivant sur le blog AWS Big Data : Créez des informations avancées à l'aide des agrégations Level Aware sur Amazon QuickSight.