翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # テーブル計算関数 個々のビジュアルでデータを分析する際に、テーブル計算を現在のデータセットに適用して、ディメンションがメジャーに与える影響、またその逆を発見できます。*ビジュアル化されたデータ*は、すべてのフィルター、フィールド選択、およびカスタマイズが適用された、現在のデータセットに基づいた結果セットです。結果セットを正確に確認するには、ビジュアルをファイルにエクスポートします。*テーブル計算関数*はデータの演算を行ってフィールド間の関係を明らかにします。 このセクションでは、Amazon Quick で視覚化されたデータに対して実行できるテーブル計算で使用できる関数のリストを示します。 簡単な定義を使用してカテゴリ別にソートされた関数のリストを表示するには、[「カテゴリ別の関数](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/functions-by-category.html)」を参照してください。 **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` 関数は、パーティションおよびソートの 1 つのセットに基づいたメジャーと、別のものに基づいたメジャーの差を計算します。 `difference` 関数は、SPICE および直接クエリデータセットに基づいた分析での使用がサポートされています。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` difference ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index, ,[ partition field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 差を確認する集計されたメジャー。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *lookup index* ルックアップインデックスには正または負の値を使用でき、ソートの次の行 (正) またはソートの前の行 (負) を示します。ルックアップインデックスには 1～2,147,483,647 を使用できます。MySQL と互換性のある MySQL、MariaDB、Amazon Aurora、MySQL 互換エディションの場合、ルックアップインデックスは 1 のみに制限されます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では `sum({Billed Amount})` の差を計算します。`Customer Region` 昇順でソートし、次の行と比較して、`Service Line` でパーティション分割しています。​ ``` difference( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1, [{Service Line}] ) ``` 次の例では `Billed Amount` の次の行との差を計算します。`[{Customer Region}]` でパーティション分割しています。​ テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` difference( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1 ) ``` 赤色の強調表示は、数量 a と c の差を示すための各数量の加算方法 ( a \$1 b = c ) を示します。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/differenceCalc.png) # distinctCountOver `distinctCountOver` 関数は、指定されたレベルで指定された属性によって分割されたオペランドの個別の個数を計算します。サポートされているレベルは、`PRE_FILTER` および `PRE_AGG` です。オペランドは非集計である必要があります。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` distinctCountOver ( measure or dimension field ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *measure or dimension field* 計算を実行するメジャーまたはディメンション（例: `{Sales Amt}`）。有効な値は、`PRE_FILTER` および `PRE_AGG` です。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 この値が空白の場合は、デフォルトで `POST_AGG_FILTER` に設定されます。`POST_AGG_FILTER`はこのオペレーションでは有効なレベルではないため、エラーメッセージが表示されます。詳細については、[「Amazon Quick でのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`PRE_AGG` レベルで ​`City` および `State`​ についてパーティション分割された、それぞれの `Sales`​ の数を取得します。 ``` distinctCountOver ( Sales, [City, State], PRE_AGG ) ``` # lag `lag` 関数は、指定されたパーティションおよびソートに基づいて、メジャーのラグ値 (前の値) を計算します。 `lag` は、SPICE および直接クエリデータセットに基づいた分析での使用がサポートされています。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` lag ( lag ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index ,[ partition_field, ... ] )] ) ``` ## 引数 *メジャー* ラグを取得するメジャー。`sum({Sales Amt})` のような集計を含めることができます。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *lookup index* ルックアップインデックスには正または負の値を使用でき、ソートの次の行 (正) またはソートの前の行 (負) を示します。ルックアップインデックスには 1～2,147,483,647 を使用できます。MySQL と互換性のある MySQL、MariaDB、Amazon Aurora、MySQL 互換エディションの場合、ルックアップインデックスは 1 のみに制限されます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、オリジンの州でパーティション分割され、`sum(sales)` の昇順でソートされた、前の `cancellation_code`​ を計算します。 ``` lag ( sum(Sales), [cancellation_code ASC], 1, [origin_state_nm] ) ``` 次の例では、`lag` を使用して計算されたフィールドを使用して、現在の行の売上額の横に前の行の金額を表示します。ソート順は `Order Date` です。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` lag( sum({Sales}), [{Order Date} ASC], 1 ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/lagCalc.png) 次の例では、`lag` を使用して計算されたフィールドを使用して、現在の行の売上額の横に前の行の金額を表示します。ソート順は `Order Date` で、`Segment` ごとにパーティション化されます。 ``` lag ( sum(Sales), [Order Date ASC], 1, [Segment] ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/lagCalc2.png) # lead `lead` 関数は、指定されたパーティションおよびソートに基づいて、メジャーのリード値 (次の値) を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` lead ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index, ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* リードを取得するメジャー。`sum({Sales Amt})` のような集計を含めることができます。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *lookup index* ルックアップインデックスには正または負の値を使用でき、ソートの次の行 (正) またはソートの前の行 (負) を示します。ルックアップインデックスには 1～2,147,483,647 を使用できます。MySQL と互換性のある MySQL、MariaDB、Amazon Aurora、MySQL 互換エディションの場合、ルックアップインデックスは 1 のみに制限されます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、オリジンの州でパーティション分割され、`sum(sales)` の昇順でソートされた次の `cancellation_code`​ を計算します。 ``` lead ( sum(sales), [cancellation_code ASC], 1, [origin_state_nm] ) ``` 次の例では、lead を使用して計算されたフィールドを使用して、現在の行の金額の横に次の行の金額を表示します。ソート順は `Customer Segment` です。​ テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` lead( sum({Billed Amount}), [{Customer Segment} ASC], 1 ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/leadCalc.png) # percentDifference `percentDifference` 関数は、現在の値と比較値とのパーセンテージの差を、パーティション、ソート、ルックアップインデックスに基づいて計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` percentDifference ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* パーセントの差を確認する集計されたメジャー。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *lookup index* ルックアップインデックスには正または負の値を使用でき、ソートの次の行 (正) またはソートの前の行 (負) を示します。ルックアップインデックスには 1～2,147,483,647 を使用できます。MySQL と互換性のある MySQL、MariaDB、Amazon Aurora、MySQL 互換エディションの場合、ルックアップインデックスは 1 のみに制限されます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)` でソートされた現在と前の `State` の `Sales` の差のパーセンテージを計算します。 ``` percentDifference ( sum(amount), [sum(amount) ASC], -1, [State] ) ``` 次の例では、(`Billed Amount`) でソートされた特定の `Billed Amount`​ の別の `[{Customer Region} ASC]`​ に対するパーセントを計算します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` percentDifference ( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1 ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。赤い文字は、`Billed Amount` `Customer Region` の合計 **APAC** が、**EMEA** リージョンの数値より 24 パーセント小さいことを示します。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/percentDifference.png) # avgOver `avgOver` 関数は、ディメンションのリストでパーティション分割されたメジャーの平均を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` avgOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` `Billed Amount` の平均 `Customer Region` を以下の例に示します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` avgOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。`Service Line`​ を追加することで、それぞれの合計請求料金が表示され、これら 3 つの値の平均が計算フィールドに表示されます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/avgOver.png) ## 引数 *メジャー* 計算を行うメジャー。`sum({Sales Amt})` など。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)`​ および `City`​ でパーティション分割された平均 `State`​ を取得します。 ``` avgOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` # countOver `countOver` 関数は、ディメンションのリストでパーティション分割されたディメンションまたはメジャーの数を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` countOver ( measure or dimension field ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *measure or dimension field* 計算を実行するメジャーまたはディメンション（例: `sum({Sales Amt})`）。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`Sales`​ および `City`​ でパーティション分割された `State`​ の数を取得します。 ``` countOver ( Sales, [City, State] ) ``` 次の例では、`{County}`​ および `City`​ でパーティション分割された `State`​ の数を取得します。 ``` countOver ( {County}, [City, State] ) ``` `Billed Amount` の `Customer Region` の数を以下の例に示します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` countOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。他に含まれているフィールドがないため、各リージョンの数は 1 です。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/countOver1.png) フィールドを追加すると、数が変化します。次のスクリーンショットでは、`Customer Segment` および `Service Line` が追加されています。これらのフィールドのそれぞれに 3 つの一意の値が含まれています。3 つのセグメント、3 つのサービスライン、3 つのリージョンで、計算フィールドには 9 と表示されます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/countOver2.png) さらに 2 つのフィールドを追加して計算フィールドでフィールドをパーティション分割 (`countOver( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}, {Customer Segment}, {Service Line}]`) すると、数は行ごとに再び 1 になります。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/countOver.png) # maxOver `maxOver` 関数は、ディメンションのリストでパーティション分割されたメジャーまたは日付の最大値を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` maxOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を行うメジャー。`sum({Sales Amt})` など。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)` および `City` でパーティション分割された `State` の最大値を計算します。 ``` maxOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` `Billed Amount` の最大 `Customer Region` を以下の例に示します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` maxOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。`Service Line`​ を追加することで、それぞれの合計請求料金が表示され、これら 3 つの値の最大値が計算フィールドに表示されます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/maxOver.png) # minOver `minOver` 関数は、ディメンションのリストでパーティション分割されたメジャーまたは日付の最小値を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` minOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を行うメジャー。`sum({Sales Amt})` など。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)` および `City` でパーティション分割された `State` の最小値を計算します。 ``` minOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` `Billed Amount` の最小 `Customer Region` を以下の例に示します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` minOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。`Service Line`​ を追加することで、それぞれの合計請求料金が表示され、これら 3 つの値の最小値が計算フィールドに表示されます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/minOver.png) # percentileOver `percentileOver` 関数は、ディメンションのリストでパーティション分割されたメジャーの *n* 番目のパーセンタイルを計算します。Quick では、次の 2 種類の`percentileOver`計算を使用できます。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html) は、線形補間を使用して結果を判定します。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html) は、実際の値を使用して結果を判定します。 `percentileOver` 関数は、`percentileDiscOver` のエイリアスです。 # percentileContOver ‭`percentileContOver` 関数は、実際の数に基づいて `measure` のパーセンタイルを計算します。ここでは、フィールドウェルに適用されるグループ化とソートを使用します。結果は、指定の計算レベルで指定されたディメンションによって分割されます。 この関数を使用して、次の質問に答えます。このパーセンタイルにはどの実際のデータポイントが存在しますか。データセットに存在する最も近いパーセンタイル値を返すには、`percentileDiscOver`‭‬ を使用します。データセットに存在しない可能性のある正確なパーセンタイル値を返すには、代わりに `percentileContOver` を使用します。 ## 構文 ``` percentileContOver ( measure , percentile-n , [partition-by, …] , calculation-level ) ``` ## 引数 *メジャー* パーセンタイルのコンピューティングに使用する数値を指定します。引数は、メジャーまたはメトリクスであることが必要です。Null は計算では無視されます。 *percentile-n* パーセンタイル値には、0 ～ 100 の任意の数値定数を使用できます。パーセンタイル値 50 は、メジャーの中央値を計算します。 *partition-by* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上の測定およびディメンション。コンマで区切って入力します。リスト内の各フィールドに複数の単語が含まれるの場合は、\$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation-level* 評価の順序に関連する計算を実行する場所を指定します。次の 3 つの計算レベルがサポートされています。 + PRE\$1FILTER + PRE\$1AGG + POST\$1AGG\$1FILTER (デフォルト) - この計算レベルを使用するには、`sum(measure)` のように `measure` で集計を指定します。 PRE\$1FILTER および PRE\$1AGG は、可視化のための集計が行われる前に適用されます。これら 2 つの計算レベルでは、計算フィールドの式で集計を `measure` に指定することはできません。計算レベルと適用時期の詳細については、[「Amazon Quick での評価順序](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html)」および[「Quick でのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 戻り値 この関数の結果は数値です。 ## percentileContOver の例 次の例は、percentileContOver がどのように動作するかを説明するのに役立ちます。 **Example 中央値の計算レベルの比較** 次の例では、`percentileContOver` 関数でさまざまな計算レベルを使用して、ディメンション (カテゴリ) の中央値を示しています。パーセンタイルは 50 です。データセットは、[リージョン] フィールドでフィルタリングされます。各計算フィールドのコードは次のとおりです。 + `example = left( category, 1 )` (シンプルな例) + `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` 関数は、実際の数に基づいて `measure` のパーセンタイルを計算します。ここでは、フィールドウェルに適用されるグループ化とソートを使用します。結果は、指定の計算レベルで指定されたディメンションによって分割されます。`percentileOver` 関数は、`percentileDiscOver` のエイリアスです。 この関数を使用して、次の質問に答えます。このパーセンタイルにはどの実際のデータポイントが存在しますか。データセットに存在する最も近いパーセンタイル値を返すには、`percentileDiscOver`‭‬ を使用します。データセットに存在しない可能性のある正確なパーセンタイル値を返すには、代わりに `percentileContOver` を使用します。 ## 構文 ``` percentileDiscOver ( measure , percentile-n , [partition-by, …] , calculation-level ) ``` ## 引数 *メジャー* パーセンタイルのコンピューティングに使用する数値を指定します。引数は、メジャーまたはメトリクスであることが必要です。Null は計算では無視されます。 *percentile-n* パーセンタイル値には、0 ～ 100 の任意の数値定数を使用できます。パーセンタイル値 50 は、メジャーの中央値を計算します。 *partition-by* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上の測定およびディメンション。コンマで区切って入力します。リスト内の各フィールドに複数の単語が含まれるの場合は、\$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation-level* 評価の順序に関連する計算を実行する場所を指定します。次の 3 つの計算レベルがサポートされています。 + PRE\$1FILTER + PRE\$1AGG + POST\$1AGG\$1FILTER (デフォルト) - この計算レベルを使用するには、`sum(measure)` のように `measure` で集計を指定する必要があります。 PRE\$1FILTER および PRE\$1AGG は、可視化のための集計が行われる前に適用されます。これら 2 つの計算レベルでは、計算フィールドの式で集計を `measure` に指定することはできません。計算レベルと適用時期の詳細については、[「Amazon Quick での評価順序](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html)」および[「Quick でのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 戻り値 この関数の結果は数値です。 ## percentileDiscOver の例 次の例は、PercentileDiscover がどのように動作するかを説明するのに役立ちます。 **Example 中央値の計算レベルの比較** 次の例では、`percentileDiscOver` 関数でさまざまな計算レベルを使用して、ディメンション (カテゴリ) の中央値を示しています。パーセンタイルは 50 です。データセットは、[リージョン] フィールドでフィルタリングされます。各計算フィールドのコードは次のとおりです。 + `example = left( category, 1 )` (シンプルな例) + `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 中央値** 次の例では、`Sales` および `City` でパーティション分割された `State` の中央値 (50 パーセンタイル値) を計算します。 ``` percentileDiscOver ( Sales, 50, [City, State] ) ``` 次の例では、`sum({Billed Amount})` でパーティション分割された `Customer Region` の 98 パーセンタイル値を計算します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` percentileDiscOver ( sum({Billed Amount}), 98, [{Customer Region}] ) ``` 以下のスクリーンショットでは、これらの 2 つの例がチャートに表示されています。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/percentilOver-50-98.png) # percentOfTotal `percentOfTotal` 関数は、指定されたディメンションに基づいて、合計に影響するメジャーのパーセンテージを計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` percentOfTotal ( measure ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 合計のパーセントを確認する集計されたメジャー。現在、`distinct count` の集計は `percentOfTotal` ではサポートされていません。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、各 `Sales`​ の影響を受ける合計 `State` のパーセントの計算を作成します。​ ``` percentOfTotal ( sum(Sales), [State] ) ``` 次の例では、合計 `Billed Amount`​ と比較した場合の特定の `Billed Amount`​ のパーセントを、(`[{Service Line} ASC]`) でパーティション分割して計算します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` percentOfTotal ( sum( {Billed Amount} ), [{Service Line}] ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。赤色の強調表示は、「`Billing`」という値を持つパーティションフィールドに、各リージョンに 1 つずつ、3 つのエントリがあることを示します。このサービス行の請求金額の合計は 3 つのパーセンテージに分けられ、その合計は 100 パーセントです。パーセンテージは四捨五入されるため、合計は必ずしも正確に 100 パーセントにならない場合があります。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/percentOfTotal.png) # periodOverPeriodDifference `periodOverPeriodDifference` 関数は、期間粒度とオフセットで指定された 2 つの異なる期間におけるメジャーの差分を計算します。差分計算とは異なり、この関数は固定サイズのオフセットではなく、日付ベースのオフセットを使用します。これは、データセットにデータポイントがない場合でも、正しい日付のみが比較されることを確実にします。 ## 構文 ``` periodOverPeriodDifference( measure, date, period, offset) ``` ## 引数 *メジャー* periodOverperiod 計算を実行する集計されたメジャー。 *dateTime* 前期比計算を算出している日付ディメンション。 *period* (オプション) 計算を算出している期間。`YEAR` の粒度は `YearToDate` 計算を意味し、`Quarter` は `QuarterToDate` を意味します。有効な粒度には、`YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE`、および `SECONDS` などがあります。 デフォルト値は、ビジュアルの日付ディメンション粒度です。 *offset* (オプション) オフセットは、比較対象の前の期間 (period で指定) を表す正または負の整数にすることができます。例えば、オフセットが 1 の四半期の期間は、前の四半期との比較を意味します。 デフォルト値は 1 です。 ## 例 次の例では、計算フィールド `PeriodOverPeriod` を使用して、昨日の売上額の差を表示します。 ``` periodOverPeriodDifference(sum(Sales), {Order Date}) ``` ![\[サンプル計算から返された数値の画像。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference.png) 次の例では、計算フィールド `PeriodOverPeriod` を使用して、過去 2 か月の売上額の差を表示します。以下の例は、`Mar2020` と `Jan2020` の売上を比較しています。 ``` periodOverPeriodDifference(sum(Sales),{Order Date}, MONTH, 1) ``` ![\[サンプル計算から返された数値の画像。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference2.png) # periodOverPeriodLastValue `periodOverPeriodLastValue` 関数は、期間粒度とオフセットで指定された前の期間からのメジャーの最後の (前の) 値を計算します。この関数は、固定サイズのオフセットではなく日付ベースのオフセットを使用します。これは、データセットにデータポイントがない場合でも、正しい日付のみが比較されることを確実にします。 ## 構文 ``` periodOverPeriodLastValue( measure, date, period, offset) ``` ## 引数 *メジャー* 差を確認する集計されたメジャー。 *date* periodOverPeriod 計算を算出している日付ディメンション。 *period* (オプション) 計算を算出している期間。`YEAR` の粒度は `YearToDate` 計算を意味し、`Quarter` は `QuarterToDate` を意味します。有効な粒度には、`YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE`、および `SECONDS` などがあります。 この引数は、デフォルトでビジュアル集計の粒度になります。 *offset* (オプション) オフセットは、比較する前の期間 (period で指定) を表す正または負の整数にすることができます。例えば、オフセットが 1 の四半期の期間は、前の四半期との比較を意味します。 この引数のデフォルト値は 1 です。 ## 例 以下の例は、ビジュアルディメンション粒度と 1 のデフォルトオフセットを使用して、売上高の前月比の値を計算します。 ``` periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date}) ``` 以下の例は、`MONTH` の固定粒度と 1 の固定オフセットを使用して、売上高の前月比の値を計算します。 ``` periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date},MONTH, 1) ``` ![\[サンプル計算から返された数値の画像。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthLastValue.png) # periodOverPeriodPercentDifference `periodOverPeriodPercentDifference` 関数は、期間粒度とオフセットで指定された 2 つの異なる期間におけるメジャーのパーセント差分を計算します。percentDifference とは異なり、この関数は固定サイズのオフセットではなく、日付ベースのオフセットを使用します。これは、データセットにデータポイントがない場合でも、正しい日付のみが比較されることを確実にします。 ## 構文 ``` periodOverPeriodPercentDifference( measure, date, period, offset) ``` ## 引数 *メジャー* 差を確認する集計されたメジャー。 *date* periodOverPeriod 計算を算出している日付ディメンション。 *period* (オプション) 計算を算出している期間。`YEAR` の粒度は `YearToDate` 計算を意味し、`Quarter` は `QuarterToDate` を意味します。有効な粒度には、`YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE`、および `SECONDS` などがあります。 この引数は、デフォルトでビジュアル集計の粒度になります。 *offset* (オプション) オフセットは、比較する前の期間 (period で指定) を表す正または負の整数にすることができます。例えば、オフセットが 1 の四半期の期間は、前の四半期との比較を意味します。 この引数のデフォルト値は 1 です。 ## 例 以下の例は、ビジュアルディメンション粒度と 1 のデフォルトオフセットを使用して、売上高の前月比のパーセント差分を計算します。 ``` periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales),{Order Date}) ``` 以下の例は、`MONTH` の固定粒度と 1 の固定オフセットを使用して売上高の前月比のパーセント差分を計算します。 ``` periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales), {Order Date}, MONTH, 1) ``` ![\[サンプル計算から返された数値の画像。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthPercentDifference.png) # periodToDateAvgOverTime `periodToDateAvgOverTime` 関数は、特定時点までの所定の時間粒度 (四半期など) について、メジャーの平均値を計算します。 ## 構文 ``` periodToDateAvgOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を実行する集計されたメジャー。 *dateTime* PeriodOverTime 計算を算出している日付ディメンション。 *period* (オプション) 計算を算出している期間。`YEAR` の粒度は `YearToDate` 計算を意味し、`Quarter` は `QuarterToDate` を意味します。有効な粒度には、`YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE`、および `SECONDS` などがあります。 デフォルト値は、ビジュアルの日付ディメンション粒度です。 ## 例 以下の関数は、前月比の平均運賃額を計算します。 ``` periodToDateAvgOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[サンプル計算の結果の画像 (イラスト付き)。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/PTDAvgOverTimeResults.png) # periodToDateCountOverTime `periodToDateCountOverTime` 関数は、特定時点までの所定の時間粒度 (四半期など) について、ディメンションまたはメジャーの数を計算します。 ## 構文 ``` periodToDateCountOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を実行する集計されたメジャー。 *dateTime* PeriodOverTime 計算を算出している日付ディメンション。 *period* (オプション) 計算を算出している期間。`YEAR` の粒度は `YearToDate` 計算を意味し、`Quarter` は `QuarterToDate` を意味します。有効な粒度には、`YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE`、および `SECONDS` などがあります。 デフォルト値は、ビジュアルの日付ディメンション粒度です。 ## 例 以下の例は、前月比のベンダーの数を計算します。 ``` periodToDateCountOverTime(count(vendorid), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[サンプル計算の結果の画像 (イラスト付き)。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/PTDCountOverTimeResults.png) # periodToDateMaxOverTime `periodToDateMaxOverTime` 関数は、特定時点までの所定の時間粒度 (四半期など) について、メジャーの最大値を計算します。 ## 構文 ``` periodToDateMaxOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を実行する集計されたメジャー。 *dateTime* PeriodOverTime 計算を算出している日付ディメンション。 *period* (オプション) 計算を算出している期間。`YEAR` の粒度は `YearToDate` 計算を意味し、`Quarter` は `QuarterToDate` を意味します。有効な粒度には、`YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE`、および `SECONDS` などがあります。 デフォルト値は、ビジュアルの日付ディメンション粒度です。 ## 例 以下の例は、前月比の最大運賃額を計算します。 ``` periodToDatemaxOverTime(max({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[サンプル計算の結果の画像 (イラスト付き)。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/PTDMaxOverTimeResults.png) # periodToDateMinOverTime `periodToDateMinOverTime` 関数は、特定時点までの所定の時間粒度 (四半期など) について、メジャーの最小値を計算します。 ## 構文 ``` periodToDateMinOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を実行する集計されたメジャー。 *dateTime* PeriodOverTime 計算を算出している日付ディメンション。 *period* (オプション) 計算を算出している期間。`YEAR` の粒度は `YearToDate` 計算を意味し、`Quarter` は `QuarterToDate` を意味します。有効な粒度には、`YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE`、および `SECONDS` などがあります。 デフォルト値は、ビジュアルの日付ディメンション粒度です。 ## 例 以下の例は、前月比の最小運賃額を計算します。 ``` periodToDateMinOverTime(min({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[サンプル計算の結果の画像 (イラスト付き)。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/PTDMinOverTimeResults.png) # periodToDateSumOverTime `periodToDateSumOverTime` 関数は、特定時点までの所定の時間粒度 (四半期など) について、メジャーの合計を計算します。 ## 構文 ``` periodToDateSumOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を実行する集計されたメジャー。 *dateTime* PeriodOverTime 計算を算出している日付ディメンション。 *period* (オプション) 計算を算出している期間。`YEAR` の粒度は `YearToDate` 計算を意味し、`Quarter` は `QuarterToDate` を意味します。有効な粒度には、`YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE`、および `SECONDS` などがあります。 デフォルト値は、ビジュアルの日付ディメンション粒度です。 ## 例 以下の関数は、前月比の合計運賃額を返します。 ``` periodToDateSumOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[サンプル計算の結果の画像 (イラスト付き)。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/PTDSumOverTime-example-results.png) # stdevOver `stdevOver` 関数は、標本に基づいて、指定したメジャーの標準偏差を計算し、選択した属性 (1 つ、または複数) 別にパーティション分割して返します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` stdevOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を行うメジャー。`sum({Sales Amt})` など。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、標本に基づいて、`sum(Sales)` の標準偏差を計算し、`City` と `State` でパーティション分割して返します。 ``` stdevOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 次の例では、標本に基づいて、`Billed Amount` に対する `Customer Region` の標準偏差を計算します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` stdevOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # stdevpOver `stdevpOver` 関数は、バイアス母集団に基づいて、指定したメジャーの標準偏差を計算し、選択した属性 (1 つ、または複数) 別にパーティション分割して返します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` stdevpOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を行うメジャー。`sum({Sales Amt})` など。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、バイアス母集団に基づいて、`sum(Sales)` の標準偏差を計算し、`City` と `State` でパーティション分割して返します。 ``` stdevpOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 次の例では、バイアス母集団に基づいて、`Billed Amount` に対する `Customer Region` の標準偏差を計算します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` stdevpOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # varOver `varOver` 関数は、標本に基づいて、指定したメジャーの分散を計算し、選択した属性 (1 つ、または複数) 別にパーティション分割して返します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` varOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を行うメジャー。`sum({Sales Amt})` など。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、標本に基づいて、`sum(Sales)` の分散を計算し、`City` と `State` でパーティション分割して返します。 ``` varOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 次の例では、標本に基づいて、`Billed Amount` に対して `Customer Region` の分散を計算します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` varOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # varpOver `varpOver` 関数は、バイアス母集団に基づいて、指定したメジャーの分散を計算し、選択した属性 (1 つ、または複数) 別にパーティション分割して返します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` varpOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を行うメジャー。`sum({Sales Amt})` など。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、バイアス母集団に基づいて、`sum(Sales)` の分散を計算し、`City` と `State` でパーティション分割して返します。 ``` varpOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 次の例では、バイアス母集団に基づいて、`Billed Amount` に対する `Customer Region` の分散を計算します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` varpOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # sumOver `sumOver` 関数は、ディメンションのリストでパーティション分割されたメジャーの n 番目のパーセンタイルを計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` sumOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引数 *メジャー* 計算を行うメジャー。`sum({Sales Amt})` など。計算レベルが `NULL` または `POST_AGG_FILTER` に設定されている場合は、集計を使用します。計算レベルが `PRE_FILTER` または `PRE_AGG` に設定されている場合は、集計を使用しないでください。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`City` および `State` でパーティション分割された `sum(Sales)` の合計を計算します。 ``` sumOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 次の例は `Customer Region` 単位の `Billed Amount` を合計します。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` sumOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。`Customer Segment`​ を追加することで、それぞれの合計請求料金は `Customer Region`​ 単位で合計され、計算フィールドに表示されます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/sumOver.png) # denseRank `denseRank`​ 関数は、指定されたパーティションと比較したメジャーまたはディメンションのランクを計算します。各項目を重複は無視して 1 回ずつカウントし、重複した値は同じランクを共有する「穴なし」ランクを割り当てます。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` denseRank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *sort order field* データをソートする 1 つ以上の集計フィールド (メジャーまたはディメンション、またはその両方)。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`max(Sales)` を密集ランク付けします。`State` および `City` でソートし、順序は降順です。同じ `max(Sales)`​ の都市には同じランクが割り当てられ、次の都市にはその後に連続したランクが付けられます。たとえば、3 つの都市が同じランクの場合、4 番目の都市は 2 位とランク付けされます。 ``` denseRank ( [max(Sales) DESC], [State, City] ) ``` 次の例では、`max(Sales)` を密集ランク付けします。`State` でソートし、順序は降順です。同じ `max(Sales)`​ の州には同じランクが割り当てられ、次にはその後に連続したランクが付けられます。たとえば、3 つの州が同じランクの場合、4 番目の州は 2 位とランク付けされます。 ``` denseRank ( [max(Sales) DESC], [State] ) ``` # rank `rank`​ 関数は、指定されたパーティションと比較したメジャーまたはディメンションのランクを計算します。各項目を重複も含めて 1 回ずつカウントし、重複した値を埋め合わせるために「穴あき」ランクを割り当てます。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` rank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *sort order field* データをソートする 1 つ以上の集計されたメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`max(Sales)` をランク付けします。`State`​ の `City`​ 内で、`State` および **WA** でソートし、順序は降順です。同じ `max(Sales)` の都市には同じランクが割り当てられますが、次のランクには前に存在するすべてのランクのカウントが含まれます。たとえば、3 つの都市が同じランクの場合、4 番目の都市は 4 位とランク付けされます。 ``` rank ( [max(Sales) DESC], [State, City] ) ``` 次の例では、`max(Sales)` をランク付けします。​`State` でソートし、順序は昇順です。同じ `max(Sales)` の州には同じランクが割り当てられますが、次のランクには前に存在するすべてのランクのカウントが含まれます。たとえば、3 つの州が同じランクの場合、4 番目の州は 4 位とランク付けされます。 ``` rank ( [max(Sales) ASC], [State] ) ``` 次の例では、合計 `Customer Region`​ で `Billed Amount`​ をランク付けします。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` rank( [sum({Billed Amount}) DESC] ) ``` 次のスクリーンショットは、例の結果とともに合計 `Billed Amount` を示しています。これにより、各リージョンのランクを確認できます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/rankCalc.png) # percentileRank `percentileRank`​ 関数は、指定されたパーティションと比較したメジャーまたはディメンションのパーセンタイルランクを計算します。パーセンタイルランク値 (*x*) は、現在の項目が、指定されたパーティションの値の *x*% を超えることを示します。パーセンタイルランク値の範囲は 0 (この値を含みます) ～100 (この値を含みません) です。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` percentileRank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ {partition_field}, ... ] ) ``` ## 引数 *sort order field* データをソートする 1 つ以上の集計されたメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *calculation level* （オプション）使用する計算レベルを指定します。 + **`PRE_FILTER`** － 事前フィルター計算は、データセットフィルターの前に計算されます。 + **`PRE_AGG`** － 事前集計計算は、集計と上位および下位の *N* フィルターをビジュアルに適用する前に計算されます。 + **`POST_AGG_FILTER`** － (デフォルト) テーブルの計算は、ビジュアルが表示されるときに処理されます。 空白の場合、この値はデフォルトで `POST_AGG_FILTER` です。詳細については、[「クイックでのレベル対応計算の使用](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)」を参照してください。 ## 例 次の例では、`max(Sales)` に基づいて、`State` のパーセンタイルを降順でランク付けします。 ``` percentileRank ( [max(Sales) DESC], [State] ) ``` 次の例では、合計 `Customer Region` に基づいて、`Billed Amount` のパーセンタイルをランク付けします。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` percentileRank( [sum({Billed Amount}) DESC], [{Customer Region}] ) ``` 次のスクリーンショットは、例の結果とともに合計 `Billed Amount` を示しています。これにより、各リージョンを比較できます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/percentileRank.png) # runningAvg `runningAvg` 関数は、指定されたディメンションおよびソート順序に基づいて、メジャーの平均を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` runningAvg ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 平均を確認する集計されたメジャー。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)`​ の平均を計算し、`Sales`​ でソートして、`City`​ および `State`​ でパーティション分割します。 ``` runningAvg ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 次の例では、`Billed Amount`​ の平均を計算し、月 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)​ でソートします。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` runningAvg ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningCount `runningCount` 関数は、指定されたディメンションおよびソート順序に基づいて、メジャーの数またはディメンションを計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` runningCount ( measure_or_dimension ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャーまたはディメンション* 数を確認する集計されたメジャーまたはディメンション。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)`​ の数を計算し、`Sales`​ でソートして、`City`​ および `State`​ でパーティション分割します。 ``` runningCount ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 次の例では、`Billed Amount`​ の数を計算し、月 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)​ でソートします。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` runningCount ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningMax `runningMax` 関数は、指定されたディメンションおよびソート順序に基づいて、メジャーの最大値を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` runningMax ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 最大値を確認する集計されたメジャー。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)`​ の最大値を計算し、`Sales`​ でソートして、`City`​ および `State`​ でパーティション分割します。 ``` runningMax ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 次の例では、`Billed Amount`​ の最大値を計算し、月 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)​ でソートします。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` runningMax ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningMin `runningMin` 関数は、指定されたディメンションおよびソート順序に基づいて、メジャーの最小値を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` runningMin ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 最小値を確認する集計されたメジャー。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)`​ の最小値を計算し、`Sales`​ でソートして、`City`​ および `State`​ でパーティション分割します。 ``` runningMin ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 次の例では、`Billed Amount`​ の最小値を計算し、月 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)​ でソートします。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` runningMin ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningSum `runningSum` 関数は、指定されたディメンションおよびソート順序に基づいて、メジャーの累計を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` runningSum ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 累計を確認する集計されたメジャー。 *sort order field* データをソートする 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Sales)`​ の累計を計算し、`Sales`​ でソートして、`City`​ および `State`​ でパーティション分割します。 ``` runningSum ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 次の例では、`Billed Amount`​ の累計を計算し、月 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)​ でソートします。テーブル計算のフィールドは、ビジュアルのフィールドウェルにあります。 ``` runningSum ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` この例の結果を次のスクリーンショットで示します。赤色のラベルは、各金額 ( `a + b = c` ) が次の金額に加算され、新しい合計が算出される方法を示します。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/runningSum.png) # firstValue `firstValue` 関数は、指定された属性でパーティション化およびソートされた集計されたメジャーまたはディメンションの最初の値を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` firstValue ( aggregated measure or dimension, [ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ], [ partition_by_attribute, ... ] ) ``` ## 引数 *aggregated measure or dimension* 最初の値を表示する集計されたメジャーまたはディメンション。 *sort attribute* データをソートする 1 つ以上の集計フィールド (測定またはディメンション、またはその両方)。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition by attribute* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーまたはディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、最初の `Destination Airport` を計算し、`Flight Date` でソートし、`Flight Date` の昇順と `Origin Airport` で分割します。 ``` firstValue( {Destination Airport} [{Flight Date} ASC], [ {Origin Airport}, {Flight Date} ] ) ``` # lastValue `lastValue` 関数は、指定された属性でパーティション化およびソートされた集計されたメジャーまたはディメンションの最後の値を計算します。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` lastValue ( aggregated measure or dimension, [ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ], [ partition_by_attribute, ... ] ) ``` ## 引数 *aggregated measure or dimension* 最後の値を確認する集計されたメジャーまたはディメンション。 *sort attribute* データをソートする 1 つ以上の集計フィールド (測定またはディメンション、またはその両方)。コンマで区切って入力します。昇順 (`ASC`) または降順 (`DESC`) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *partition by attribute* (オプション) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーまたはディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`Destination Airport` の最後の値を計算します。この計算では、`Flight Date` の値でソートし、`Flight Date` の値の昇順と `Origin Airport` の値で分割します。 ``` lastValue( [{Destination Airport}], [{Flight Date} ASC], [ {Origin Airport}, truncDate('DAY', {Flight Date}) ] ) ``` # windowAvg `windowAvg` 関数は、指定された属性でパーティション化およびソートされたカスタムウィンドウ内の集計されたメジャーの平均を計算します。通常、ビジュアルにメトリクスと日付フィールドが表示される時系列でカスタムウィンドウ関数を使用します。たとえば、`windowAvg` を使用して移動平均を計算できます。移動平均は、折れ線グラフのノイズを滑らかにするためによく使用されます。 ウィンドウ関数は、8 以前の MySQL バージョンおよび 10.2 以前の MariaDB バージョンではサポートされていません。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` windowAvg ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 平均を取得する集計されたメトリクス (例: `sum({Revenue})`)。 *sort attribute* データをソートする 1 つ以上の集計フィールド (測定またはディメンション、またはその両方)。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *start index* 開始インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行上を示します。開始インデックス は、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より上の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *end index* 終了インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行下を示します。終了インデックスは、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より下の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上の測定およびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Revenue)` でパーティション分割された `SaleDate` の移動平均を計算します。計算には、現在の行の上 3 行と下 2 行が含まれます。 ``` windowAvg ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 3, 2 ) ``` この移動平均の例の結果を次のスクリーンショットで示します。合計 (Revenue) フィールドがチャートに追加され、収益と収益の移動平均の差が表示されます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/windowAvg.png) # windowCount `windowCount` 関数は、指定された属性でパーティション化およびソートされたカスタムウィンドウ内の集計されたメジャーまたはディメンションの数を計算します。通常、ビジュアルにメトリクスと日付フィールドが表示される時系列でカスタムウィンドウ関数を使用します。 ウィンドウ関数は、8 以前の MySQL バージョンおよび 10.2 以前の MariaDB バージョンではサポートされていません。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` windowCount ( measure_or_dimension , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャーまたはディメンション* 平均を取得する集計されたメトリクス (例: `sum({Revenue})`)。 *sort attribute* データをソートする 1 つ以上の集計フィールド (測定またはディメンション、またはその両方)。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *start index* 開始インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行上を示します。開始インデックス は、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より上の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *end index* 終了インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行下を示します。終了インデックスは、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より下の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上の測定およびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Revenue)` でパーティション分割された `SaleDate` の移行の数を計算します。計算には、現在の行の上 3 行と下 2 行が含まれます。 ``` windowCount ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 3, 2 ) ``` # windowMax `windowMax` 関数は、指定された属性でパーティション化およびソートされたカスタムウィンドウ内の集計されたメジャーの最大値を計算します。通常、ビジュアルにメトリクスと日付フィールドが表示される時系列でカスタムウィンドウ関数を使用します。`windowMax` を使用すると、一定期間における最大の指標を簡単に特定できます。 ウィンドウ関数は、8 以前の MySQL バージョンおよび 10.2 以前の MariaDB バージョンではサポートされていません。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` windowMax ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 平均を取得する集計されたメトリクス (例: `sum({Revenue})`)。 *sort attribute* データをソートする 1 つ以上の集計フィールド (測定またはディメンション、またはその両方)。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *start index* 開始インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行上を示します。開始インデックス は、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より上の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *end index* 終了インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行下を示します。終了インデックスは、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より下の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上のメジャーおよびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 以下の例は、`sum(Revenue)` でパーティション分割された `SaleDate` の過去 12 か月の最大値を計算します。計算には、現在の行の上 12 行と下 0 行が含まれます。 ``` windowMax ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 12, 0 ) ``` 以下のスクリーンショットは、この過去 12 か月の例の結果です。収益と、過去 12 か月の最大収益の差分を表示するために、sum(Revenue) フィールドがチャートに追加されています。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/windowMax.png) # windowMin `windowMin` 関数は、指定された属性でパーティション化およびソートされたカスタムウィンドウ内の集計されたメジャーの最小値を計算します。通常、ビジュアルにメトリクスと日付フィールドが表示される時系列でカスタムウィンドウ関数を使用します。`windowMin` を使用すると、一定期間における最小のメトリクスを簡単に特定できます。 ウィンドウ関数は、8 以前の MySQL バージョンおよび 10.2 以前の MariaDB バージョンではサポートされていません。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` windowMin ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 平均を取得する集計されたメトリクス (例: `sum({Revenue})`)。 *sort attribute* データをソートする 1 つ以上の集計フィールド (測定またはディメンション、またはその両方)。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *start index* 開始インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行上を示します。開始インデックス は、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より上の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *end index* 終了インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行下を示します。終了インデックスは、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より下の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上の測定およびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 以下の例は、`sum(Revenue)` でパーティション分割された `SaleDate` の過去 12 か月の最小値を計算します。計算には、現在の行の上 12 行と下 0 行が含まれます。 ``` windowMin ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 12, 0 ) ``` 以下のスクリーンショットは、この過去 12 か月の例の結果です。収益と、過去 12 か月の最小収益の差分を表示するために、sum(Revenue) フィールドがチャートに追加されています。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/windowMin.png) # windowSum `windowSum` 関数は、指定された属性でパーティション化およびソートされたカスタムウィンドウ内の集計されたメジャーの合計を計算します。通常、ビジュアルにメトリクスと日付フィールドが表示される時系列でカスタムウィンドウ関数を使用します。 ウィンドウ関数は、8 以前の MySQL バージョンおよび 10.2 以前の MariaDB バージョンではサポートされていません。 ## 構文 括弧が必要です。省略可能な引数については、次の説明を参照してください。 ``` windowSum ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引数 *メジャー* 合計を取得する集計されたメトリクス (例: `sum({Revenue})`)。 MySQL と互換性のある MySQL、MariaDB、および Amazon Aurora の場合、ルックアップインデックスは 1 のみに制限されます。ウィンドウ関数は、8 より下の MySQL バージョンおよび 10.2 以前の MariaDB バージョンではサポートされていません。 *sort attribute* データをソートする 1 つ以上の集計フィールド (測定またはディメンション、またはその両方)。コンマで区切って入力します。昇順 (**ASC**) または降順 (**DESC**) のソート順を指定できます。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 *start index* 開始インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行上を示します。開始インデックス は、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より上の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *end index* 終了インデックスは正の整数で、現在の行から *n* 行下を示します。終了インデックスは、実際の期間を数えるのではなく、現在の行より下の利用可能なデータポイントを数えます。データがまばらである (たとえば、月や年がない) 場合は、それに応じてインデックスを調整します。 *partition field* (省略可能) パーティション分割する 1 つ以上の測定およびディメンション。コンマで区切って入力します。 複数の単語の場合は、リスト内の各フィールドを \$1\$1 (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。 ## 例 次の例では、`sum(Revenue)`​ の移行の合計を計算し、`SaleDate`​ でソートします。計算には、現在の行の上 2 行と下 1 行が含まれます。 ``` windowSum ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 2, 1 ) ``` 次の例では、過去 12 か月間の合計が表示されます。 ``` windowSum(sum(Revenue),[SaleDate ASC],12,0) ``` この過去 12 か月間の合計の例の結果を次のスクリーンショットで示します。`sum(Revenue)` フィールドがチャートに追加され、収益と過去 12 か月の合計収益の差が表示されます。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/quick/latest/userguide/images/windowSum.png)