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# percentileDiscOver
<a name="percentileDiscOver-function"></a>

A função `percentileDiscOver` calcula o percentil com base nos números reais em `measure`. Ela usa o agrupamento e a classificação aplicados nas fontes do campo. O resultado é particionado pela dimensão especificada no nível de cálculo especificado. A função `percentileOver` é um alias de `percentileDiscOver`.

Use essa função para responder à seguinte pergunta: quais pontos de dados reais estão presentes nesse percentil? Para retornar o valor do percentil mais próximo que está presente no seu conjunto de dados, use `percentileDiscOver`. Para retornar um valor de percentil exato que talvez não esteja presente no seu conjunto de dados, use `percentileContOver`. 

## Sintaxe
<a name="percentileDiscOver-function-syntax"></a>

```
percentileDiscOver (
     measure
   , percentile-n
   , [partition-by, …]
   , calculation-level
)
```

## Argumentos
<a name="percentileDiscOver-function-arguments"></a>

 *medida*   
Especifica um valor numérico a ser usado para computar o percentil. O argumento deve ser uma medida ou uma métrica. Nulls são ignorados no cálculo. 

 *percentil n*   
O valor do percentil pode ser qualquer constante numérica de 0 a 100. Um valor de percentil 50 calcula o valor médio da medida. 

 *partition-by*   
(Opcional) Uma ou mais dimensões pelas quais deseja particionar, separadas por vírgulas. Cada campo na lista está entre \$1 \$1 (chaves), caso seja mais de uma palavra. A lista completa está entre colchetes ([ ]).

 *calculation-level*   
 Especifica onde realizar o cálculo em relação à ordem de avaliação. Há três níveis de cálculo compatíveis:  
+ PRE\$1FILTER
+ PRE\$1AGG
+ POST\$1AGG\$1FILTER (padrão): para usar esse nível de cálculo, você precisa especificar uma agregação em `measure`, por exemplo, `sum(measure)`.
PRE\$1FILTER e PRE\$1AGG são aplicados antes que a agregação ocorra em uma visualização. Para esses dois níveis de cálculo, você não pode especificar uma agregação em `measure` na expressão do campo calculado. Para saber mais sobre os níveis de cálculo e quando eles se aplicam, consulte [Ordem de avaliação no Amazon Quick](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) e [Uso de cálculos com reconhecimento de nível no](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html) Quick.

## Retornos
<a name="percentileDiscOver-function-return-type"></a>

O resultado da função é um número. 

## Exemplo de percentileDiscOver
<a name="percentileDiscOver-examples"></a>

O exemplo a seguir ajuda a explicar como percentileDiscOver funciona.

**Example Comparar os níveis de cálculo para a mediana**  
O exemplo a seguir mostra a mediana de uma dimensão (categoria) usando diferentes níveis de cálculo com a função `percentileDiscOver`. O percentil é 50. O conjunto de dados é filtrado por um campo de região. O código para cada campo calculado é o seguinte:  
+ `example = left( category, 1 )` (Um exemplo simplificado.)
+ `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 A mediana**  
O exemplo a seguir calcula a mediana (o 50º percentil) de `Sales`, particionada por `City` e `State`.   

```
percentileDiscOver
(
  Sales, 
  50,
  [City, State]
)
```
O exemplo a seguir calcula o 98º percentil de `sum({Billed Amount})`, particionado por `Customer Region`. Os campos dos cálculos de tabela estão nas fontes de campos do visual.  

```
percentileDiscOver
(
  sum({Billed Amount}), 
  98,
  [{Customer Region}]
)
```
A captura de tela a seguir mostra a aparência desses dois exemplos em um gráfico.   

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/quick/latest/userguide/images/percentilOver-50-98.png)