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# percentileCont
La fonction `percentileCont` calcule le centile sur la base d'une distribution continue des nombres de la mesure. Elle utilise le regroupement et le tri appliqués dans les zones de champs. Il répond à des questions telles que : Quelles sont les valeurs représentatives de ce centile ? Pour renvoyer une valeur de percentile exacte qui n'est peut-être pas présente dans votre jeu de données, utilisez `percentileCont`. Pour renvoyer la valeur de percentile la plus proche présente dans votre jeu de données, utilisez plutôt `percentileDisc`.
## Syntaxe
```
percentileCont(expression, percentile, [group-by level])
```
## Arguments
*mesure*
Spécifie une valeur numérique à utiliser pour calculer le percentile. L'argument doit être une mesure ou une métrique. Les valeurs NULL sont ignorées dans le calcul.
*percentile*
La valeur du percentile peut être n'importe quelle constante numérique située entre 0 et 100. Une valeur de percentile de 50 calcule la valeur médiane de la mesure.
*niveau de regroupement*
(Facultatif) Spécifie le niveau de regroupement de l'agrégation. Le niveau ajouté peut correspondre à une dimension quelconque, indépendamment des dimensions déjà ajoutées au visuel.
L'argument doit être un champ de dimension. Le niveau de regroupement doit être placé entre crochets `[ ]`. Pour plus d'informations, consultez la section [Calcul sensible au niveau - fonctions d'agrégation (LAC-A](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)).
## Renvoie
Le résultat de la fonction est un nombre.
## Notes d’utilisation
La fonction `percentileCont` calcule un résultat sur la base d'une distribution continue des valeurs d'une mesure spécifiée. Le résultat est obtenu par interpolation linéaire entre les valeurs, après les avoir classées en fonction des paramètres définis dans le visuel. C'est différent de `percentileDisc`, qui renvoie simplement une valeur à partir de l'ensemble de valeurs agrégées. Le résultat obtenu de `percentileCont` peut ou non exister parmi les valeurs de la mesure spécifiée.
## Exemples de percentileCont
Les exemples suivants aident à comprendre le fonctionnement de percentileCont.
**Example Comparaison de la médiane, `percentileCont` et `percentileDisc`**
L'exemple suivant illustre la médiane pour une dimension (catégorie) en utilisant les fonctions `median`, `percentileCont` et `percentileDisc`. La valeur médiane est la même que la valeur percentileCont. `percentileCont` interpole une valeur qui peut ou non se trouver dans l'ensemble des données. Cependant, comme `percentileDisc` affiche toujours une valeur qui existe dans le jeu de données, il est possible que les deux résultats ne correspondent pas. La dernière colonne de cet exemple montre la différence entre les deux valeurs. Le code de chaque champ calculé est le suivant :
+ `50%Cont = percentileCont( example , 50 )`
+ `median = median( example )`
+ `50%Disc = percentileDisc( example , 50 )`
+ `Cont-Disc = percentileCont( example , 50 ) − percentileDisc( example , 50 )`
+ `example = left( category, 1 )` (Pour simplifier l'exemple, nous avons utilisé cette expression pour raccourcir les noms des catégories à leur première lettre.)
```
example median 50%Cont 50%Disc Cont-Disc
-------- ----------- ------------ -------------- ------------
A 22.48 22.48 22.24 0.24
B 20.96 20.96 20.95 0.01
C 24.92 24.92 24.92 0
D 24.935 24.935 24.92 0.015
E 14.48 14.48 13.99 0.49
```
**Example 100e centile comme maximum**
L'exemple suivant montre une variété de valeurs `percentileCont` pour le champ `example`. Les champs calculés `n%Cont` sont définis comme `percentileCont( {example} ,n)`. Les valeurs interpolées dans chaque colonne représentent les nombres qui se situent dans cette tranche de centile. Dans certains cas, les valeurs réelles des données correspondent aux valeurs interpolées. Par exemple, la colonne `100%Cont` affiche la même valeur pour chaque ligne parce que 6783,02 est le nombre le plus élevé.
```
example 50%Cont 75%Cont 99%Cont 100%Cont
--------- ----------- ----------- ------------ -----------
A 20.97 84.307 699.99 6783.02
B 20.99 88.84 880.98 6783.02
C 20.99 90.48 842.925 6783.02
D 21.38 85.99 808.49 6783.02
```
Vous avez également la possibilité de spécifier le niveau de regroupement pour le calcul en utilisant une ou plusieurs dimensions de la vue ou de votre jeu de données. C'est ce qu'on appelle une fonction LAC-A. Pour plus d'informations sur les fonctions LAC-A, voir [Calcul sensible au niveau - fonctions d'agrégation (LAC-A](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)). L'exemple suivant calcule le 30e centile basé sur une distribution continue des chiffres au niveau du pays, sans prendre en compte les autres dimensions (comme la région) présentes dans le visuel.
```
percentileCont({Sales}, 30, [Country])
```
![\[Le centile des ventes dans chaque pays.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/quick/latest/userguide/images/percentileCont-function-example-lac.png)