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# 테이블 계산 함수
특정 시각적 객체에서 데이터를 분석할 때 현재 데이터 세트에 테이블 계산을 적용하여 차원이 치수나 다른 차원에 미치는 영향을 알아볼 수 있습니다. *시각적으로 표현된 데이터*는 현재 데이터 세트를 바탕으로 각종 필터와 필드 선택, 사용자 지정 사항이 적용된 결과입니다. 이 결과 세트를 정확히 보려면 시각적 객체를 파일로 내보내기하면 됩니다. *테이블 계산 함수*는 데이터에 연산을 수행하여 필드 사이의 관계를 알아냅니다.
이 섹션에서는 Amazon Quick에서 시각화된 데이터에 대해 수행할 수 있는 테이블 계산에 사용할 수 있는 함수 목록을 찾을 수 있습니다.
간단한 정의와 함께 범주별로 정렬된 함수 목록을 보려면 [범주별 함수를 참조하세요](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` 함수는 분할과 정렬 한 세트를 바탕으로 한 치수와 다른 세트를 바탕으로 한 치수 간의 차이를 계산합니다.
`difference` 함수는 SPICE와(과) 직접 쿼리 데이터 세트를 기반으로 한 분석에 사용할 수 있습니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
difference
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index,
,[ partition field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
차이를 확인하려는 집계 치수입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*lookup index*
lookup index는 양수 또는 정수입니다. 정렬의 다음 행(양수) 또는 정렬의 이전 행(음수)을 말합니다. 조화 인덱스는 1–2,147,483,647이 될 수 있습니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 호환되는 에디션의 Aurora MySQL이 있는 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제는 `sum({Billed Amount})` 기준으로 오름차순 정렬한 `Customer Region`과 다음 행의 차이를 계산하고 `Service Line` 기준으로 분할합니다.
```
difference(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1,
[{Service Line}]
)
```
다음 예제는 `Billed Amount`과 다음 행의 차이를 계산하고 기준대로(`[{Customer Region}]`) 분할합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
difference(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1
)
```
빨간색 강조 표시는 각 금액을 더한 방식을 보여주면서(a \$1 b = c) a와 c의 차이를 보여줍니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/differenceCalc.png)
# distinctCountOver
`distinctCountOver` 함수는 지정된 수준에서 지정된 속성으로 분할된 피연산자의 고유 개수를 계산합니다. 지원되는 수준은 `PRE_FILTER` 및 `PRE_AGG`입니다. 피연산자는 집계되지 않아야 합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
distinctCountOver
(
measure or dimension field
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*측정치 또는 차원 필드*
계산하려는 측정값 또는 차원으로, 예를 들면 `{Sales Amt}`입니다. 유효 값은 `PRE_FILTER` 및 `PRE_AGG`입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
`POST_AGG_FILTER`에 대한 기본값은 공백입니다. `POST_AGG_FILTER`이(가) 작업에 적합한 레벨이 아니므로 오류 메시지가 표시됩니다. 자세한 내용은 [Amazon Quick에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예에서는 `PRE_AGG` 수준에서 `City` 및 `State`(으)로 분할된 `Sales`의 고유한 수를 가져옵니다.
```
distinctCountOver
(
Sales,
[City, State], PRE_AGG
)
```
# lag
`lag` 함수는 지정 파티션 및 정렬을 바탕으로 치수에 뒤떨어지는(이전) 값을 계산합니다.
`lag`는 SPICE와 직접 쿼리 데이터 세트를 기반으로 한 분석에 사용할 수 있습니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
lag
(
lag
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index
,[ partition_field, ... ]
)]
)
```
## 인수
*치수*
lag를 구하려는 치수입니다. 집계가 포함될 수 있으며, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*lookup index*
lookup index는 양수 또는 정수입니다. 정렬의 다음 행(양수) 또는 정렬의 이전 행(음수)을 말합니다. 조화 인덱스는 1–2,147,483,647이 될 수 있습니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 호환되는 에디션의 Amazon Aurora MySQL이 있는 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제는 `cancellation_code`의 오름차순 정렬에서 출신국 기준으로 이전 `sum(sales)`을 계산합니다.
```
lag
(
sum(Sales),
[cancellation_code ASC],
1,
[origin_state_nm]
)
```
다음 예제는 `lag`이(가) 포함된 계산 필드를 사용하여 `Order Date`(으)로 정렬한 현재 행 다음에 이전 행의 판매 금액을 표시합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
lag(
sum({Sales}),
[{Order Date} ASC],
1
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/lagCalc.png)
다음 예제는 `lag`이(가) 포함된 계산 필드를 사용하여 `Segment`별로 분할된 `Order Date`(으)로 정렬한 현재 행 다음에 이전 행의 판매 금액을 표시합니다.
```
lag
(
sum(Sales),
[Order Date ASC],
1, [Segment]
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/lagCalc2.png)
# lead
`lead` 함수는 지정 파티션 및 정렬을 바탕으로 치수에 이어지는(다음) 값을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
lead
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index,
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
lead를 구하려는 치수입니다. 집계가 포함될 수 있으며, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*lookup index*
lookup index는 양수 또는 정수입니다. 정렬의 다음 행(양수) 또는 정렬의 이전 행(음수)을 말합니다. 조화 인덱스는 1–2,147,483,647이 될 수 있습니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 호환되는 에디션의 Amazon Aurora MySQL이 있는 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제는 `cancellation_code`의 오름차순 정렬에서 출신국 기준으로 다음 `sum(sales)`을 계산합니다.
```
lead
(
sum(sales),
[cancellation_code ASC],
1,
[origin_state_nm]
)
```
다음 예제는 lead가 포함된 계산 필드를 사용하여 `Customer Segment`로 정렬한 현재 행 옆에 다음 행 금액을 표시합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
lead(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Segment} ASC],
1
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/leadCalc.png)
# percentDifference
`percentDifference` 함수는 분할과 정렬, lookup index를 바탕으로 현재 값과 비교 값 사이의 비율 차이를 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
percentDifference
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
비율 차이를 확인하려는 집계 치수입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*lookup index*
lookup index는 양수 또는 정수입니다. 정렬의 다음 행(양수) 또는 정렬의 이전 행(음수)을 말합니다. 조화 인덱스는 1–2,147,483,647이 될 수 있습니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 호환되는 에디션의 Aurora MySQL이 있는 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제는 `Sales` 기준으로 정렬한 현재 및 이전 `State`의 `sum(Sales)` 간 차이를 비율로 계산합니다.
```
percentDifference
(
sum(amount),
[sum(amount) ASC],
-1,
[State]
)
```
다음 예제는 정렬 기준(`[{Customer Region} ASC]`)에 따라 또 다른 `Billed Amount`에 대한 `Billed Amount`의 비율을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
percentDifference
(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. 빨간색 문자는 `Customer Region` **APAC** 에 대한 `Billed Amount`가 **EMEA** 리전 금액보다 24% 적음을 보여줍니다
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentDifference.png)
# avgOver
`avgOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 치수의 평균을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
avgOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
다음 예제는 `Customer Region`에 대한 평균 `Billed Amount`을 보여줍니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
avgOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. `Service Line`를 추가한 각각의 총 청구 금액을 표시하고, 세 값의 평균을 계산된 필드에 표시합니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/avgOver.png)
## 인수
*치수*
계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 `City` 및 `State`를 분할 기준으로 한 평균 `sum(Sales)`입니다.
```
avgOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
# countOver
`countOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 크기 또는 치수의 개수를 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
countOver
(
measure or dimension field
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*측정치 또는 차원 필드*
계산하려는 측정값 또는 차원으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 `City` 및 `State`의 `Sales` 개수입니다.
```
countOver
(
Sales,
[City, State]
)
```
다음 예제는 `City` 및 `State`의 `{County}` 개수입니다.
```
countOver
(
{County},
[City, State]
)
```
다음 예제는 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount` 개수를 보여줍니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
countOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. 관련된 다른 필드가 없으므로 각 리전의 개수는 1입니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/countOver1.png)
추가 필드를 추가하면 개수가 변경됩니다. 다음 스크린샷에서는 `Customer Segment` 및 `Service Line`을 추가합니다. 이러한 필드 각각에는 세 고유값이 포함됩니다. 세그먼트 3개, 서비스 라인 3개, 리전 3개이므로 계산 필드에 9라고 표시합니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/countOver2.png)
계산 필드 `countOver( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}, {Customer Segment}, {Service Line}]`의 파티션 필드에 추가 필드를 2개 추가할 경우 각 행에 대한 개수는 다시 1입니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/countOver.png)
# maxOver
`maxOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 치수 또는 날짜의 최댓값을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
maxOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제에서는 `City` 및 `State`를 분할 기준으로 `sum(Sales)`의 최댓값을 계산합니다.
```
maxOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
다음 예제는 `Customer Region`에 대한 최대 `Billed Amount`을 보여줍니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
maxOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. `Service Line`를 추가한 각각의 총 청구 금액을 표시하고, 세 값의 최댓값을 계산된 필드에 표시합니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/maxOver.png)
# minOver
`minOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 치수 또는 날짜의 최솟값을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
minOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 `City` 및 `State`를 분할 기준으로 `sum(Sales)`의 최솟값을 계산합니다.
```
minOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
다음 예제는 `Customer Region`에 대한 최소 `Billed Amount`을 보여줍니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
minOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. `Service Line`를 추가한 각각의 총 청구 금액을 표시하고, 세 값의 최솟값을 계산 필드에 표시합니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/minOver.png)
# percentileOver
`percentileOver` 함수는 차원 목록으로 분할된 측정치의 n번째 백분위 수를 계산합니다. Quick에서 사용할 수 있는 `percentileOver` 계산에는 두 가지 종류가 있습니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html)은(는) 선형 보간을 사용하여 결과를 결정합니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html)은(는) 실제 값을 사용하여 결과를 결정합니다.
`percentileOver` 함수는 `percentileDiscOver`의 별칭입니다.
# percentileContOver
`percentileContOver` 함수는 `measure`의 실제 수치를 기반으로 백분위수를 계산합니다. 필드 모음에 적용된 그룹화 및 정렬을 사용합니다. 결과는 지정된 계산 수준에서 지정된 차원을 기준으로 분할됩니다.
이 함수를 사용하면 다음 질문에 답할 수 있습니다. 이 백분위수에 있는 실제 데이터 포인트는 무엇입니까? 데이터 세트에 있는 가장 가까운 백분위수 값을 반환하려면 `percentileDiscOver`을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 `percentileContOver`을(를) 대신 사용하십시오.
## 구문
```
percentileContOver (
measure
, percentile-n
, [partition-by, …]
, calculation-level
)
```
## 인수
*치수*
백분위수를 계산하는 데 사용할 숫자 값을 지정합니다. 인수는 치수 또는 지표여야 합니다. 이 계산에서 Null 값은 무시됩니다.
*백분위 수*
백분위수 값은 0\$1100의 임의의 숫자 상수일 수 있습니다. 50의 백분위 값은 치수의 중간값을 계산합니다.
*파티션별*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1 \$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*calculation-level*
평가 순서와 관련하여 계산을 수행할 위치를 지정합니다. 지원되는 계산 수준은 세 가지입니다.
+ PRE\$1FILTER
+ PRE\$1AGG
+ POST\$1AGG\$1FILTER(기본값) - 이 계산 수준을 사용하려면 `sum(measure)`을(를) 예로 들어 `measure`에 대한 집계를 지정하십시오.
PRE\$1FILTER 및 PRE\$1AGG는 시각화에서 집계가 발생하기 전에 적용됩니다. 이 두 계산 수준의 경우 계산된 필드 표현식에서 `measure` 집계를 지정할 수 없습니다. 계산 수준 및 적용 시기에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick의 평가 순서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) 및 [Quick의 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 반환
함수의 결과는 숫자입니다.
## percentileContOver의 예
다음 예제는 percentileContOver의 작동 방식을 설명하는 데 도움이 됩니다.
**Example 중앙값에 대한 계산 수준 비교**
다음 예제에서는 함수에 다양한 계산 수준을 사용하여 차원 (범주) 의 `percentileContOver` 중앙값을 보여줍니다. 백분위수는 50입니다. 데이터 세트는 리전 필드를 기준으로 필터링됩니다. 각 계산된 필드의 코드는 다음과 같습니다.
+ `example = left( category, 1 )`(단순화된 예제.)
+ `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` 함수는 `measure`의 실제 수치를 기반으로 백분위수를 계산합니다. 필드 모음에 적용된 그룹화 및 정렬을 사용합니다. 결과는 지정된 계산 수준에서 지정된 차원을 기준으로 분할됩니다. `percentileOver` 함수는 `percentileDiscOver`의 별칭입니다.
이 함수를 사용하면 다음 질문에 답할 수 있습니다. 이 백분위수에 있는 실제 데이터 포인트는 무엇입니까? 데이터 세트에 있는 가장 가까운 백분위수 값을 반환하려면 `percentileDiscOver`을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 `percentileContOver`을(를) 대신 사용하십시오.
## 구문
```
percentileDiscOver (
measure
, percentile-n
, [partition-by, …]
, calculation-level
)
```
## 인수
*치수*
백분위수를 계산하는 데 사용할 숫자 값을 지정합니다. 인수는 치수 또는 지표여야 합니다. 이 계산에서 Null 값은 무시됩니다.
*백분위 수*
백분위수 값은 0\$1100의 임의의 숫자 상수일 수 있습니다. 50의 백분위 값은 치수의 중간값을 계산합니다.
*파티션별*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1 \$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*calculation-level*
평가 순서와 관련하여 계산을 수행할 위치를 지정합니다. 지원되는 계산 수준은 세 가지입니다.
+ PRE\$1FILTER
+ PRE\$1AGG
+ POST\$1AGG\$1FILTER (기본값) - 이 계산 수준을 사용하려면 `sum(measure)`을(를) 예로 들어 `measure`에 대한 집계를 지정해야 합니다.
PRE\$1FILTER 및 PRE\$1AGG는 시각화에서 집계가 발생하기 전에 적용됩니다. 이 두 계산 수준의 경우 계산된 필드 표현식에서 `measure` 집계를 지정할 수 없습니다. 계산 수준 및 적용 시기에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick의 평가 순서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) 및 [Quick의 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 반환
함수의 결과는 숫자입니다.
## percentileDiscOver의 예
다음 예제는 percentileDiscover의 작동 방식을 설명하는 데 도움이 됩니다.
**Example 중앙값에 대한 계산 수준 비교**
다음 예제에서는 함수에 다양한 계산 수준을 사용하여 차원 (범주) 의 `percentileDiscOver` 중앙값을 보여줍니다. 백분위수는 50입니다. 데이터 세트는 리전 필드를 기준으로 필터링됩니다. 각 계산된 필드의 코드는 다음과 같습니다.
+ `example = left( category, 1 )`(단순화된 예제.)
+ `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 중앙값**
다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할된 `Sales`의 중간값(50번째 백분위수)을 계산합니다.
```
percentileDiscOver
(
Sales,
50,
[City, State]
)
```
다음 예제에서는 `Customer Region` 기준으로 분할된 `sum({Billed Amount})`의 98번째 백분위수를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
percentileDiscOver
(
sum({Billed Amount}),
98,
[{Customer Region}]
)
```
다음 스크린샷은 이 두 예제가 차트에서 어떻게 보이는지 보여줍니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentilOver-50-98.png)
# percentOfTotal
`percentOfTotal` 함수는 지정 차원을 바탕으로 총합에 대한 치수의 비율을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
percentOfTotal
(
measure
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
총 비율을 확인하려는 집계 치수입니다. 현재 `distinct count` 집계는 `percentOfTotal`에 대해 지원되지 않습니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예는 각 `State`에서 총 `Sales`에 기여한 비율의 계산을 생성합니다.
```
percentOfTotal
(
sum(Sales),
[State]
)
```
다음 예시는 분할 기준(`[{Service Line} ASC]`)에 따라 총 `Billed Amount`에 비교했을 때 `Billed Amount`의 비율을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
percentOfTotal
(
sum( {Billed Amount} ),
[{Service Line}]
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. 빨간 강조 표시는 값이 "`Billing`"인 파티션에 리전당 하나씩 모두 세 항목이 있음을 보여줍니다. 이 서비스 라인의 총 청구액은 세 비율로 나뉘어 총 100를 이룹니다. 비율은 반올림하므로 모두 더했을 때 정확히 100%가 아닐 수도 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentOfTotal.png)
# periodOverPeriodDifference
`periodOverPeriodDifference` 함수는 기간 세분성 및 오프셋으로 지정된 서로 다른 두 기간의 측정값 차이를 계산합니다. 차이 계산과 달리 이 함수는 고정된 크기의 오프셋 대신 날짜 기반 오프셋을 사용합니다. 이렇게 하면 데이터 세트에 데이터 포인트가 없더라도 정확한 날짜만 비교할 수 있습니다.
## 구문
```
periodOverPeriodDifference(
measure,
date,
period,
offset)
```
## 인수
*치수*
periodOverPeriod 계산을 수행하고자 하는 집계된 측정값입니다.
*dateTime*
기간별 계산을 계산하는 데 사용되는 날짜 차원입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
기본값은 시각적 날짜 차원 세분성입니다.
*Offset*
(선택 사항) 오프셋은 비교하려는 이전 기간(기간으로 지정)을 나타내는 양의 정수 또는 음의 정수일 수 있습니다. 예를 들어 오프셋이 1인 분기 기간은 이전 분기와 비교하는 것을 의미합니다.
기본값은 1입니다.
## 예제
다음 예제에서는 계산된 필드 `PeriodOverPeriod`을(를) 사용하여 어제의 판매액 차이를 표시합니다.
```
periodOverPeriodDifference(sum(Sales), {Order Date})
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference.png)
다음 예제에서는 계산된 필드 `PeriodOverPeriod`을(를) 사용하여 지난 2개월간의 판매액 차이를 표시합니다. 아래 예는 `Mar2020` 및 `Jan2020`의 매출을 비교한 것입니다.
```
periodOverPeriodDifference(sum(Sales),{Order Date}, MONTH, 1)
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference2.png)
# periodOverPeriodLastValue
`periodOverPeriodLastValue` 함수는 기간 세분성 및 오프셋으로 지정된 대로 이전 기간의 마지막 (이전) 측정값을 계산합니다. 이 함수는 고정된 크기의 오프셋 대신 날짜 기반 오프셋을 사용합니다. 이렇게 하면 데이터 세트에 데이터 포인트가 없더라도 정확한 날짜만 비교할 수 있습니다.
## 구문
```
periodOverPeriodLastValue(
measure,
date,
period,
offset)
```
## 인수
*치수*
차이를 확인하려는 집계 치수입니다.
*date*
periodOverPeriod 계산할 때 사용하는 날짜 측정기준입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
이 인수는 기본적으로 시각적 집계의 세분성을 사용합니다.
*Offset*
(선택 사항) 오프셋은 비교하려는 이전 기간(기간으로 지정)을 나타내는 양의 정수 또는 음의 정수일 수 있습니다. 예를 들어 오프셋이 1인 분기 기간은 이전 분기와 비교하는 것을 의미합니다.
기본값은 1입니다.
## 예제
다음 예제에서는 시각적 차원 세분성과 기본 오프셋 1을 사용하여 매출의 월별 누계 값을 계산합니다.
```
periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date})
```
다음 예에서는 `MONTH`의 고정 세분성과 고정 오프셋을 1로 하여 매출의 월별 대비 가치를 계산합니다.
```
periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date},MONTH, 1)
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthLastValue.png)
# periodOverPeriodPercentDifference
`periodOverPeriodPercentDifference` 함수는 기간 세분성 및 오프셋으로 지정된 대로 서로 다른 두 기간의 측정값 백분율 차이를 계산합니다. percentDifference와 달리 이 함수는 고정된 크기의 오프셋 대신 날짜 기반 오프셋을 사용합니다. 이렇게 하면 데이터 세트에 데이터 포인트가 없더라도 정확한 날짜만 비교할 수 있습니다.
## 구문
```
periodOverPeriodPercentDifference(
measure,
date,
period,
offset)
```
## 인수
*치수*
차이를 확인하려는 집계 치수입니다.
*date*
periodOverPeriod 계산할 때 사용하는 날짜 측정기준입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
이 인수는 기본적으로 시각적 집계의 세분성을 사용합니다.
*Offset*
(선택 사항) 오프셋은 비교하려는 이전 기간(기간으로 지정)을 나타내는 양의 정수 또는 음의 정수일 수 있습니다. 예를 들어 오프셋이 1인 분기 기간은 이전 분기와 비교하는 것을 의미합니다.
기본값은 1입니다.
## 예제
다음 예제에서는 시각적 차원 세분성과 기본 오프셋 1을 사용하여 월별 매출액 퍼센트 차이를 계산합니다.
```
periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales),{Order Date})
```
다음 예제에서는 `MONTH`의 고정 세분성과 고정 오프셋을 1로 하여 매출의 월별 퍼센트 차이를 계산합니다.
```
periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales), {Order Date}, MONTH, 1)
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthPercentDifference.png)
# periodToDateAvgOverTime
`periodToDateAvgOverTime` 함수는 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성(예: 분기)에 대한 측정값의 평균을 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateAvgOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 치수의 집계
*dateTime*
PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 날짜 측정기준입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다.
## 예제
다음 함수는 월별 평균 요금을 계산합니다.
```
periodToDateAvgOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDAvgOverTimeResults.png)
# periodToDateCountOverTime
`periodToDateCountOverTime` 함수는 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성 (예: 1/4) 에 대한 차원 또는 측정값의 수를 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateCountOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 치수의 집계
*dateTime*
PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 날짜 측정기준입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다.
## 예제
다음 예제에서는 월별 공급업체 수를 계산합니다.
```
periodToDateCountOverTime(count(vendorid), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDCountOverTimeResults.png)
# periodToDateMaxOverTime
`periodToDateMaxOverTime` 함수는 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성 (예: 1/4) 에 대한 측정값의 최대값을 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateMaxOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 치수의 집계
*dateTime*
PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 날짜 측정기준입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다.
## 예제
다음 예시에서는 월별 최대 운임을 계산합니다.
```
periodToDatemaxOverTime(max({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDMaxOverTimeResults.png)
# periodToDateMinOverTime
`periodToDateMinOverTime` 함수는 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성 (예: 1/4) 에 대한 측정값의 최소값을 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateMinOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 치수의 집계
*dateTime*
PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 날짜 측정기준입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다.
## 예제
다음 예시에서는 월별 최저 요금을 계산합니다.
```
periodToDateMinOverTime(min({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDMinOverTimeResults.png)
# periodToDateSumOverTime
`periodToDateSumOverTime` 함수는 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성 (예: 1/4) 에 대한 측정값의 합계를 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateSumOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 치수의 집계
*dateTime*
PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 날짜 측정기준입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다.
## 예제
다음 함수는 월별 총 운임 금액을 반환합니다.
```
periodToDateSumOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDSumOverTime-example-results.png)
# stdevOver
`stdevOver` 함수는 샘플을 기반으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 표준 편차를 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
stdevOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 계산됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 샘플을 기준으로 `sum(Sales)`의 표준 편차를 계산하고 `City`, `State`로 분할한 결과를 보여줍니다.
```
stdevOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
다음 예제는 샘플을 기준으로 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 표준 편차를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
stdevOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# stdevpOver
`stdevpOver` 함수는 편향된 모집단을 기준으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 표준 편차를 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
stdevpOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 계산됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 편향된 모집단을 기준으로 `City`, `State` 분할된 `sum(Sales)`의 표준 편차를 계산합니다.
```
stdevpOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
다음 예제는 편향된 모집단을 기준으로 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 표준 편차를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
stdevpOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# varOver
`varOver` 함수는 샘플을 기반으로 선택된 특성 별로 분할된 지정된 치수의 분산을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
varOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 샘플을 기준으로 `sum(Sales)`의 분산을 계산하고 `City`, `State`로 분할한 결과를 보여줍니다.
```
varOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
다음 예제는 샘플을 기준으로 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 분산을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
varOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# varpOver
`varpOver` 함수는 편향된 모집단을 기준으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 분산을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
varpOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 편향된 모집단을 기준으로 `sum(Sales)`의 분산을 계산하고 `City`, `State`로 분할한 결과를 보여줍니다.
```
varpOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
다음 예제는 편향된 모집단을 기준으로 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 분산을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
varpOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# sumOver
`sumOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 치수의 합을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
sumOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 인수
*치수*
계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 계산됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제에서는 `City` 및 `State`를 분할 기준으로 `sum(Sales)`의 합을 계산합니다.
```
sumOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
다음 예제에서는 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 합계를 구합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
sumOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. `Customer Segment`를 추가한 각각의 총 청구 금액을 `Customer Region`의 합으로 구하고 계산 필드에 표시합니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sumOver.png)
# denseRank
`denseRank` 함수는 지정 분할과 비교한 차원 또는 치수의 순위를 계산합니다. 중복은 무시하고 각 항목을 단 한 번 센 후 중복값의 순위가 동일하도록 "공백 없이" 순위를 할당합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
denseRank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*정렬 순서 필드*
측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 `State` 및 `City` 기준으로 내림차순으로 밀집 정렬한 `max(Sales)`의 순위입니다. `max(Sales)`가 동일한 모든 도시에 동일 순위가 할당되며, 그다음 도시는 연속으로 이어지는 순위를 매깁니다. 예를 들어 순위가 같은 도시가 세 곳이라면 네 번째 도시는 2위입니다.
```
denseRank
(
[max(Sales) DESC],
[State, City]
)
```
다음 예제는 `State` 기준으로 내림차순으로 밀집 정렬한 `max(Sales)`의 순위입니다. `max(Sales)`가 동일한 모든 주에 동일 순위가 할당되며, 그다음은 연속으로 이어지는 순위를 매깁니다. 예를 들어 순위가 같은 주가 세 곳이라면 네 번째 주는 2위입니다.
```
denseRank
(
[max(Sales) DESC],
[State]
)
```
# rank
`rank` 함수는 지정 분할과 비교한 차원 또는 치수의 순위를 계산합니다. 중복까지 각 항목을 한 번 계산하며 순위에 "취약점 포함"을 할당하여 중복값을 보완합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
rank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 집계 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제는 **WA**의 `State` 안에서 `State` 및 `City` 기준으로 내림차순으로 정렬한 `max(Sales)`의 순위입니다. `max(Sales)`가 동일한 모든 도시에는 동일 순위를 할당하지만, 그다음 순위는 앞 순위의 개수를 모두 합한 이후의 순위를 표시합니다. 예를 들어 순위가 같은 도시가 세 곳이라면 네 번째 도시는 4위입니다.
```
rank
(
[max(Sales) DESC],
[State, City]
)
```
다음 예제는 `State` 기준으로 오름차순 정렬 순서에 따른 `max(Sales)`의 순위입니다. `max(Sales)`가 동일한 모든 주에는 동일 순위를 할당하지만, 그다음 순위는 앞 순위의 개수를 모두 합한 이후의 순위를 표시합니다. 예를 들어 순위가 같은 주가 세 곳이라면 네 번째 주는 4위입니다.
```
rank
(
[max(Sales) ASC],
[State]
)
```
다음은 `Billed Amount` 기준의 `Customer Region` 순위 예시입니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
rank(
[sum({Billed Amount}) DESC]
)
```
다음 스크린샷은 총 `Billed Amount`와 함께 예제의 결과를 표시하므로 각 리전의 순위를 볼 수 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/rankCalc.png)
# percentileRank
`percentileRank` 함수는 지정 분할과 비교한 치수 또는 규격의 백분위 순위를 계산합니다. 이 백분위 순위 값(*x*)은 현재 항목이 지정된 파티션 내 값의 *x*%를 상회함을 나타냅니다. 백분위 순위 값은 0 이상 100 미만의 수를 범위로 합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
percentileRank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ {partition_field}, ... ]
)
```
## 인수
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 집계 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*계산 수준*
(선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다.
+ **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다.
+ **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다.
+ **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다.
비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html).
## 예제
다음 예제에서는 `State` 기준으로 `max(Sales)`의 내림차순 백분위 순위를 결정합니다.
```
percentileRank
(
[max(Sales) DESC],
[State]
)
```
다음 예제에서는 총 `Billed Amount` 기준으로 `Customer Region`의 백분위 순위를 결정합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
percentileRank(
[sum({Billed Amount}) DESC],
[{Customer Region}]
)
```
다음 스크린샷은 총 `Billed Amount`와 함께 예제의 결과를 표시하므로 각 리전의 비교해 볼 수 있습니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentileRank.png)
# runningAvg
`runningAvg` 함수는 지정 차원과 정렬 순서를 바탕으로 측정치의 실행 평균을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
runningAvg
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
실행 평균을 확인하려는 집계 측정치입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할되고, `Sales` 기준으로 정렬된 `sum(Sales)`의 실행 평균을 계산합니다.
```
runningAvg
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
다음 예제에서는 월(`[truncDate("MM",Date) ASC]`) 기준으로 정렬된 `Billed Amount`의 실행 평균을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
runningAvg
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningCount
`runningCount` 함수는 지정된 차원과 정렬 순서에 따라 측정치 또는 치수의 실행 개수를 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
runningCount
(
measure_or_dimension
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*측정치 또는 차원*
실행 개수를 확인하려는 집계 측정치 또는 차원입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할되고, `Sales` 기준으로 정렬된 `sum(Sales)`의 실행 개수를 계산합니다.
```
runningCount
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
다음 예제에서는 월(`[truncDate("MM",Date) ASC]`) 기준으로 정렬된 `Billed Amount`의 실행 개수를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
runningCount
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningMax
`runningMax` 함수는 지정된 차원 및 정렬 순서에 따라 측정치의 실행 최대값을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
runningMax
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
실행 최대값을 확인하려는 집계 측정치입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할되고, `Sales` 기준으로 정렬된 `sum(Sales)`의 실행 최대를 계산합니다.
```
runningMax
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
다음 예제에서는 월 `[truncDate("MM",Date) ASC]`) 기준으로 정렬된 `Billed Amount`의 실행 최대값을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
runningMax
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningMin
`runningMin` 함수는 지정된 차원 및 정렬 순서에 따라 측정치의 실행 최소를 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
runningMin
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
실행 최소값을 확인하려는 집계 측정치입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할되고, `Sales` 기준으로 정렬된 `sum(Sales)`의 실행 최소를 계산합니다.
```
runningMin
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
다음 예제에서는 월 `[truncDate("MM",Date) ASC]`) 기준으로 정렬된 `Billed Amount`의 실행 최소를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
runningMin
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningSum
`runningSum` 함수는 지정 차원과 정렬 순서를 바탕으로 치수의 누계를 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
runningSum
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
누계를 확인하려는 집계 치수입니다.
*정렬 순서 필드*
하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제는 `Sales` 정렬, `City` 및 `State` 분할 기준으로 `sum(Sales)`의 누계를 계산합니다.
```
runningSum
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
다음 예제는 월(`[truncDate("MM",Date) ASC]`) 정렬 기준으로 `Billed Amount`의 누계를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다.
```
runningSum
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. 빨간색 레이블은 각 금액을 다음 금액에 더한(`a + b = c`) 결과 새롭게 나온 총계입니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/runningSum.png)
# firstValue
`firstValue` 함수는 지정된 속성에 따라 분할되고 정렬된 집계된 측정값 또는 차원의 첫 번째 값을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
firstValue
(
aggregated measure or dimension,
[ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ],
[ partition_by_attribute, ... ]
)
```
## 인수
집계된 측정값 또는 차원
첫 번째 값을 확인하려는 집계 측정치 또는 차원입니다.
*정렬 속성*
측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
속성별 파티션
(선택 사항) 하나 이상의 측정값 또는 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `Flight Date`별로 정렬된, `Flight Date` 기준 오름차순 및 `Origin Airport`(으)로 분할된 첫 번째 `Destination Airport`을(를) 계산합니다.
```
firstValue(
{Destination Airport}
[{Flight Date} ASC],
[
{Origin Airport},
{Flight Date}
]
)
```
# lastValue
`lastValue` 함수는 지정된 속성을 기준으로 분할 및 정렬된 집계된 측정값 또는 차원의 마지막 값을 계산합니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
lastValue
(
aggregated measure or dimension,
[ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ],
[ partition_by_attribute, ... ]
)
```
## 인수
집계된 측정값 또는 차원
마지막 값을 확인하려는 집계 측정치 또는 차원입니다.
*정렬 속성*
측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(`ASC`) 또는 내림차순(`DESC`)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
속성별 파티션
(선택 사항) 하나 이상의 측정값 또는 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `Destination Airport`의 마지막 값을 계산합니다. 이 계산은 `Flight Date` 값을 기준으로 정렬되고 오름차순으로 정렬된 `Flight Date` 값과 `Origin Airport` 값을 기준으로 분할됩니다.
```
lastValue(
[{Destination Airport}],
[{Flight Date} ASC],
[
{Origin Airport},
truncDate('DAY', {Flight Date})
]
)
```
# windowAvg
`windowAvg` 함수는 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 평균을 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다. 예를 들어 `windowAvg`을 사용하여 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 이동 평균은 흔히 선형 차트의 노이즈를 없애는 데 사용됩니다.
창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
windowAvg
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
평균을 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다.
*정렬 속성*
측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1 \$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*시작 인덱스*
시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*종료 인덱스*
종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 분할된 `sum(Revenue)`의 이동 평균을 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 3행과 아래 2행이 포함됩니다.
```
windowAvg
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
3,
2
)
```
다음 스크린샷은 이 이동 평균 예제의 결과를 보여줍니다. 수익과 수익의 이동 평균 간의 차이를 보여주기 위해 합계(수익) 필드가 차트에 추가됩니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/windowAvg.png)
# windowCount
`windowCount` 함수는 지정된 속성 기준으로 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치 또는 차원의 개수를 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다.
창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
windowCount
(
measure_or_dimension
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*측정치 또는 차원*
평균을 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다.
*정렬 속성*
측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*시작 인덱스*
시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*종료 인덱스*
종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 분할된 `sum(Revenue)`의 이동 개수를 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 3행과 아래 2행이 포함됩니다.
```
windowCount
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
3,
2
)
```
# windowMax
`windowMax` 함수는 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 최대를 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다. `windowMax`을 사용하면 일정 기간 동안 지표의 최대를 파악할 수 있습니다.
창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
windowMax
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
평균을 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다.
*정렬 속성*
측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*시작 인덱스*
시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*종료 인덱스*
종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 분할된 `sum(Revenue)`의 검사하는 12개월 최대값을 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 12행과 아래 0행이 포함됩니다.
```
windowMax
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
12,
0
)
```
다음 스크린샷은 이 검사하는 12개월 예제의 결과를 보여줍니다. 수익과 검사하는 12개월 최대 수익의 차이를 보여주기 위해 합계(수익) 필드가 차트에 추가됩니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/windowMax.png)
# windowMin
`windowMin` 함수는 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 최소값을 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다. `windowMin`을 사용하면 일정 기간 동안 지표의 최소를 파악할 수 있습니다.
창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
windowMin
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
평균을 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다.
*정렬 속성*
측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*시작 인덱스*
시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*종료 인덱스*
종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 분할된 `sum(Revenue)`의 검사하는 12개월 최소를 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 12행과 아래 0행이 포함됩니다.
```
windowMin
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
12,
0
)
```
다음 스크린샷은 이 검사하는 12개월 예제의 결과를 보여줍니다. 수익과 검사하는 12개월 최소 수익의 차이를 보여주기 위해 합계(수익) 필드가 차트에 추가됩니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/windowMin.png)
# windowSum
`windowSum` 함수는 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 합계를 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다.
창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다.
## 구문
괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다.
```
windowSum
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 인수
*치수*
합계를 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다.
엔진 MySQL, MariaDB 및 MySQL 호환성이 있는 Amazon Aurora의 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다. 창 함수는 MySQL 8 이하 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다.
*정렬 속성*
측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
*시작 인덱스*
시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*종료 인덱스*
종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오.
*partition field*
(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다.
목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.
## 예제
다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 정렬된 `sum(Revenue)`의 이동 합계를 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 2행과 아래 1행이 포함됩니다.
```
windowSum
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
2,
1
)
```
다음 예제에서는 검사하는 12개월 합계를 보여줍니다.
```
windowSum(sum(Revenue),[SaleDate ASC],12,0)
```
다음 스크린샷은 이 검사하는 12개월 합계 예제의 결과를 보여줍니다. 수익과 검사하는 12개월 합계 수익의 차이를 보여주기 위해 `sum(Revenue)` 필드가 차트에 추가됩니다.
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/windowSum.png)