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
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、{} (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_FILTER
-
PRE_AGG
-
POST_AGG_FILTER (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_FILTER および PRE_AGG 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。計算レベルとその適用時期の詳細については、Amazon QuickSight での評価の順序 および Amazon QuickSight でのレベルアウェア計算の使用 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。
例 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((シンプルな例)category, 1 ) -
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
