Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Fungsi perhitungan tabel
Saat Anda menganalisis data dalam visual tertentu, Anda dapat menerapkan perhitungan tabel ke kumpulan data saat ini untuk menemukan bagaimana dimensi memengaruhi ukuran atau satu sama lain. *Data yang divisualisasikan* adalah kumpulan hasil Anda berdasarkan kumpulan data Anda saat ini, dengan semua filter, pemilihan bidang, dan penyesuaian diterapkan. Untuk melihat dengan tepat apa set hasil ini, Anda dapat mengekspor visual Anda ke file. *Fungsi perhitungan tabel* melakukan operasi pada data untuk mengungkapkan hubungan antar bidang.
Di bagian ini, Anda dapat menemukan daftar fungsi yang tersedia dalam perhitungan tabel yang dapat Anda lakukan pada data yang divisualisasikan di Amazon Quick.
Untuk melihat daftar fungsi yang diurutkan berdasarkan kategori, dengan definisi singkat, lihat [Fungsi berdasarkan kategori](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/functions-by-category.html).
**Topics**
+ [difference](difference-function.md)
+ [distinctCountOver](distinctCountOver-function.md)
+ [lag](lag-function.md)
+ [lead](lead-function.md)
+ [percentDifference](percentDifference-function.md)
+ [avgOver](avgOver-function.md)
+ [countOver](countOver-function.md)
+ [maxOver](maxOver-function.md)
+ [minOver](minOver-function.md)
+ [percentileOver](percentileOver-function.md)
+ [percentileContOver](percentileContOver-function.md)
+ [percentileDiscOver](percentileDiscOver-function.md)
+ [percentOfTotal](percentOfTotal-function.md)
+ [periodOverPeriodDifference](periodOverPeriodDifference-function.md)
+ [periodOverPeriodLastValue](periodOverPeriodLastValue-function.md)
+ [periodOverPeriodPercentDifference](periodOverPeriodPercentDifference-function.md)
+ [periodToDateAvgOverTime](periodToDateAvgOverTime-function.md)
+ [periodToDateCountOverTime](periodToDateCountOverTime-function.md)
+ [periodToDateMaxOverTime](periodToDateMaxOverTime-function.md)
+ [periodToDateMinOverTime](periodToDateMinOverTime-function.md)
+ [periodToDateSumOverTime](periodToDateSumOverTime-function.md)
+ [stdevOver](stdevOver-function.md)
+ [stdevpOver](stdevpOver-function.md)
+ [varOver](varOver-function.md)
+ [varpOver](varpOver-function.md)
+ [sumOver](sumOver-function.md)
+ [denseRank](denseRank-function.md)
+ [rank](rank-function.md)
+ [percentileRank](percentileRank-function.md)
+ [runningAvg](runningAvg-function.md)
+ [runningCount](runningCount-function.md)
+ [runningMax](runningMax-function.md)
+ [runningMin](runningMin-function.md)
+ [runningSum](runningSum-function.md)
+ [firstValue](firstValue-function.md)
+ [lastValue](lastValue-function.md)
+ [windowAvg](windowAvg-function.md)
+ [windowCount](windowCount-function.md)
+ [windowMax](windowMax-function.md)
+ [windowMin](windowMin-function.md)
+ [windowSum](windowSum-function.md)
# difference
`difference`Fungsi menghitung perbedaan antara ukuran berdasarkan satu set partisi dan jenis, dan ukuran berdasarkan yang lain.
`difference`Fungsi ini didukung untuk digunakan dengan analisis berdasarkan SPICE dan kumpulan data kueri langsung.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
difference
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index,
,[ partition field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat perbedaannya.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks pencarian*
Indeks pencarian bisa positif atau negatif, menunjukkan baris berikut dalam urutan (positif) atau baris sebelumnya dalam jenis (negatif). Indeks pencarian bisa 1—2.147.483.647. Untuk mesin MySQL, MariaDB dan Aurora MySQL Compatible Edition, indeks pencarian dibatasi hanya 1.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung perbedaan antara dari`sum({Billed Amount})`, diurutkan berdasarkan `Customer Region` naik, dibandingkan dengan baris berikutnya, dan dipartisi oleh. `Service Line`
```
difference(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1,
[{Service Line}]
)
```
Contoh berikut menghitung perbedaan antara `Billed Amount` dibandingkan dengan baris berikutnya, dipartisi oleh (). `[{Customer Region}]` Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
difference(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1
)
```
Sorotan merah menunjukkan bagaimana setiap jumlah ditambahkan (a \$1 b = c) untuk menunjukkan perbedaan antara jumlah a dan c.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/differenceCalc.png)
# distinctCountOver
`distinctCountOver`Fungsi menghitung jumlah yang berbeda dari operan yang dipartisi oleh atribut yang ditentukan pada tingkat tertentu. Level yang didukung adalah `PRE_FILTER` dan`PRE_AGG`. Operan harus tidak teragregasi.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
distinctCountOver
(
measure or dimension field
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*bidang ukuran atau dimensi*
Ukuran atau dimensi yang ingin Anda lakukan perhitungannya, misalnya`{Sales Amt}`. Nilai yang valid adalah `PRE_FILTER` dan `PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
Nilai ini defaultnya saat kosong. `POST_AGG_FILTER` `POST_AGG_FILTER`bukan level yang valid untuk operasi ini dan akan menghasilkan pesan kesalahan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut mendapatkan jumlah yang berbeda dari `Sales` partisi di atas `City` dan `State` di tingkat. `PRE_AGG`
```
distinctCountOver
(
Sales,
[City, State], PRE_AGG
)
```
# lag
`lag`Fungsi menghitung nilai lag (sebelumnya) untuk ukuran berdasarkan partisi dan jenis tertentu.
`lag`didukung untuk digunakan dengan analisis berdasarkan SPICE dan kumpulan data kueri langsung.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
lag
(
lag
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index
,[ partition_field, ... ]
)]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda dapatkan kelambatan. Ini dapat mencakup agregat, misalnya`sum({Sales Amt})`.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks pencarian*
Indeks pencarian bisa positif atau negatif, menunjukkan baris berikut dalam urutan (positif) atau baris sebelumnya dalam jenis (negatif). Indeks pencarian bisa 1—2.147.483.647. Untuk mesin MySQL, MariaDB, dan Amazon Aurora MySQL Compatible Edition, indeks pencarian dibatasi hanya 1.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung sebelumnya`sum(sales)`, dipartisi oleh keadaan asal, dalam urutan pengurutan menaik pada. `cancellation_code`
```
lag
(
sum(Sales),
[cancellation_code ASC],
1,
[origin_state_nm]
)
```
Contoh berikut menggunakan bidang terhitung dengan `lag` untuk menampilkan jumlah penjualan untuk baris sebelumnya di samping jumlah untuk baris saat ini, diurutkan berdasarkan. `Order Date` Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
lag(
sum({Sales}),
[{Order Date} ASC],
1
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/lagCalc.png)
Contoh berikut menggunakan bidang terhitung dengan `lag` untuk menampilkan jumlah penjualan untuk baris sebelumnya di samping jumlah untuk baris saat ini, diurutkan berdasarkan `Order Date` partisi oleh. `Segment`
```
lag
(
sum(Sales),
[Order Date ASC],
1, [Segment]
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/lagCalc2.png)
# lead
`lead`Fungsi menghitung nilai lead (berikut) untuk ukuran berdasarkan partisi dan jenis tertentu.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
lead
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index,
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda pimpin. Ini dapat mencakup agregat, misalnya`sum({Sales Amt})`.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks pencarian*
Indeks pencarian bisa positif atau negatif, menunjukkan baris berikut dalam urutan (positif) atau baris sebelumnya dalam jenis (negatif). Indeks pencarian bisa 1—2,147.483.647. Untuk mesin MySQL, MariaDB, dan Amazon Aurora MySQL Compatible Edition, indeks pencarian dibatasi hanya 1.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung berikutnya`sum(sales)`, dipartisi oleh keadaan asal, dalam urutan pengurutan menaik pada. `cancellation_code`
```
lead
(
sum(sales),
[cancellation_code ASC],
1,
[origin_state_nm]
)
```
Contoh berikut menggunakan bidang dihitung dengan lead untuk menampilkan jumlah untuk baris berikutnya di samping jumlah untuk baris saat ini, diurutkan berdasarkan. `Customer Segment` Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
lead(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Segment} ASC],
1
)
```
Screenshot berikut menunjukkan hasil contoh.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/leadCalc.png)
# percentDifference
`percentDifference`Fungsi menghitung persentase perbedaan antara nilai saat ini dan nilai perbandingan, berdasarkan partisi, jenis, dan indeks pencarian.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
percentDifference
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat perbedaan persennya.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks pencarian*
Indeks pencarian bisa positif atau negatif, menunjukkan baris berikut dalam urutan (positif) atau baris sebelumnya dalam jenis (negatif). Indeks pencarian bisa 1—2.147.483.647. Untuk mesin MySQL, MariaDB dan Aurora MySQL Compatible Edition, indeks pencarian dibatasi hanya 1.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung persentase perbedaan antara `sum(Sales)` untuk saat ini dan sebelumnya`State`, diurutkan berdasarkan. `Sales`
```
percentDifference
(
sum(amount),
[sum(amount) ASC],
-1,
[State]
)
```
Contoh berikut menghitung persen bahwa spesifik `Billed Amount` adalah dari yang lain`Billed Amount`, diurutkan berdasarkan ()`[{Customer Region} ASC]`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
percentDifference
(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh. Huruf merah menunjukkan bahwa total `Billed Amount` untuk wilayah tersebut `Customer Region` **APAC** adalah 24 persen lebih sedikit dari jumlah untuk **EMEA** wilayah tersebut.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/percentDifference.png)
# avgOver
`avgOver`Fungsi menghitung rata-rata ukuran yang dipartisi oleh daftar dimensi.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
avgOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
Contoh berikut menunjukkan rata-rata di `Billed Amount` atas`Customer Region`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
avgOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
Screenshot berikut menunjukkan hasil contoh. Dengan penambahan`Service Line`, jumlah total yang ditagih untuk masing-masing ditampilkan, dan rata-rata ketiga nilai ini ditampilkan di bidang yang dihitung.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/avgOver.png)
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda lakukan perhitungannya, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini defaultnya saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut mendapatkan rata-rata `sum(Sales)` dipartisi di atas `City` dan. `State`
```
avgOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
# countOver
`countOver`Fungsi menghitung hitungan dimensi atau ukuran yang dipartisi oleh daftar dimensi.
## Sintaksis
Kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
countOver
(
measure or dimension field
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*bidang ukuran atau dimensi*
Ukuran atau dimensi yang ingin Anda lakukan perhitungan, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini default saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut mendapat hitungan `Sales` dipartisi di atas `City` dan. `State`
```
countOver
(
Sales,
[City, State]
)
```
Contoh berikut mendapat hitungan `{County}` dipartisi di atas `City` dan. `State`
```
countOver
(
{County},
[City, State]
)
```
Contoh berikut menunjukkan hitungan `Billed Amount` over`Customer Region`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
countOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh. Karena tidak ada bidang lain yang terlibat, hitungannya adalah satu untuk setiap daerah.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/countOver1.png)
Jika Anda menambahkan bidang tambahan, hitungan berubah. Pada tangkapan layar berikut, kami menambahkan `Customer Segment` dan`Service Line`. Masing-masing bidang tersebut berisi tiga nilai unik. Dengan 3 segmen, 3 jalur layanan, dan 3 wilayah, bidang yang dihitung menunjukkan 9.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/countOver2.png)
Jika Anda menambahkan dua bidang tambahan ke bidang partisi di bidang terhitung`countOver( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}, {Customer Segment}, {Service Line}]`, maka hitungannya lagi 1 untuk setiap baris.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/countOver.png)
# maxOver
`maxOver`Fungsi menghitung maksimum ukuran atau tanggal yang dipartisi oleh daftar dimensi.
## Sintaksis
Kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
maxOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda lakukan perhitungan, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini default saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut menghitung maksimum`sum(Sales)`, dipartisi oleh dan. `City` `State`
```
maxOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
Contoh berikut menunjukkan maksimum `Billed Amount` over`Customer Region`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
maxOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh. Dengan penambahan`Service Line`, jumlah total yang ditagih untuk masing-masing ditampilkan, dan maksimum ketiga nilai ini ditampilkan di bidang yang dihitung.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/maxOver.png)
# minOver
`minOver`Fungsi menghitung minimum ukuran atau tanggal yang dipartisi oleh daftar dimensi.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
minOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda lakukan perhitungannya, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini defaultnya saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut menghitung min`sum(Sales)`, dipartisi oleh dan. `City` `State`
```
minOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
Contoh berikut menunjukkan minimum `Billed Amount` over`Customer Region`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
minOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
Screenshot berikut menunjukkan hasil contoh. Dengan penambahan`Service Line`, jumlah total yang ditagih untuk masing-masing ditampilkan, dan minimum dari ketiga nilai ini ditampilkan di bidang yang dihitung.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/minOver.png)
# percentileOver
`percentileOver`Fungsi menghitung persentil *ke-n* dari ukuran yang dipartisi oleh daftar dimensi. Ada dua jenis `percentileOver` perhitungan yang tersedia di Quick:
+ [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html)menggunakan interpolasi linier untuk menentukan hasil.
+ [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html)menggunakan nilai aktual untuk menentukan hasil.
`percentileOver`Fungsinya adalah alias dari. `percentileDiscOver`
# percentileContOver
`percentileContOver`Fungsi menghitung persentil berdasarkan angka aktual di. `measure` Ini menggunakan pengelompokan dan penyortiran yang diterapkan di sumur lapangan. Hasilnya dipartisi oleh dimensi yang ditentukan pada tingkat perhitungan yang ditentukan.
Gunakan fungsi ini untuk menjawab pertanyaan berikut: Titik data aktual mana yang ada dalam persentil ini? Untuk mengembalikan nilai persentil terdekat yang ada dalam kumpulan data Anda, gunakan. `percentileDiscOver` Untuk mengembalikan nilai persentil yang tepat yang mungkin tidak ada dalam kumpulan data Anda, gunakan sebagai gantinya. `percentileContOver`
## Sintaksis
```
percentileContOver (
measure
, percentile-n
, [partition-by, …]
, calculation-level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Menentukan nilai numerik untuk digunakan untuk menghitung persentil. Argumen harus berupa ukuran atau metrik. Null diabaikan dalam perhitungan.
*persentil-n*
Nilai persentil dapat berupa konstanta numerik 0-100. Nilai persentil 50 menghitung nilai median ukuran.
*partisi-oleh*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma. Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
Menentukan di mana untuk melakukan perhitungan dalam kaitannya dengan urutan evaluasi. Ada tiga tingkat perhitungan yang didukung:
+ PRE\$1FILTER
+ PRE\$1AGG
+ POST\$1AGG\$1FILTER (default) - Untuk menggunakan tingkat perhitungan ini, tentukan agregasi pada, misalnya. `measure` `sum(measure)`
PRE\$1FILTER dan PRE\$1AGG diterapkan sebelum agregasi terjadi dalam visualisasi. Untuk dua tingkat perhitungan ini, Anda tidak dapat menentukan agregasi `measure` pada ekspresi bidang terhitung. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang tingkat penghitungan dan saat diterapkan, lihat [Urutan evaluasi di Amazon Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) dan [Menggunakan perhitungan sadar tingkat di](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html) Cepat.
## Pengembalian
Hasil dari fungsi ini adalah angka.
## Contoh dari percentileContOver
Contoh berikut membantu menjelaskan cara percentileContOver kerja.
**Example Membandingkan tingkat perhitungan untuk median**
Contoh berikut menunjukkan median untuk dimensi (kategori) dengan menggunakan tingkat perhitungan yang berbeda dengan `percentileContOver` fungsi. Persentilnya adalah 50. Dataset difilter oleh bidang wilayah. Kode untuk setiap bidang yang dihitung adalah sebagai berikut:
+ `example = left( category, 1 )`(Contoh yang disederhanakan.)
+ `pre_agg = percentileContOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_AGG)`
+ `pre_filter = percentileContOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_FILTER) `
+ `post_agg_filter = percentileContOver ( sum ( {Revenue} ) , 50 , [ example ], POST_AGG_FILTER )`
```
example pre_filter pre_agg post_agg_filter
------------------------------------------------------
0 106,728 119,667 4,117,579
1 102,898 95,946 2,307,547
2 97,807 93,963 554,570
3 101,043 112,585 2,709,057
4 96,533 99,214 3,598,358
5 106,293 97,296 1,875,648
6 97,118 69,159 1,320,672
7 100,201 90,557 969,807
```
# percentileDiscOver
`percentileDiscOver`Fungsi menghitung persentil berdasarkan angka aktual di. `measure` Ini menggunakan pengelompokan dan penyortiran yang diterapkan di sumur lapangan. Hasilnya dipartisi oleh dimensi yang ditentukan pada tingkat perhitungan yang ditentukan. `percentileOver`Fungsinya adalah alias dari. `percentileDiscOver`
Gunakan fungsi ini untuk menjawab pertanyaan berikut: Titik data aktual mana yang ada dalam persentil ini? Untuk mengembalikan nilai persentil terdekat yang ada dalam kumpulan data Anda, gunakan. `percentileDiscOver` Untuk mengembalikan nilai persentil yang tepat yang mungkin tidak ada dalam kumpulan data Anda, gunakan sebagai gantinya. `percentileContOver`
## Sintaksis
```
percentileDiscOver (
measure
, percentile-n
, [partition-by, …]
, calculation-level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Menentukan nilai numerik untuk digunakan untuk menghitung persentil. Argumen harus berupa ukuran atau metrik. Null diabaikan dalam perhitungan.
*persentil-n*
Nilai persentil dapat berupa konstanta numerik 0-100. Nilai persentil 50 menghitung nilai median dari ukuran tersebut.
*partisi-oleh*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma. Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
Menentukan di mana untuk melakukan perhitungan dalam kaitannya dengan urutan evaluasi. Ada tiga tingkat perhitungan yang didukung:
+ PRE\$1FILTER
+ PRE\$1AGG
+ POST\$1AGG\$1FILTER (default) - Untuk menggunakan tingkat perhitungan ini, Anda perlu menentukan agregasi pada, misalnya. `measure` `sum(measure)`
PRE\$1FILTER dan PRE\$1AGG diterapkan sebelum agregasi terjadi dalam visualisasi. Untuk dua tingkat perhitungan ini, Anda tidak dapat menentukan agregasi `measure` pada ekspresi bidang terhitung. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang tingkat penghitungan dan saat diterapkan, lihat [Urutan evaluasi di Amazon Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) dan [Menggunakan perhitungan sadar tingkat di](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html) Cepat.
## Pengembalian
Hasil dari fungsi ini adalah angka.
## Contoh dari percentileDiscOver
Contoh berikut membantu menjelaskan cara percentileDiscOver kerja.
**Example Membandingkan tingkat perhitungan untuk median**
Contoh berikut menunjukkan median untuk dimensi (kategori) dengan menggunakan tingkat perhitungan yang berbeda dengan `percentileDiscOver` fungsi. Persentilnya adalah 50. Dataset difilter oleh bidang wilayah. Kode untuk setiap bidang yang dihitung adalah sebagai berikut:
+ `example = left( category, 1 )`(Contoh yang disederhanakan.)
+ `pre_agg = percentileDiscOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_AGG)`
+ `pre_filter = percentileDiscOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_FILTER) `
+ `post_agg_filter = percentileDiscOver ( sum ( {Revenue} ) , 50 , [ example ], POST_AGG_FILTER )`
```
example pre_filter pre_agg post_agg_filter
------------------------------------------------------
0 106,728 119,667 4,117,579
1 102,898 95,946 2,307,547
2 97,629 92,046 554,570
3 100,867 112,585 2,709,057
4 96,416 96,649 3,598,358
5 106,293 97,296 1,875,648
6 97,118 64,395 1,320,672
7 99,915 90,557 969,807
```
**Example Median**
Contoh berikut menghitung median (persentil ke-50) yang dipartisi oleh dan. `Sales` `City` `State`
```
percentileDiscOver
(
Sales,
50,
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung persentil ke-98 yang dipartisi oleh. `sum({Billed Amount})` `Customer Region` Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
percentileDiscOver
(
sum({Billed Amount}),
98,
[{Customer Region}]
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan bagaimana kedua contoh ini terlihat pada bagan.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/percentilOver-50-98.png)
# percentOfTotal
`percentOfTotal`Fungsi menghitung persentase yang dikontribusikan ukuran terhadap total, berdasarkan dimensi yang ditentukan.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
percentOfTotal
(
measure
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat persentase totalnya. Saat ini, `distinct count` agregasi tidak didukung untuk`percentOfTotal`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut membuat perhitungan untuk persen dari total yang `Sales` disumbangkan oleh masing-masing`State`.
```
percentOfTotal
(
sum(Sales),
[State]
)
```
Contoh berikut menghitung persen yang spesifik `Billed Amount` bila dibandingkan dengan total`Billed Amount`, dipartisi oleh (). `[{Service Line} ASC]` Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
percentOfTotal
(
sum( {Billed Amount} ),
[{Service Line}]
)
```
Screenshot berikut menunjukkan hasil contoh. Sorotan merah menunjukkan bahwa bidang partisi dengan nilai "`Billing`" memiliki tiga entri, satu untuk setiap wilayah. Jumlah total yang ditagih untuk jalur layanan ini dibagi menjadi tiga persentase, yang totalnya 100 persen. Persentase dibulatkan dan mungkin tidak selalu bertambah hingga 100 persen.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/percentOfTotal.png)
# periodOverPeriodDifference
`periodOverPeriodDifference`Fungsi menghitung perbedaan ukuran selama dua periode waktu yang berbeda seperti yang ditentukan oleh granularitas periode dan offset. Tidak seperti perhitungan perbedaan, fungsi ini menggunakan offset berbasis tanggal, bukan offset berukuran tetap. Ini memastikan bahwa hanya tanggal yang benar yang dibandingkan, bahkan jika titik data tidak ada dalam kumpulan data.
## Sintaksis
```
periodOverPeriodDifference(
measure,
date,
period,
offset)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lakukan periodOverPeriod perhitungannya.
*DateTime*
Dimensi Tanggal di mana kita menghitung Period-Over-Period perhitungan.
*periode*
(Opsional) Periode waktu di mana Anda menghitung komputasi. Granularitas `YEAR` sarana `YearToDate` perhitungan, `Quarter` sarana`QuarterToDate`, dan sebagainya. Granularitas yang valid meliputi`YEAR`,`QUARTER`,,`MONTH`,`WEEK`,`DAY`, `HOUR``MINUTE`, dan. `SECONDS`
Nilai default adalah granularitas dimensi tanggal visual.
*mengimbangi*
(Opsional) Offset dapat berupa bilangan bulat positif atau negatif yang mewakili periode waktu sebelumnya (ditentukan oleh periode) yang ingin Anda bandingkan. Misalnya, periode seperempat dengan offset 1 berarti membandingkan dengan kuartal sebelumnya.
Nilai default adalah 1.
## Contoh
Contoh berikut menggunakan bidang dihitung `PeriodOverPeriod` untuk menampilkan perbedaan jumlah penjualan kemarin
```
periodOverPeriodDifference(sum(Sales), {Order Date})
```
![\[Ini adalah gambar kembalinya perhitungan contoh.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference.png)
Contoh berikut menggunakan bidang terhitung `PeriodOverPeriod` untuk menampilkan selisih jumlah penjualan 2 bulan sebelumnya. Contoh di bawah ini adalah membandingkan penjualan `Mar2020` dengan`Jan2020`.
```
periodOverPeriodDifference(sum(Sales),{Order Date}, MONTH, 1)
```
![\[Ini adalah gambar kembalinya perhitungan contoh.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference2.png)
# periodOverPeriodLastValue
`periodOverPeriodLastValue`Fungsi menghitung nilai terakhir (sebelumnya) dari suatu ukuran dari periode waktu sebelumnya sebagaimana ditentukan oleh granularitas periode dan offset. Fungsi ini menggunakan offset berbasis tanggal, bukan offset berukuran tetap. Ini memastikan hanya tanggal yang benar yang dibandingkan, bahkan jika titik data tidak ada dalam kumpulan data.
## Sintaksis
```
periodOverPeriodLastValue(
measure,
date,
period,
offset)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat perbedaannya.
*tanggal*
Dimensi tanggal di mana Anda menghitung periodOverPeriod perhitungan.
*periode*
(Opsional) Periode waktu di mana Anda menghitung komputasi. Granularitas `YEAR` sarana `YearToDate` perhitungan, `Quarter` sarana`QuarterToDate`, dan sebagainya. Granularitas yang valid meliputi`YEAR`,`QUARTER`,,`MONTH`,`WEEK`,`DAY`, `HOUR``MINUTE`, dan. `SECONDS`
Argumen ini default untuk granularitas agregasi visual
*mengimbangi*
(Opsional) Offset dapat berupa bilangan bulat positif atau negatif yang mewakili periode waktu sebelumnya (ditentukan oleh periode) yang ingin Anda bandingkan. Misalnya, periode seperempat dengan offset 1 berarti membandingkan dengan kuartal sebelumnya.
Nilai default argumen ini adalah 1.
## Contoh
Contoh berikut menghitung nilai bulan ke bulan dalam penjualan dengan granularitas dimensi visual dan offset default 1.
```
periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date})
```
Contoh berikut menghitung nilai bulan ke bulan dalam penjualan dengan granularitas tetap `MONTH` dan offset tetap 1.
```
periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date},MONTH, 1)
```
![\[Ini adalah gambar kembalinya perhitungan contoh.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthLastValue.png)
# periodOverPeriodPercentDifference
`periodOverPeriodPercentDifference`Fungsi menghitung perbedaan persen dari suatu ukuran selama dua periode waktu yang berbeda sebagaimana ditentukan oleh granularitas periode dan offset. Tidak seperti PercentDifference, fungsi ini menggunakan offset berbasis tanggal, bukan offset berukuran tetap. Ini memastikan hanya tanggal yang benar yang dibandingkan, bahkan jika titik data tidak ada dalam kumpulan data.
## Sintaksis
```
periodOverPeriodPercentDifference(
measure,
date,
period,
offset)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat perbedaannya.
*tanggal*
Dimensi tanggal di mana Anda menghitung periodOverPeriod perhitungan.
*periode*
(Opsional) Periode waktu di mana Anda menghitung perhitungan. Granularitas `YEAR` sarana `YearToDate` perhitungan, `Quarter` sarana`QuarterToDate`, dan sebagainya. Granularitas yang valid meliputi`YEAR`,`QUARTER`,,`MONTH`,`WEEK`,`DAY`, `HOUR``MINUTE`, dan. `SECONDS`
Argumen ini default untuk granularitas agregasi visual
*mengimbangi*
(Opsional) Offset dapat berupa bilangan bulat positif atau negatif yang mewakili periode waktu sebelumnya (ditentukan oleh periode) yang ingin Anda bandingkan. Misalnya, periode seperempat dengan offset 1 berarti membandingkan dengan kuartal sebelumnya.
Nilai default argumen ini adalah 1.
## Contoh
Contoh berikut menghitung perbedaan persen bulan ke bulan dalam penjualan dengan granularitas dimensi visual dan offset default 1.
```
periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales),{Order Date})
```
Contoh berikut menghitung perbedaan bulan ke bulan persen dalam penjualan dengan granularitas tetap `MONTH` dan offset tetap 1.
```
periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales), {Order Date}, MONTH, 1)
```
![\[Ini adalah gambar kembalinya perhitungan contoh.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthPercentDifference.png)
# periodToDateAvgOverTime
`periodToDateAvgOverTime`Fungsi menghitung rata-rata ukuran untuk granularitas waktu tertentu (misalnya, seperempat) hingga titik waktu.
## Sintaksis
```
periodToDateAvgOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lakukan perhitungannya
*DateTime*
Dimensi tanggal di mana Anda menghitung PeriodOverTime perhitungan.
*periode*
(Opsional) Periode waktu di mana Anda menghitung komputasi. Granularitas `YEAR` sarana `YearToDate` perhitungan, `Quarter` sarana`QuarterToDate`, dan sebagainya. Granularitas yang valid meliputi`YEAR`,`QUARTER`,,`MONTH`,`WEEK`,`DAY`, `HOUR``MINUTE`, dan. `SECONDS`
Nilai default adalah granularitas dimensi tanggal visual.
## Contoh
Fungsi berikut menghitung jumlah tarif rata-rata bulan di atas mont.
```
periodToDateAvgOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[Ini adalah gambar dari hasil perhitungan contoh dengan ilustrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/PTDAvgOverTimeResults.png)
# periodToDateCountOverTime
`periodToDateCountOverTime`Fungsi menghitung hitungan dimensi atau ukuran untuk granularitas waktu tertentu (misalnya, seperempat) hingga titik waktu.
## Sintaksis
```
periodToDateCountOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lakukan perhitungan
*DateTime*
Dimensi tanggal di mana Anda menghitung PeriodOverTime perhitungan.
*periode*
(Opsional) Periode waktu di mana Anda menghitung perhitungan. Granularitas `YEAR` sarana `YearToDate` perhitungan, `Quarter` sarana`QuarterToDate`, dan sebagainya. Granularitas yang valid meliputi`YEAR`,`QUARTER`,,`MONTH`,`WEEK`,`DAY`, `HOUR``MINUTE`, dan. `SECONDS`
Nilai default adalah granularitas dimensi tanggal visual.
## Contoh
Contoh berikut menghitung jumlah vendor dari bulan ke bulan.
```
periodToDateCountOverTime(count(vendorid), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[Ini adalah gambar hasil perhitungan contoh dengan ilustrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/PTDCountOverTimeResults.png)
# periodToDateMaxOverTime
`periodToDateMaxOverTime`Fungsi menghitung maksimum ukuran untuk granularitas waktu tertentu (misalnya, seperempat) hingga titik waktu.
## Sintaksis
```
periodToDateMaxOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lakukan perhitungan
*DateTime*
Dimensi tanggal di mana Anda menghitung PeriodOverTime perhitungan.
*periode*
(Opsional) Periode waktu di mana Anda menghitung komputasi. Granularitas `YEAR` sarana `YearToDate` perhitungan, `Quarter` sarana`QuarterToDate`, dan sebagainya. Granularitas yang valid meliputi`YEAR`,`QUARTER`,,`MONTH`,`WEEK`,`DAY`, `HOUR``MINUTE`, dan. `SECONDS`
Nilai default adalah granularitas dimensi tanggal visual.
## Contoh
Contoh berikut menghitung jumlah tarif maksimum bulan ke bulan.
```
periodToDatemaxOverTime(max({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[Ini adalah gambar dari hasil perhitungan contoh dengan ilustrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/PTDMaxOverTimeResults.png)
# periodToDateMinOverTime
`periodToDateMinOverTime`Fungsi menghitung minimum ukuran untuk granularitas waktu tertentu (misalnya, seperempat) hingga titik waktu.
## Sintaksis
```
periodToDateMinOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lakukan perhitungan
*DateTime*
Dimensi tanggal di mana Anda menghitung PeriodOverTime perhitungan.
*periode*
(Opsional) Periode waktu di mana Anda menghitung komputasi. Granularitas `YEAR` sarana `YearToDate` perhitungan, `Quarter` sarana`QuarterToDate`, dan sebagainya. Granularitas yang valid meliputi`YEAR`,`QUARTER`,,`MONTH`,`WEEK`,`DAY`, `HOUR``MINUTE`, dan. `SECONDS`
Nilai default adalah granularitas dimensi tanggal visual.
## Contoh
Contoh berikut menghitung jumlah tarif minimum bulan ke bulan.
```
periodToDateMinOverTime(min({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[Ini adalah gambar hasil perhitungan contoh dengan ilustrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/PTDMinOverTimeResults.png)
# periodToDateSumOverTime
`periodToDateSumOverTime`Fungsi menghitung jumlah ukuran untuk granularitas waktu tertentu (misalnya, seperempat) hingga titik waktu.
## Sintaksis
```
periodToDateSumOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lakukan perhitungan
*DateTime*
Dimensi tanggal di mana Anda menghitung PeriodOverTime perhitungan.
*periode*
(Opsional) Periode waktu di mana Anda menghitung komputasi. Granularitas `YEAR` sarana `YearToDate` perhitungan, `Quarter` sarana`QuarterToDate`, dan sebagainya. Granularitas yang valid meliputi`YEAR`,`QUARTER`,,`MONTH`,`WEEK`,`DAY`, `HOUR``MINUTE`, dan. `SECONDS`
Nilai default adalah granularitas dimensi tanggal visual.
## Contoh
Fungsi berikut mengembalikan jumlah tarif total bulan ke bulan.
```
periodToDateSumOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[Ini adalah gambar hasil perhitungan contoh dengan ilustrasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/PTDSumOverTime-example-results.png)
# stdevOver
`stdevOver`Fungsi menghitung standar deviasi dari ukuran yang ditentukan, dipartisi oleh atribut atau atribut yang dipilih, berdasarkan sampel.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
stdevOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda lakukan perhitungannya, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (default) perhitungan tabel dihitung ketika visual ditampilkan.
Nilai ini default saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut menghitung standar deviasi`sum(Sales)`, dipartisi oleh `City` dan`State`, berdasarkan sampel..
```
stdevOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung standar deviasi `Billed Amount` over`Customer Region`, berdasarkan sampel. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
stdevOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# stdevpOver
`stdevpOver`Fungsi menghitung standar deviasi dari ukuran yang ditentukan, dipartisi oleh atribut atau atribut yang dipilih, berdasarkan populasi yang bias.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
stdevpOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda lakukan perhitungannya, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (default) perhitungan tabel dihitung ketika visual ditampilkan.
Nilai ini defaultnya saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut menghitung standar deviasi, dipartisi oleh `City` dan `sum(Sales)``State`, berdasarkan populasi yang bias.
```
stdevpOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung standar deviasi `Billed Amount` over`Customer Region`, berdasarkan populasi yang bias. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
stdevpOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# varOver
`varOver`Fungsi menghitung varians dari ukuran yang ditentukan, dipartisi oleh atribut atau atribut yang dipilih, berdasarkan sampel.
## Sintaksis
Kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
varOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda lakukan perhitungan, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini default saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut menghitung varians`sum(Sales)`, dipartisi oleh `City` dan`State`, berdasarkan sampel.
```
varOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung varians `Billed Amount` over`Customer Region`, berdasarkan sampel. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
varOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# varpOver
`varpOver`Fungsi menghitung varians dari ukuran yang ditentukan, dipartisi oleh atribut atau atribut yang dipilih, berdasarkan populasi yang bias.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
varpOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda lakukan perhitungannya, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini defaultnya saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut menghitung varians, dipartisi oleh `City` dan `sum(Sales)``State`, berdasarkan populasi yang bias.
```
varpOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung varians `Billed Amount` over`Customer Region`, berdasarkan populasi yang bias. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
varpOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# sumOver
`sumOver`Fungsi menghitung jumlah ukuran yang dipartisi oleh daftar dimensi.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
sumOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran yang ingin Anda lakukan perhitungannya, misalnya`sum({Sales Amt})`. Gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `NULL` atau`POST_AGG_FILTER`. Jangan gunakan agregasi jika tingkat perhitungan diatur ke `PRE_FILTER` atau`PRE_AGG`.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (default) perhitungan tabel dihitung ketika visual ditampilkan.
Nilai ini defaultnya saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut menghitung jumlah, `sum(Sales)` dipartisi oleh dan. `City` `State`
```
sumOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
Contoh berikut `Billed Amount` dijumlahkan`Customer Region`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
sumOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
Screenshot berikut menunjukkan hasil contoh. Dengan penambahan`Customer Segment`, jumlah total yang ditagih untuk masing-masing dijumlahkan untuk`Customer Region`, dan ditampilkan di bidang yang dihitung.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/sumOver.png)
# denseRank
`denseRank`Fungsi menghitung peringkat ukuran atau dimensi dibandingkan dengan partisi yang ditentukan. Ini menghitung setiap item hanya sekali, mengabaikan duplikat, dan menetapkan peringkat “tanpa lubang” sehingga nilai duplikat berbagi peringkat yang sama.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
denseRank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih bidang agregat, baik ukuran atau dimensi atau keduanya, yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan urutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini defaultnya saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut memiliki peringkat padat`max(Sales)`, berdasarkan urutan urutan menurun, oleh `State` dan. `City` Setiap kota dengan yang sama `max(Sales)` diberi peringkat yang sama, dan kota berikutnya diberi peringkat berturut-turut setelah mereka. Misalnya, jika tiga kota memiliki peringkat yang sama, kota keempat berada di peringkat kedua.
```
denseRank
(
[max(Sales) DESC],
[State, City]
)
```
Contoh berikut diberi peringkat padat`max(Sales)`, berdasarkan urutan urutan menurun, oleh. `State` Setiap negara bagian dengan yang sama `max(Sales)` diberi peringkat yang sama, dan yang berikutnya diberi peringkat berturut-turut setelah mereka. Misalnya, jika tiga negara bagian memiliki peringkat yang sama, negara bagian keempat diberi peringkat kedua.
```
denseRank
(
[max(Sales) DESC],
[State]
)
```
# rank
`rank`Fungsi menghitung peringkat ukuran atau dimensi dibandingkan dengan partisi yang ditentukan. Ini menghitung setiap item, bahkan duplikat, sekali dan menetapkan peringkat “dengan lubang” untuk menebus nilai duplikat.
## Sintaksis
Kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
rank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi agregat yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini default saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut peringkat`max(Sales)`, berdasarkan urutan urutan menurun, oleh `State` dan`City`, dalam `State` dari. **WA** Setiap kota dengan yang sama `max(Sales)` diberi peringkat yang sama, tetapi peringkat berikutnya mencakup hitungan semua peringkat yang ada sebelumnya. Misalnya, jika tiga kota memiliki peringkat yang sama, kota keempat berada di peringkat keempat.
```
rank
(
[max(Sales) DESC],
[State, City]
)
```
Contoh berikut memberi peringkat`max(Sales)`, berdasarkan urutan urutan menaik, oleh`State`. Setiap negara bagian dengan yang sama `max(Sales)` diberi peringkat yang sama, tetapi peringkat berikutnya mencakup hitungan semua peringkat yang ada sebelumnya. Misalnya, jika tiga negara bagian memiliki peringkat yang sama, negara bagian keempat berada di peringkat keempat.
```
rank
(
[max(Sales) ASC],
[State]
)
```
Contoh berikut diberi peringkat `Customer Region` berdasarkan total`Billed Amount`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
rank(
[sum({Billed Amount}) DESC]
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh, bersama dengan total `Billed Amount` sehingga Anda dapat melihat bagaimana peringkat setiap wilayah.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/rankCalc.png)
# percentileRank
`percentileRank`Fungsi menghitung peringkat persentil ukuran atau dimensi dibandingkan dengan partisi yang ditentukan. Nilai peringkat persentil (*x*) menunjukkan bahwa item saat ini berada di *x* atas% dari nilai di partisi yang ditentukan. Nilai peringkat persentil berkisar dari 0 (inklusif) hingga 100 (eksklusif).
## Sintaksis
Kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
percentileRank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ {partition_field}, ... ]
)
```
## Pendapat
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi agregat yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*tingkat perhitungan*
(Opsional) Menentukan tingkat perhitungan untuk menggunakan:
+ **`PRE_FILTER`**— Perhitungan prefilter dihitung sebelum filter dataset.
+ **`PRE_AGG`**— Perhitungan preagregat dihitung sebelum menerapkan agregasi dan filter *N* atas dan bawah ke visual.
+ **`POST_AGG_FILTER`**— (Default) Perhitungan tabel dihitung saat tampilan visual.
Nilai ini default saat kosong. `POST_AGG_FILTER` Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan perhitungan sadar level di Cepat](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## Contoh
Contoh berikut melakukan peringkat persentil `max(Sales)` dalam urutan menurun, oleh. `State`
```
percentileRank
(
[max(Sales) DESC],
[State]
)
```
Contoh berikut melakukan peringkat persentil `Customer Region` dengan total. `Billed Amount` Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
percentileRank(
[sum({Billed Amount}) DESC],
[{Customer Region}]
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh, bersama dengan total `Billed Amount` sehingga Anda dapat melihat bagaimana setiap wilayah membandingkan.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/percentileRank.png)
# runningAvg
`runningAvg`Fungsi menghitung rata-rata berjalan untuk ukuran berdasarkan dimensi dan urutan urutan yang ditentukan.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
runningAvg
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat rata-rata berjalan.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung rata-rata berjalan, diurutkan berdasarkan`sum(Sales)`, dipartisi oleh `Sales` dan. `City` `State`
```
runningAvg
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung rata-rata berjalan`Billed Amount`, diurutkan berdasarkan bulan ()`[truncDate("MM",Date) ASC]`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
runningAvg
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningCount
`runningCount`Fungsi menghitung hitungan berjalan untuk ukuran atau dimensi, berdasarkan dimensi dan urutan urutan yang ditentukan.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
runningCount
(
measure_or_dimension
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*ukuran atau dimensi*
Ukuran atau dimensi agregat yang ingin Anda lihat hitungan berjalan.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung hitungan berjalan, diurutkan berdasarkan`sum(Sales)`, dipartisi oleh `Sales` dan. `City` `State`
```
runningCount
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung hitungan berjalan`Billed Amount`, diurutkan berdasarkan bulan ()`[truncDate("MM",Date) ASC]`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
runningCount
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningMax
`runningMax`Fungsi menghitung maksimum berjalan untuk ukuran berdasarkan dimensi dan urutan urutan yang ditentukan.
## Sintaksis
Kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
runningMax
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat maksimum berjalan.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung maksimum berjalan, diurutkan berdasarkan`sum(Sales)`, dipartisi oleh `Sales` dan. `City` `State`
```
runningMax
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung maksimum berjalan`Billed Amount`, diurutkan berdasarkan bulan ()`[truncDate("MM",Date) ASC]`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
runningMax
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningMin
`runningMin`Fungsi menghitung minimum berjalan untuk ukuran berdasarkan dimensi dan urutan urutan yang ditentukan.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
runningMin
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat minimum berjalan.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung minimum berjalan, diurutkan berdasarkan`sum(Sales)`, dipartisi oleh `Sales` dan. `City` `State`
```
runningMin
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung minimum berjalan`Billed Amount`, diurutkan berdasarkan bulan ()`[truncDate("MM",Date) ASC]`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
runningMin
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningSum
`runningSum`Fungsi menghitung jumlah yang berjalan untuk ukuran berdasarkan dimensi dan urutan urutan yang ditentukan.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
runningSum
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Ukuran agregat yang ingin Anda lihat jumlah yang sedang berjalan.
*urutkan bidang urutan*
Satu atau lebih ukuran dan dimensi yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan pengurutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung jumlah berjalan, diurutkan berdasarkan`sum(Sales)`, dipartisi oleh `Sales` dan. `City` `State`
```
runningSum
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
Contoh berikut menghitung jumlah berjalan`Billed Amount`, diurutkan berdasarkan bulan ()`[truncDate("MM",Date) ASC]`. Bidang dalam perhitungan tabel berada di bidang sumur visual.
```
runningSum
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
Screenshot berikut menunjukkan hasil contoh. Label merah menunjukkan bagaimana setiap jumlah ditambahkan (`a + b = c`) ke jumlah berikutnya, menghasilkan total baru.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/runningSum.png)
# firstValue
`firstValue`Fungsi menghitung nilai pertama dari ukuran agregat atau dimensi yang dipartisi dan diurutkan berdasarkan atribut tertentu.
## Sintaksis
Kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
firstValue
(
aggregated measure or dimension,
[ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ],
[ partition_by_attribute, ... ]
)
```
## Pendapat
*ukuran atau dimensi agregat*
Ukuran atau dimensi agregat yang ingin Anda lihat nilai pertama.
*atribut sortir*
Satu atau lebih bidang agregat, baik ukuran atau dimensi atau keduanya, yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan urutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurawal kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*partisi dengan atribut*
(Opsional) Satu atau lebih ukuran atau dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung yang pertama`Destination Airport`, diurutkan berdasarkan, dipartisi dengan `Flight Date` naik dan. `Flight Date` `Origin Airport`
```
firstValue(
{Destination Airport}
[{Flight Date} ASC],
[
{Origin Airport},
{Flight Date}
]
)
```
# lastValue
`lastValue`Fungsi menghitung nilai terakhir dari ukuran agregat atau dimensi yang dipartisi dan diurutkan berdasarkan atribut tertentu.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
lastValue
(
aggregated measure or dimension,
[ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ],
[ partition_by_attribute, ... ]
)
```
## Pendapat
*ukuran atau dimensi agregat*
Ukuran atau dimensi agregat yang ingin Anda lihat nilai terakhir.
*atribut sortir*
Satu atau lebih bidang agregat, baik ukuran atau dimensi atau keduanya, yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan urutan ascending (`ASC`) atau descending (`DESC`).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*partisi dengan atribut*
(Opsional) Satu atau lebih ukuran atau dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung nilai terakhir untuk`Destination Airport`. Perhitungan ini diurutkan berdasarkan `Flight Date` nilai dan dipartisi berdasarkan nilai yang diurutkan dalam urutan menaik dan `Flight Date` nilainya. `Origin Airport`
```
lastValue(
[{Destination Airport}],
[{Flight Date} ASC],
[
{Origin Airport},
truncDate('DAY', {Flight Date})
]
)
```
# windowAvg
`windowAvg`Fungsi menghitung rata-rata ukuran agregat di jendela kustom yang dipartisi dan diurutkan berdasarkan atribut tertentu. Biasanya, Anda menggunakan fungsi jendela kustom pada deret waktu, di mana visual Anda menunjukkan bidang metrik dan tanggal. Misalnya, Anda dapat menggunakan `windowAvg` untuk menghitung rata-rata bergerak, yang sering digunakan untuk menghaluskan noise dalam grafik garis.
Fungsi jendela tidak didukung untuk versi MySQL lebih awal dari 8 dan versi MariaDB lebih awal dari 10.2.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
windowAvg
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Metrik agregat yang ingin Anda dapatkan rata-rata, misalnya`sum({Revenue})`.
*atribut sortir*
Satu atau lebih bidang agregat, baik ukuran atau dimensi atau keduanya, yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan urutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks awal*
Indeks awal adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di atas baris saat ini. Indeks awal menghitung titik data yang tersedia di atas baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*indeks akhir*
Indeks akhir adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di bawah baris saat ini. Indeks akhir menghitung titik data yang tersedia di bawah baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung rata-rata bergerak, `sum(Revenue)` dipartisi oleh. `SaleDate` Perhitungan mencakup tiga baris di atas dan dua baris di bawah baris saat ini.
```
windowAvg
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
3,
2
)
```
Screenshot berikut menunjukkan hasil dari contoh moving average ini. Bidang jumlah (Pendapatan) ditambahkan ke bagan untuk menunjukkan perbedaan antara pendapatan dan rata-rata pendapatan bergerak.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/windowAvg.png)
# windowCount
`windowCount`Fungsi menghitung jumlah ukuran atau dimensi agregat di jendela kustom yang dipartisi dan diurutkan berdasarkan atribut tertentu. Biasanya, Anda menggunakan fungsi jendela kustom pada deret waktu, di mana visual Anda menunjukkan bidang metrik dan tanggal.
Fungsi jendela tidak didukung untuk versi MySQL lebih awal dari 8 dan versi MariaDB lebih awal dari 10.2.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
windowCount
(
measure_or_dimension
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*ukuran atau dimensi*
Metrik agregat yang ingin Anda dapatkan rata-rata, misalnya`sum({Revenue})`.
*atribut sortir*
Satu atau lebih bidang agregat, baik ukuran atau dimensi atau keduanya, yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan urutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurawal kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks awal*
Indeks awal adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di atas baris saat ini. Indeks awal menghitung titik data yang tersedia di atas baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*indeks akhir*
Indeks akhir adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di bawah baris saat ini. Indeks akhir menghitung titik data yang tersedia di bawah baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurawal kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung jumlah bergerak, `sum(Revenue)` dipartisi oleh. `SaleDate` Perhitungan mencakup tiga baris di atas dan dua baris di bawah baris saat ini.
```
windowCount
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
3,
2
)
```
# windowMax
`windowMax`Fungsi menghitung maksimum ukuran agregat di jendela kustom yang dipartisi dan diurutkan berdasarkan atribut tertentu. Biasanya, Anda menggunakan fungsi jendela kustom pada deret waktu, di mana visual Anda menunjukkan bidang metrik dan tanggal. Anda dapat menggunakan `windowMax` untuk membantu Anda mengidentifikasi maksimum metrik selama periode waktu tertentu.
Fungsi jendela tidak didukung untuk versi MySQL lebih awal dari 8 dan versi MariaDB lebih awal dari 10.2.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
windowMax
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Metrik agregat yang ingin Anda dapatkan rata-rata, misalnya`sum({Revenue})`.
*atribut sortir*
Satu atau lebih bidang agregat, baik ukuran atau dimensi atau keduanya, yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan urutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks awal*
Indeks awal adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di atas baris saat ini. Indeks awal menghitung titik data yang tersedia di atas baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*indeks akhir*
Indeks akhir adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di bawah baris saat ini. Indeks akhir menghitung titik data yang tersedia di bawah baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung maksimum 12 bulan tertinggal`sum(Revenue)`, dipartisi oleh. `SaleDate` Perhitungan mencakup 12 baris di atas dan 0 baris di bawah baris saat ini.
```
windowMax
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
12,
0
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh 12 bulan berikut ini. Bidang jumlah (Pendapatan) ditambahkan ke bagan untuk menunjukkan perbedaan antara pendapatan dan pendapatan maksimum 12 bulan yang tertinggal.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/windowMax.png)
# windowMin
`windowMin`Fungsi menghitung minimum ukuran agregat di jendela kustom yang dipartisi dan diurutkan berdasarkan atribut tertentu. Biasanya, Anda menggunakan fungsi jendela kustom pada deret waktu, di mana visual Anda menunjukkan bidang metrik dan tanggal. Anda dapat menggunakan `windowMin` untuk membantu Anda mengidentifikasi minimum metrik selama periode waktu tertentu.
Fungsi jendela tidak didukung untuk versi MySQL lebih awal dari 8 dan versi MariaDB lebih awal dari 10.2.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
windowMin
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Metrik agregat yang ingin Anda dapatkan rata-rata, misalnya`sum({Revenue})`.
*atribut sortir*
Satu atau lebih bidang agregat, baik ukuran atau dimensi atau keduanya, yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan urutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks awal*
Indeks awal adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di atas baris saat ini. Indeks awal menghitung titik data yang tersedia di atas baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*indeks akhir*
Indeks akhir adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di bawah baris saat ini. Indeks akhir menghitung titik data yang tersedia di bawah baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung minimum 12 bulan tertinggal`sum(Revenue)`, dipartisi oleh. `SaleDate` Perhitungan mencakup 12 baris di atas dan 0 baris di bawah baris saat ini.
```
windowMin
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
12,
0
)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh 12 bulan berikut ini. Bidang jumlah (Pendapatan) ditambahkan ke bagan untuk menunjukkan perbedaan antara pendapatan dan pendapatan minimum 12 bulan yang tertinggal.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/windowMin.png)
# windowSum
`windowSum`Fungsi menghitung jumlah ukuran agregat di jendela kustom yang dipartisi dan diurutkan berdasarkan atribut tertentu. Biasanya, Anda menggunakan fungsi jendela kustom pada deret waktu, di mana visual Anda menunjukkan bidang metrik dan tanggal.
Fungsi jendela tidak didukung untuk versi MySQL lebih awal dari 8 dan versi MariaDB lebih awal dari 10.2.
## Sintaksis
Tanda kurung diperlukan. Untuk melihat argumen mana yang opsional, lihat deskripsi berikut.
```
windowSum
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## Pendapat
*mengukur*
Metrik agregat yang ingin Anda dapatkan jumlahnya, misalnya`sum({Revenue})`.
Untuk mesin MySQL, MariaDB, dan Amazon Aurora dengan kompatibilitas MySQL, indeks pencarian dibatasi hanya 1. Fungsi jendela tidak didukung untuk versi MySQL di bawah 8 dan versi MariaDB lebih awal dari 10.2.
*atribut sortir*
Satu atau lebih bidang agregat, baik ukuran atau dimensi atau keduanya, yang ingin Anda urutkan datanya, dipisahkan dengan koma. Anda dapat menentukan urutan urutan ascending (**ASC**) atau descending (**DESC**).
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
*indeks awal*
Indeks awal adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di atas baris saat ini. Indeks awal menghitung titik data yang tersedia di atas baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*indeks akhir*
Indeks akhir adalah bilangan bulat positif, menunjukkan *n* baris di bawah baris saat ini. Indeks akhir menghitung titik data yang tersedia di bawah baris saat ini, daripada menghitung periode waktu aktual. Jika data Anda jarang (hilang bulan atau tahun, misalnya), sesuaikan indeksnya.
*bidang partisi*
(Opsional) Satu atau lebih dimensi yang ingin Anda partisi, dipisahkan dengan koma.
Setiap bidang dalam daftar diapit \$1\$1 (kurung kurawal), jika lebih dari satu kata. Seluruh daftar terlampir dalam [] (tanda kurung siku).
## Contoh
Contoh berikut menghitung jumlah bergerak, diurutkan berdasarkan. `sum(Revenue)` `SaleDate` Perhitungan mencakup dua baris di atas dan satu baris di depan baris saat ini.
```
windowSum
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
2,
1
)
```
Contoh berikut menunjukkan jumlah 12 bulan yang tertinggal.
```
windowSum(sum(Revenue),[SaleDate ASC],12,0)
```
Tangkapan layar berikut menunjukkan hasil contoh jumlah 12 bulan berikut ini. `sum(Revenue)`Bidang ditambahkan ke bagan untuk menunjukkan perbedaan antara pendapatan dan jumlah pendapatan 12 bulan yang tertinggal.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/quick/latest/userguide/images/windowSum.png)