쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

필드 집계 변경

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필드 집계 변경 - Amazon QuickSight

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

필드에 함수를 적용하여 지정된 제품에 대한 매출 합계와 같은 집계 정보를 표시할 수 있습니다. 시각적 객체 편집기 또는 필드 모음에서 옵션을 사용하여 집계 함수를 적용할 수 있습니다. Amazon QuickSight에서는 다음 집계 함수를 사용할 수 있습니다.

  • 평균 - 선택한 필드의 평균값을 계산합니다.

  • 개수 - 지정된 차원에 대해 선택한 치수가 포함된 레코드 수를 계산합니다. 예: 주별 주문 ID 수

  • 개별 집계 - 선택된 차원에 대해, 선택된 치수에 포함된 서로 다른 값의 수를 계산합니다. 예: 리전별 제품 수 단순 집계는 각 리전에서 판매된 제품의 수를 표시할 수 있습니다. 개별 집계는 각 리전에서 판매되는 다른 제품의 수를 표시할 수 있습니다. 2,000개의 품목을 판매했어도 품목의 종류는 단 두 가지 뿐일 수도 있습니다.

  • 최대 - 선택한 필드의 최댓값을 계산합니다.

  • 최소 - 선택한 필드의 최솟값을 계산합니다.

  • 중간값 - 선택한 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 중간값을 계산합니다.

  • 합계 - 선택한 필드의 모든 값을 합산합니다.

  • 표준 편차 - 샘플 또는 편향된 모집단을 기반으로, 선택한 차원으로 그룹화된 지정된 치수에서 숫자 집합의 표준 편차를 계산합니다.

  • 분산 - 샘플 또는 편향된 모집단을 기반으로, 선택한 차원으로 그룹화된 지정된 치수에서 숫자 집합의 분산을 계산합니다.

  • 백분위수 - 선택한 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 n번째 백분위수를 계산합니다.

숫자 필드에는 모든 집계 함수를 적용할 수 있습니다. 치수가 필요한 필드 모음에서 사용하도록 선택하면 개수는 자동으로 차원에 적용됩니다. 이러한 방식으로 차원을 사용하면 차원에 적용된 집계 함수도 변경할 수 있습니다. 차원 필드 모음의 필드에는 집계 함수를 적용할 수 없습니다.

집계된 필드를 지원하는 시각적 요소는 시각적 객체 유형에 따라 달라집니다.

시각적 객체 편집기를 사용하여 필드에 대한 집계 변경 또는 추가

필드 집계를 변경하거나 추가하려면 다음 절차를 따르세요.

필드의 집계 변경 또는 추가
  1. 시각적 객체에서 집계를 적용하려는 필드에 대한 시각적 편집기를 선택합니다.

  2. 시각적 객체 편집기 메뉴에서, 집계를 선택한 다음 적용하려는 집계 기능을 선택합니다.

    Dropdown menu showing aggregate functions such as Sum, Average, Count, and others for data analysis.

필드 모음을 사용하여 필드에 대한 집계 변경 또는 추가

피벗 테이블 시각적 객체의 필드에 집계를 추가하려면 다음 절차를 따르세요.

피벗 테이블 시각적 객체의 필드에 집계를 추가하려면 다음 절차를 따르세요.
  1. 필드 항목을 필드 모음으로 드래그합니다.

  2. 집계 기능을 적용하려는 필드를 포함한 필드 모음을 선택합니다.

  3. 필드 모음 메뉴에서, 집계를 선택한 다음 적용하려는 집계 기능을 선택합니다.

    Dropdown menu showing aggregate functions such as Sum, Average, Count, and Max for data analysis.
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