本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # Amazon Quick 的計算欄位函數和運算子參考您可以在資料準備期間或從分析頁面，將計算欄位新增至資料集。當您在資料準備期間將計算欄位新增至資料集時，所有使用該資料集的分析都可以使用此計算欄位。當您將計算欄位新增至分析中的資料集時，只有在該分析中才可使用此計算欄位。您可以使用下列函數與運算子來建立計算欄位，以轉換資料。 **Topics** + [運算子](arithmetic-and-comparison-operators.md) + [依類別的函數](functions-by-category.md) + [函數](functions.md) + [彙總函數](calculated-field-aggregations.md) + [資料表計算函數](table-calculation-functions.md) # 運算子您可以在計算欄位中使用以下運算子。Quick 使用標準操作順序：括號、指數、乘法、除法、加法、減法 (PEMDAS)。等於 (=) 和不等於 (<>) 比較會區分大小寫。 + 加法 (\$1) + 減法 (-) + 乘法 (\$1) + 除法 (/) + 模數 (%)：另請參閱下列清單中的 `mod()`。 + 次方 (^)：另請參閱下列清單中的 `exp()`。 + 等於 (=) + 不等於 (<>) + 大於 (>) + 大於或等於 (>=) + 小於 (<) + 小於或等於 (<=) + AND + 或 + NOT Amazon Quick 支援將下列數學函數套用至表達式。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/mod-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/mod-function.html)(number, divisor)`：會在以除數除以數字後找到餘數。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/log-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/log-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式之以 10 為底的對數。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ln-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ln-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式的自然對數。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/abs-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/abs-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式的絕對值。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sqrt-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sqrt-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式的平方根。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/exp-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/exp-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式之以自然對數為底的 *e* 次方。若要讓冗長的計算易於閱讀，您可以使用括號來釐清計算中的分組和優先順序。在以下陳述式中，您不需要使用括號。先處理乘法陳述式，然後將結果加上五，傳回值 26。不過，括號會讓陳述式更易於閱讀進而維護。 ``` 5 + (7 * 3) ``` 由於括號是運算中的第一個順序，您可以變更套用其他運算子的順序。例如，在以下陳述式中，會先處理加法陳述式，然後再將結果乘以三，傳回值 36。 ``` (5 + 7) * 3 ``` ## 範例：算術運算子以下範例使用多個算術運算子來判斷折扣後的銷售總計。 ``` (Quantity * Amount) - Discount ``` ## 範例：(/) 除法下列範例使用除法將 3 除以 2。傳回 1.5 的值。Amazon Quick 使用浮點分割。 ``` 3/2 ``` ## 範例：(=) 等於使用 = 來對值執行區分大小寫的比較。結果集會中包含比較為 TRUE 的資料列。在下列範例中，結果中會包含 `Region` 欄位為 **South** 的資料列。如果 `Region` 為 **south**，則會排除這些資料列。 ``` Region = 'South' ``` 在下列範例中，比較會評估為 FALSE。 ``` Region = 'south' ``` 以下範例顯示的比較會將 `Region` 轉換為全大寫 (**SOUTH**)，並將它和 **SOUTH** 比較。這樣會傳回區域為 **south**、**South** 或 **SOUTH** 的資料列。 ``` toUpper(Region) = 'SOUTH' ``` ## 範例：(<>) 不等於符號 <> 表示小於或大於**。因此，如果假設 **x<>1**，則我們是指*如果 x 小於 1 或如果 x 大於 1*。< 和 > 會一起評估。換句話說，*如果 x 是 1 以外的任何值*。或是，*x 不等於 1*。 **注意** 使用 <>，而非 \$1=。以下範例會將 `Status Code` 與數值比較。這樣會傳回 `Status Code` 不等於 **1** 的資料列。 ``` statusCode <> 1 ``` 以下範例會比較多個 `statusCode` 值。在此情況下，作用中記錄會有 `activeFlag = 1`。此範例會傳回以下其中一項適用的資料列： + 針對作用中記錄，顯示狀態不是 1 或 2 的資料列 + 針對非作用中記錄，顯示狀態為 99 或 -1 的資料列 ``` ( activeFlag = 1 AND (statusCode <> 1 AND statusCode <> 2) ) OR ( activeFlag = 0 AND (statusCode= 99 OR statusCode= -1) ) ``` ## 範例：(^) 次方符號 `^` 表示*的次方*。您可以在任何數值欄位使用乘冪運算子，搭配任何有效的指數。以下範例是 2 的 4 次方或 (2\$1 2\$1 2\$1 2) 的簡單表達式。這會傳回值 16。 ``` 2^4 ``` 以下範例會計算收入欄位的平方根。 ``` revenue^0.5 ``` ## 範例：AND、OR 和 NOT 以下範例使用 AND、OR 和 NOT 來比較多個表達式。它使用條件式運算子來標記某次促銷中不在華盛頓或俄勒岡州的最大客戶，這些客戶的訂單數均超過 10。如果沒有傳回任何值，則會使用值 'n/a'。 ``` ifelse(( (NOT (State = 'WA' OR State = 'OR')) AND Orders > 10), 'Special Promotion XYZ', 'n/a') ``` ## 範例：建立「在」或「不在」之類的比較清單此範例使用運算子來建立比較，以尋找存在或不存在於指定值清單中的值。以下範例會將 `promoCode` 與指定的值清單比較。此範例會傳回 `promoCode` 在清單 **(1, 2, 3)** 中的資料列。 ``` promoCode = 1 OR promoCode = 2 OR promoCode = 3 ``` 以下範例會將 `promoCode` 與指定的值清單比較。此範例會傳回 `promoCode` 不在清單 **(1, 2, 3)** 中的資料列。 ``` NOT(promoCode = 1 OR promoCode = 2 OR promoCode = 3 ) ``` 表達此比較的另一個方式是提供一個清單，其中的 `promoCode` 不等於清單中的任何項目。 ``` promoCode <> 1 AND promoCode <> 2 AND promoCode <> 3 ``` ## 範例：建立「介於」比較此範例使用比較運算子來建立比較，顯示存在於一個值和另一個值之間的值。以下範例會檢查 `OrderDate`，並傳回 `OrderDate` 介於 2016 年的第一天和最後一天之間的資料列。在此情況下，我們要包含第一天和最後一天，因此我們在比較運算子上使用「或等於」。 ``` OrderDate >= "1/1/2016" AND OrderDate <= "12/31/2016" ``` # 依類別的函數在本節中，您可以找到 Amazon Quick 中可用的函數清單，依類別排序。 **Topics** + [彙總函數](#aggregate-functions) + [條件函數](#conditional-functions) + [日期函數](#date-functions) + [數值函數](#numeric-functions) + [數學函式](#mathematical-functions) + [字串函數](#string-functions) + [資料表計算](#table-calculations) ## 彙總函數 Amazon Quick 中計算欄位的彙總函數包括下列項目。這些項目只能在分析和視覺化期間使用。這些函數會傳回依照所選擇的一或多個維度分組的值。每一種彙總計算另提供了有條件彙總。其將根據條件執行同一類型的彙總。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avg-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avg-function.html) 計算指定度量中一組數字的平均值，依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html) 會根據條件陳述式計算平均值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/count-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/count-function.html) 計算維度或度量中的值數目，依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html) 會根據條件陳述式計算計數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_count-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_count-function.html) 計算維度或度量中的相異值數目，依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html) 會根據條件陳述式計算相異計數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/max-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/max-function.html) 傳回指定度量的最大值，依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html) 會根據條件陳述式計算最大值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/median-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/median-function.html) 傳回指定度量的最小值，依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html) 會根據條件陳述式計算中位數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/min-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/min-function.html) 傳回指定度量的最小值，依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html) 會根據條件陳述式計算最小值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentile-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentile-function.html) (`percentileDisc` 的別名) 會運算指定量值 (按所選維度分組) 的第 *n* 百分位數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileCont-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileCont-function.html) 會根據指定量值的連續分佈 (按所選維度分組)，計算第 *n* 百分位數。 + [percentileDisc （百分位數）](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDisc-function.html) 會根據指定量值的實際數字計算第 *n* 個百分位數，並依選擇的維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateAvg-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateAvg-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點指定量值中一組數字的平均值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateCount-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateCount-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算指定量值中一個維度或量值中的值數量 (計算到某個時間點，包含重複項目)。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMax-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMax-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，傳回到某個時間點指定量值的最大值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMedian-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMedian-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，傳回到某個時間點指定量值的中位數值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMin-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMin-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，傳回到某個時間點指定量值或日期的最小值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDatePercentile-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDatePercentile-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，基於到某個時間點的實際量值數字，計算百分位數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDatePercentileCont-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDatePercentileCont-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，基於到某個時間點量值數字的連續分佈，計算百分位數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateStDev-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateStDev-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點指定量值中一組數字的標準偏差。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateStDevP-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateStDevP-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點指定量值中一組數字的母體標準偏差。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateSum-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateSum-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，加總到某個時間點指定量值中的一組數字。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateVar-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateVar-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點指定量值中一組數字的樣本變異數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateVarP-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateVarP-function.html) 會根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點指定量值中一組數字的母體變異數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdev-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdev-function.html) 會計算指定量值中一組數字的標準偏差，根據範例依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html) 會根據條件陳述式計算樣本標準差。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevp-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevp-function.html) 計算指定度量中一組數字的標準差，根據母體偏差依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html) 會根據條件陳述式計算母體偏差。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/var-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/var-function.html) 會計算指定量值中一組數字的差異數，根據範例依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html) 會根據條件陳述式計算樣本變異數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varp-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varp-function.html) 會計算指定量值中一組數字的差異，根據母體偏差依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html) 會根據條件陳述式計算母體變異數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sum-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sum-function.html) 會將指定量值中的一組數字相加，依照所選的一個或多個維度分組。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html)) 會根據條件陳述式計算總和。 ## 條件函數 Amazon Quick 中計算欄位的條件函數包括下列項目： + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/coalesce-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/coalesce-function.html) 會傳回非 Null 的第一個引數的值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ifelse-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ifelse-function.html) 會評估一組 *if* 和 *then* 表達式對，並傳回第一個評估結果為 true 的 *if* 引數的 *then* 引數值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html) 會評估一個表達式是否在指定的值清單中。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isNotNull-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isNotNull-function.html) 會評估表達式來查看它是否非 Null。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isNull-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isNull-function.html) 會評估表達式來查看它是否為 Null。如果表達式為 Null，`isNull` 會傳回 true，否則會傳回 false。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html) 會評估一個表達式是否不在指定的值清單中。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/nullIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/nullIf-function.html) 會比較兩個表達式。如果它們相等，則函數會傳回 Null。如果它們值不相等，則函數會傳回第一個表達式。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/switch-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/switch-function.html) 會傳回與第一個標籤相符且等於條件表達式的表達式。 ## 日期函數 Amazon Quick 中計算欄位的日期函數包括下列項目： + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/addDateTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/addDateTime-function.html) 會對提供的日期或時間加上或減去某個單位的時間。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/addWorkDays-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/addWorkDays-function.html) 會對提供的日期或時間加上或減去指定的工作天數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/dateDiff-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/dateDiff-function.html) 會以天為單位，傳回兩個日期欄位之間的差異。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/epochDate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/epochDate-function.html) 會將一個 epoch 日期轉換為標準日期。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/extract-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/extract-function.html) 會傳回日期值的指定部分。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/formatDate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/formatDate-function.html) 會使用您指定的模式設定日期格式。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isWorkDay-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isWorkDay-function.html) 會在指定的日期時間值是工作日或營業日時傳回 TRUE。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/netWorkDays-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/netWorkDays-function.html) 會傳回提供的兩個日期值之間的工作日數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/now-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/now-function.html) 會使用資料庫的設定或檔案和 Salesforce 的 UTC 傳回目前的日期和時間。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/truncDate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/truncDate-function.html) 會傳回代表日期指定部分的日期值。 ## 數值函數 Amazon Quick 中計算欄位的數值函數包括下列項目： + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ceil-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ceil-function.html) 會將小數值無條件進位至最接近的整數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/decimalToInt-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/decimalToInt-function.html) 會將小數值轉換成整數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/floor-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/floor-function.html) 會將小數值遞減至下一個最低的整數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/intToDecimal-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/intToDecimal-function.html) 會將整數值轉換成小數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/round-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/round-function.html) 會將小數值四捨五入至最接近的整數，或如果有指定比例，則到最接近的小數位數。 ## 數學函式 Amazon Quick 中計算欄位的數學函數包括下列項目： + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/mod-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/mod-function.html)(number, divisor)`：會在以除數除以數字後找到餘數。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/log-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/log-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式之以 10 為底的對數。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ln-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ln-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式的自然對數。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/abs-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/abs-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式的絕對值。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sqrt-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sqrt-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式的平方根。 + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/exp-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/exp-function.html)(expression) `：會傳回指定表達式之以自然對數為底的 *e* 次方。 ## 字串函數 Amazon Quick 中計算欄位的字串（文字）函數包括下列項目： + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/concat-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/concat-function.html) 會串連兩或多個字串。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/contains-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/contains-function.html) 會檢查表達式是否包含某個子字串。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/endsWith-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/endsWith-function.html) 會檢查表達式是否以指定的子字串結尾。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/left-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/left-function.html) 會傳回來自某個字串最左邊的指定字元數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/locate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/locate-function.html) 會尋找在另一個字串內的子字串，並傳回子字串之前的字元數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ltrim-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ltrim-function.html) 會從字串移除前面的空白。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseDate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseDate-function.html) 會剖析字串以判斷它是否包含日期值，並在找到時傳回該日期。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseDecimal-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseDecimal-function.html) 會剖析字串以判斷其是否包含小數值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseInt-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseInt-function.html) 會剖析字串以判斷其是否包含整數值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseJson-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseJson-function.html) 會剖析文字欄位中來自原生 JSON 或 JSON 物件的值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/replace-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/replace-function.html) 會以新字串取代字串的一部分。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/right-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/right-function.html) 會傳回來自某個字串最右邊的指定字元數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rtrim-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rtrim-function.html) 會從字串移除後面的空白。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/split-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/split-function.html) 會根據您選擇的分隔符號將字串分割成子字串的陣列，並傳回位置指定的項目。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/startsWith-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/startsWith-function.html) 會檢查表達式是否以指定的子字串開頭。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/strlen-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/strlen-function.html) 會傳回字串中的字元數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/substring-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/substring-function.html) 會傳回字串中指定的位置開始的指定字元數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toLower-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toLower-function.html) 會將字串設定為全小寫格式。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toString-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toString-function.html) 會將輸入表達式設定為字串格式。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toUpper-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toUpper-function.html) 會將字串設定為全大寫格式。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/trim-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/trim-function.html) 會從字串同時移除前面和後面的空白。 ## 資料表計算資料表計算會形成一組函數，提供分析的內容。它們可為豐富的彙總分析提供支援。使用這些計算，您可以解決常見的業務案例，例如計算總計百分比、執行總和、差異、常見的基準和排名。要分析特定視覺化效果中的資料時，您可以對目前的資料集套用特定資料表計算，以探索維度如何影響度量 (或彼此影響)。視覺化資料是基於您目前的資料集的結果集，並套用了所有篩選器、欄位選項和自訂。若要查看這個結果集確切為何，可以將視覺效果匯出到一個檔案中。資料表計算函數會對資料執行運算，以顯示欄位之間的關係。 **查詢型函數** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/difference-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/difference-function.html) 會計算基於一組分割和排序之間的不同度量，以及基於彼此的度量。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lag-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lag-function.html) 會計算度量的滯後 (前面) 值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lead-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lead-function.html) 會計算度量的前導 (後面) 值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentDifference-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentDifference-function.html) 會計算目前值和比較值之間的百分比差異。 **分佈函數** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgOver-function.html) 會計算一或多個維度的度量平均值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countOver-function.html) 會計算一或多個維度的欄位計數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinctCountOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinctCountOver-function.html) 會計算由指定的屬性在指定級別分割的相異運算元的計數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxOver-function.html) 會計算一或多個維度的度量最大值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minOver-function.html) 一或多個維度的度量最小值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileOver-function.html) (`percentileDiscOver` 的別名) 會計算依維度清單分割之量值的第 *n* 百分位數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html) 會根據依維度清單分割之量值的數值連續分佈，計算第 *n* 百分位數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html) 會根據依維度清單分割之量值的實際數值，計算第 *n* 百分位數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentOfTotal-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentOfTotal-function.html) 會計算量值對總計所佔的百分比。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodDifference-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodDifference-function.html) 會計算由週期精細程度和偏移量指定的兩個不同期間內的量值差異。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodLastValue-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodLastValue-function.html) 會根據期間精細程度和偏移量指定的前一個期間，計算量值的最後一個 (前一個) 值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodPercentDifference-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodPercentDifference-function.html) 會計算由週期精細程度和偏移量指定的兩個不同期間內的量值差異百分比。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateAvgOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateAvgOverTime-function.html) 根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點某個量值的平均值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateCountOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateCountOverTime-function.html) 根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點某個維度或量值的計數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMaxOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMaxOverTime-function.html) 根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點某個量值或日期的最大值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMinOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMinOverTime-function.html) 根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點某個量值或日期的最小值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateSumOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateSumOverTime-function.html) 根據指定時間精細程度 (例如一個季度)，計算到某個時間點某個量值的總和。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumOver-function.html) 會計算一或多個維度的度量總和。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevOver-function.html) 計算指定度量中的標準差，根據範例依照所選的一個或多個屬性區分。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpOver-function.html) 計算指定度量中的標準差，根據母體偏差依照所選的一個或多個屬性區分。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varOver-function.html) 計算指定度量中的差異，根據範例依照所選的一個或多個屬性區分。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpOver-function.html) 計算指定度量中的差異，根據母體偏差依照所選的一個或多個屬性區分。 **排名函數** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rank-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rank-function.html) 會計算度量或維度的排名。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/denseRank-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/denseRank-function.html) 會計算度量或維度的排名，忽略重複項目。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileRank-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileRank-function.html) 會計算度量或維度的排名，根據重複項目。 **移動函數** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningAvg-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningAvg-function.html) 會計算度量的執行中平均值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningCount-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningCount-function.html) 會計算度量的執行中計數。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningMax-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningMax-function.html) 會計算度量的執行中最大值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningMin-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningMin-function.html) 會計算度量的執行中最小值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningSum-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningSum-function.html) 會計算度量的執行中總和。 **視窗函數** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/firstValue-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/firstValue-function.html) 會計算依指定屬性分割和排序的彙總量值或維度的第一個值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lastValue-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lastValue-function.html) 會計算依指定屬性分割和排序的彙總量值或維度的最後一個值。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowAvg-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowAvg-function.html) 計算在自訂時段中彙總的度量的平均值，該時段依指定的屬性分割和排序。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowCount-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowCount-function.html) 計算在自訂時段中彙總的度量的計數，該時段依指定的屬性分割和排序。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowMax-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowMax-function.html) 計算在自訂時段中彙總的度量的最大值，該時段依指定的屬性分割和排序。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowMin-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowMin-function.html) 計算在自訂時段中彙總的度量的最小值，該時段依定的屬性分割和排序。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowSum-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowSum-function.html) 計算在自訂時段中彙總的度量的總和，該時段依指定的屬性分割和排序。 # 函數在本節中，您可以找到 Amazon Quick 中可用的函數清單。若要檢視依類別排序的函數清單，並具有簡短定義，請參閱[依類別排序的函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/functions-by-category.html)。 **Topics** + [addDateTime](addDateTime-function.md) + [addWorkDays](addWorkDays-function.md) + [Abs](abs-function.md) + [Ceil](ceil-function.md) + [Coalesce](coalesce-function.md) + [Concat](concat-function.md) + [contains](contains-function.md) + [decimalToInt](decimalToInt-function.md) + [dateDiff](dateDiff-function.md) + [endsWith](endsWith-function.md) + [epochDate](epochDate-function.md) + [Exp](exp-function.md) + [Extract](extract-function.md) + [Floor](floor-function.md) + [formatDate](formatDate-function.md) + [Ifelse](ifelse-function.md) + [in](in-function.md) + [intToDecimal](intToDecimal-function.md) + [isNotNull](isNotNull-function.md) + [isNull](isNull-function.md) + [isWorkDay](isWorkDay-function.md) + [Left](left-function.md) + [Locate](locate-function.md) + [Log](log-function.md) + [Ln](ln-function.md) + [Ltrim](ltrim-function.md) + [Mod](mod-function.md) + [netWorkDays](netWorkDays-function.md) + [Now](now-function.md) + [notIn](notIn-function.md) + [nullIf](nullIf-function.md) + [parseDate](parseDate-function.md) + [parseDecimal](parseDecimal-function.md) + [parseInt](parseInt-function.md) + [parseJson](parseJson-function.md) + [Replace](replace-function.md) + [Right](right-function.md) + [Round](round-function.md) + [Rtrim](rtrim-function.md) + [Split](split-function.md) + [Sqrt](sqrt-function.md) + [startsWith](startsWith-function.md) + [Strlen](strlen-function.md) + [Substring](substring-function.md) + [switch](switch-function.md) + [toLower](toLower-function.md) + [toString](toString-function.md) + [toUpper](toUpper-function.md) + [trim](trim-function.md) + [truncDate](truncDate-function.md) # addDateTime `addDateTime` 會從日期時間值加上或減去某個單位的時間。例如，`addDateTime(2,'YYYY',parseDate('02-JUL-2018', 'dd-MMM-yyyy') )` 傳回 `02-JUL-2020`。您可以使用此函數對您的日期和時間資料執行日期數學。 ## 語法 ``` addDateTime(amount, period, datetime) ``` ## 引數 *amount* 正數或負整數值，代表您要從提供的日期時間欄位加上或減去的時間量。 *period* 正數或負數值，代表您要從提供的日期時間欄位加上或減去的時間量。有效的期間如下： + YYYY：這會傳回日期的年份部分。 + Q：這會傳回日期所屬的季別 (1–4)。 + MM：這會傳回日期的月份部分。 + DD：這會傳回日期的日部分。 + WK：這會傳回日期的週部分。本週從 Amazon Quick 的星期日開始。 + HH：這會傳回日期的小時部分。 + MI：這會傳回日期的分鐘部分。 + SS：這會傳回日期的秒部分。 + MS：這會傳回日期的毫秒部分。 *datetime* 您想要執行日期數學的日期或時間。 ## 傳回類型日期時間 ## 範例假設您有一個名為 `purchase_date` 的欄位，它有以下值。 ``` 2018 May 13 13:24 2017 Jan 31 23:06 2016 Dec 28 06:45 ``` 使用以下計算，`addDateTime` 會如下所示修改值。 ``` addDateTime(-2, 'YYYY', purchaseDate) 2016 May 13 13:24 2015 Jan 31 23:06 2014 Dec 28 06:45 addDateTime(4, 'DD', purchaseDate) 2018 May 17 13:24 2017 Feb 4 23:06 2017 Jan 1 06:45 addDateTime(20, 'MI', purchaseDate) 2018 May 13 13:44 2017 Jan 31 23:26 2016 Dec 28 07:05 ``` # addWorkDays `addWorkDays` 會在指定日期值上加上或減去指定的工作天數。此函數傳回工作日的日期，該日期位於指定輸入日期值之後或之前的指定工作日天數。 ## 語法 ``` addWorkDays(initDate, numWorkDays) ``` ## 引數 *initDate* 充當計算開始日期的有效非 NULL 日期。 + **資料集欄位**：您要在其中新增此函數的資料集中的任何 `date` 欄位。 + **日期函數**：從另一個 `date` 函數輸出的任何日期，例如 `parseDate`、`epochDate`、`addDateTime` 等。 **Example** ``` addWorkDays(epochDate(1659484800), numWorkDays) ``` + **計算欄位** – 傳回`date`值的任何快速計算欄位。 **Example** ``` calcFieldStartDate = addDateTime(10, “DD”, startDate) addWorkDays(calcFieldStartDate, numWorkDays) ``` + **參數** – 任何快速`datetime`參數。 **Example** ``` addWorkDays($paramStartDate, numWorkDays) ``` + 上述引數值的任意組合。 *numWorkDays* 充當計算結束日期的非 NULL 整數。 + **常值**：直接在表達式編輯器中鍵入的整數常值。 **Example** ``` ``` + **資料集欄位**：資料集中的任何日期欄位 **Example** ``` ``` + **純量函數或計算** – 從另一個函數傳回整數輸出的任何純量快速函數，例如 `decimalToInt`、 `abs`等。 **Example** ``` addWorkDays(initDate, decimalToInt(sqrt (abs(numWorkDays)) ) ) ``` + **計算欄位** – 傳回`date`值的任何快速計算欄位。 **Example** ``` someOtherIntegerCalcField = (num_days * 2) + 12 addWorkDays(initDate, someOtherIntegerCalcField) ``` + **參數** – 任何快速`datetime`參數。 **Example** ``` addWorkDays(initDate, $param_numWorkDays) ``` + 上述引數值的任意組合。 ## 傳回類型 Integer ## 輸出值預期輸出值包括： + 正整數 (當 start\$1date < end\$1date 時) + 負整數 (當 start\$1date > end\$1date 時) + 當一個或兩個引數從 `dataset field` 取得 null 值時為 NULL。 ## 輸入錯誤不允許的引數值會導致錯誤，如以下範例所示。 + 不允許在表達式中使用常值 NULL 作為引數。 **Example** ``` addWorkDays(NULL, numWorkDays) ``` **Example** ``` Error At least one of the arguments in this function does not have correct type. Correct the expression and choose Create again. ``` + 不允許在表達式中使用字串常值作為引數，或使用日期以外的任何其他資料類型。在下面的範例中，字串 **"2022-08-10"** 看似日期，但它實際上是一個字串。若要使用它，您必須使用可將其轉換為日期資料類型的函數。 **Example** ``` addWorkDays("2022-08-10", 10) ``` **Example** ``` Error Expression addWorkDays("2022-08-10", numWorkDays) for function addWorkDays has incorrect argument type addWorkDays(String, Number). Function syntax expects Date, Integer. ``` ## 範例將正整數作為 `numWorkDays` 引數將產生相對於輸入日期未來的日期。將負整數作為 `numWorkDays` 引數將產生相對於輸入日期過去的日期。`numWorkDays` 引數的值為零時會產生與輸入日期相同的值，無論該日期是工作日還是週末。 `addWorkDays` 函數的運作精細程度為：`DAY`。在低於或高於 `DAY` 精細程度的任何精細程度下都無法保持準確性。 ``` addWorkDays(startDate, endDate) ``` 假設有一個名為 `employmentStartDate` 的欄位，其值如下： ``` 2022-08-10 2022-08-06 2022-08-07 ``` 使用上述欄位和以下計算，`addWorkDays` 傳回的修改後的值如下所示： ``` addWorkDays(employmentStartDate, 7) 2022-08-19 2022-08-16 2022-08-16 addWorkDays(employmentStartDate, -5) 2022-08-02 2022-08-01 2022-08-03 addWorkDays(employmentStartDate, 0) 2022-08-10 2022-08-06 2022-08-07 ``` 以下範例根據每位員工實際工作天數，計算 2 年內按比例支付給每位員工的獎金總額。 ``` last_day_of_work = addWorkDays(employment_start_date, 730) total_days_worked = netWorkDays(employment_start_date, last_day_of_work) total_bonus = total_days_worked * bonus_per_day ``` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/addWorkDays-function-example.png) # Abs `abs` 會傳回指定運算式的絕對值。 ## 語法 ``` abs(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是數字。它可以是欄位名稱、常值或另一個函數。 # Ceil `ceil` 會將小數值無條件進位至最接近的整數。例如，`ceil(29.02)` 傳回 `30`。 ## 語法 ``` ceil(decimal) ``` ## 引數 *decimal* 使用小數資料類型的欄位、**17.62** 之類的常值，或對輸出小數的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 Integer ## 範例以下範例會將小數欄位四捨五入到下一個最高整數。 ``` ceil(salesAmount) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` 20.13 892.03 57.54 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 21 893 58 ``` # Coalesce `coalesce` 會傳回非 Null 的第一個引數的值。找到非 Null 值時，就不會評估清單中剩餘的引數。如果所有引數都是 Null，則結果為 Null。長度為 0 的字串為有效值，不會將它視為等同於 Null。 ## 語法 ``` coalesce(expression1, expression2 [, expression3, ...]) ``` ## 引數 `coalesce` 需要兩個或多個表達式做為引數。所有表達式必須擁有相同資料類型，或可以是隱含轉換為相同資料類型。 *表達式* 表達式可以是數字、日期時間或字串。它可以是欄位名稱、常值或另一個函數。 ## 傳回類型 `coalesce` 會傳回與輸入引數相同資料類型的值。 ## 範例以下範例會擷取客戶的帳單地址 (如果存在)、其街道地址 (如果沒有帳單地址)，或如果前述兩個地址不存在，則傳回「地址列未列出」。 ``` coalesce(billingAddress, streetAddress, 'No address listed') ``` # Concat `concat` 會串連兩或多個字串。 ## 語法 ``` concat(expression1, expression2 [, expression3 ...]) ``` ## 引數 `concat` 需要兩個或多個字串表達式為做為引數。 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 String ## 範例以下範例會串連三個字串欄位，並新增適當的空隔。 ``` concat(salutation, ' ', firstName, ' ', lastName) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` salutation firstName lastName ------------------------------------------------------- Ms. Li Juan Dr. Ana Carolina Silva Mr. Nikhil Jayashankar ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` Ms. Li Juan Dr. Ana Carolina Silva Mr. Nikhil Jayashankar ``` 下列範例會串連兩個字串常值。 ``` concat('Hello', 'world') ``` 會傳回下列值。 ``` Helloworld ``` # contains `contains` 會評估您指定的子字串是否存在於某個表達式中。如果相應表達式包含該子字串，contains 會傳回 true，否則會傳回 false。 ## 語法 ``` contains(expression, substring, string-comparison-mode) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *substring* 要針對表達式**檢查的字元集。該子字串在表達式**中可能出現一或多次。字串比較模式** (選用) 指定要使用的字串比較模式： + `CASE_SENSITIVE`：字串比較區分大小寫。 + `CASE_INSENSITIVE`：字串比較不區分大小寫。空白時此值會預設為 `CASE_SENSITIVE`。 ## 傳回類型 Boolean ## 範例 ### 預設區分大小寫的範例以下區分大小寫的範例評估 `state_nm` 是否包含 **New**。 ``` contains(state_nm, "New") ``` 以下是指定欄位的值。 ``` New York new york ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` true false ``` ### 不區分大小寫的範例以下不區分大小寫的範例評估 `state_nm` 是否包含 **new**。 ``` contains(state_nm, "new", CASE_INSENSITIVE) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` New York new york ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` true true ``` ### 條件陳述式範例 contains 函數可用作以下 If 函數中的條件陳述式：[avgIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html)、[minIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html)、[distinct\$1countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html)、[countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html)、[maxIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html)、[medianIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html)、[stdevIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html)、[stdevpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html)、[sumIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html)、[varIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html) 和 [varpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html)。以下範例僅當 `state_nm` 包含 **New** 時才對 `Sales` 求和。 ``` sumIf(Sales,contains(state_nm, "New")) ``` ### 不包含範例條件 `NOT` 運算子可用來評估表達式是否不包含指定的子字串。 ``` NOT(contains(state_nm, "New")) ``` ### 使用數值的範例透過套用 `toString` 函數，可以在表達式或子字串引數中使用數值。 ``` contains(state_nm, toString(5) ) ``` # decimalToInt `decimalToInt` 會藉由去除小數點和所有後方數字，將小數值轉換成整數資料類型。`decimalToInt` 不會四捨五入。例如，`decimalToInt(29.99)` 傳回 `29`。 ## 語法 ``` decimalToInt(decimal) ``` ## 引數 *decimal* 使用小數資料類型的欄位、**17.62** 之類的常值，或對輸出小數的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 Integer ## 範例以下範例會將小數欄位轉換為整數。 ``` decimalToInt(salesAmount) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` 20.13 892.03 57.54 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 20 892 57 ``` # dateDiff `dateDiff` 會以天為單位，傳回兩個日期欄位之間的差異。如果您包含的值為一段期間，`dateDiff` 傳回的差異則以期間間隔為單位，而非以天為單位。 ## 語法 ``` dateDiff(date1, date2,[period]) ``` ## 引數 `dateDiff` 需要兩個日期做為引數。指定期間為選用。 *date 1* 第一個日期比較。日期欄位或對輸出日期的另一個函數的呼叫。 *date 2* 第二個日期比較。日期欄位或對輸出日期的另一個函數的呼叫。 *period* 您想要傳回差異的期間，將其括在引號中。有效的期間如下： + YYYY：這會傳回日期的年份部分。 + Q：這會傳回日期所屬的季別第一天的日期。 + MM：這會傳回日期的月份部分。 + DD：這會傳回日期的日部分。 + WK：這會傳回日期的週部分。本週從 Amazon Quick 的星期日開始。 + HH：這會傳回日期的小時部分。 + MI：這會傳回日期的分鐘部分。 + SS：這會傳回日期的秒部分。 + MS：這會傳回日期的毫秒部分。 ## 傳回類型 Integer ## 範例以下範例會傳回兩個日期之間的差異。 ``` dateDiff(orderDate, shipDate, "MM") ``` 以下是指定欄位的值。 ``` orderDate shipdate ============================= 01/01/18 03/05/18 09/13/17 10/20/17 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 2 1 ``` # endsWith `endsWith` 會評估表達式是否以您指定的子字串結尾。如果表達式以相應子字符串結束，則 `endsWith` 會返回 true，否則會返回 false。 ## 語法 ``` endsWith(expression, substring, string-comparison-mode) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *substring* 要針對表達式**檢查的字元集。該子字串在表達式**中可能出現一或多次。字串比較模式** (選用) 指定要使用的字串比較模式： + `CASE_SENSITIVE`：字串比較區分大小寫。 + `CASE_INSENSITIVE`：字串比較不區分大小寫。空白時此值會預設為 `CASE_SENSITIVE`。 ## 傳回類型 Boolean ## 範例 ### 預設區分大小寫的範例以下區分大小寫的範例評估 `state_nm` 是否以 **"York"** 結尾。 ``` endsWith(state_nm, "York") ``` 以下是指定欄位的值。 ``` New York new york ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` true false ``` ### 不區分大小寫的範例以下不區分大小寫的範例評估 `state_nm` 是否以 **"york"** 結尾。 ``` endsWith(state_nm, "york", CASE_INSENSITIVE) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` New York new york ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` true true ``` ### 條件陳述式範例 `endsWith` 函數可用作以下 If 函數中的條件陳述式：[avgIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html)、[minIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html)、[distinct\$1countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html)、[countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html)、[maxIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html)、[medianIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html)、[stdevIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html)、[stdevpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html)、[sumIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html)、[varIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html) 和 [varpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html)。以下範例僅當 `state_nm` 以 **"York"** 結尾時才對 `Sales` 求和。 ``` sumIf(Sales,endsWith(state_nm, "York")) ``` ### 不包含範例條件 `NOT` 運算子可用來評估表達式是否以指定的子字串開頭。 ``` NOT(endsWith(state_nm, "York")) ``` ### 使用數值的範例透過套用 `toString` 函數，可以在表達式或子字串引數中使用數值。 ``` endsWith(state_nm, toString(5) ) ``` # epochDate `epochDate` 會將 epoch 日期轉換為格式為 yyyy-MM-dd**T**kk:mm:ss.SSS**Z** 的標準日期，使用 Joda 專案文件[類別 DateTimeFormat](http://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html) 中指定的格式模式語法。例如，`2015-10-15T19:11:51.003Z`。 `epochDate` 支援與根據存放在 Quick () 中的資料集進行分析搭配使用SPICE。 ## 語法 ``` epochDate(epochdate) ``` ## 引數 *epochdate* epoch 日期，是日期的整數表示，即自 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC 起的秒數。 *epochdate* 必須為整數。它可以是使用整數資料類型的欄位、常值整數值，或對輸出整數的另一個函數的呼叫。如果整數值超過 10 位數字，則會捨棄第 10 位數之後的數字。 ## 傳回類型 Date ## 範例以下範例會將 epoch 日期轉換為標準日期。 ``` epochDate(3100768000) ``` 會傳回下列值。 ``` 2068-04-04T12:26:40.000Z ``` # Exp `exp` 會傳回指定運算式之以自然對數為底的 e 次方。 ## 語法 ``` exp(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是數字。它可以是欄位名稱、常值或另一個函數。 # Extract `extract` 會傳回日期值的指定部分。請求未包含時間資訊的日期的時間相關部分會傳回 0。 ## 語法 ``` extract(period, date) ``` ## 引數 *period* 您要從日期值擷取的期間。有效的期間如下： + YYYY：這會傳回日期的年份部分。 + Q：這會傳回日期所屬的季別 (1–4)。 + MM：這會傳回日期的月份部分。 + DD：這會傳回日期的日部分。 + WD：這會以整數形式傳回當週的星期幾，星期日為 1。 + HH：這會傳回日期的小時部分。 + MI：這會傳回日期的分鐘部分。 + SS：這會傳回日期的秒部分。 + MS：這會傳回日期的毫秒部分。 **注意** Presto 0.216 以下版本的資料庫不支援擷取毫秒。 *date* 日期欄位或對輸出日期的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 Integer ## 範例以下範例會從日期值擷取日。 ``` extract('DD', orderDate) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` orderDate ========= 01/01/14 09/13/16 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 01 13 ``` # Floor `floor` 會將小數值遞減至下一個最低的整數。例如，`floor(29.08)` 傳回 `29`。 ## 語法 ``` floor(decimal) ``` ## 引數 *decimal* 使用小數資料類型的欄位、**17.62** 之類的常值，或對輸出小數的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 Integer ## 範例以下範例會將小數欄位遞減至下一個最低整數。 ``` floor(salesAmount) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` 20.13 892.03 57.54 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 20 892 57 ``` # formatDate `formatDate` 會使用您指定的模式設定日期格式。在您準備資料時，您可以使用 `formatDate` 來重新格式化日期。若要重新格式化分析中的日期，您可以從日期欄位的內容功能表中選擇 format (格式) 選項。 ## 語法 ``` formatDate(date, ['format']) ``` ## 引數 *date* 日期欄位或對輸出日期的另一個函數的呼叫。 *format* (選用) 包含要套用的格式模式的字串。此引數接受[以支援的日期格式指定的格式](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/supported-date-formats.html)模式。如果您不指定格式，這個字串預設為 yyyy-MM-dd**T**kk:mm:ss:SSS。 ## 傳回類型 String ## 範例下列範例將 UTC 日期格式化。 ``` formatDate(orderDate, 'dd-MMM-yyyy') ``` 以下是指定欄位的值。 ``` order date ========= 2012-12-14T00:00:00.000Z 2013-12-29T00:00:00.000Z 2012-11-15T00:00:00.000Z ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 13 Dec 2012 28 Dec 2013 14 Nov 2012 ``` ## 範例如果日期包含單引號或撇號，例如 `yyyyMMdd'T'HHmmss`，您可以使用下列方法之一來處理此日期格式。 + 將整個日期用雙引號括起來，如下例所示： ``` formatDate({myDateField}, "yyyyMMdd'T'HHmmss") ``` + 透過在單引號或撇號左側新增反斜線 (`\`) 讓單引號或撇號進行逸出，如下例所示： ``` formatDate({myDateField}, 'yyyyMMdd\'T\'HHmmss') ``` # Ifelse `ifelse` 會評估一組 *if* 和 *then* 表達式對，並傳回第一個評估結果為 true 的 *if* 引數的 *then* 引數值。如果 *if* 引數評估為 true，則會傳回 *else* 引數的值。 ## 語法 ``` ifelse(if-expression-1, then-expression-1 [, if-expression-n, then-expression-n ...], else-expression) ``` ## 引數 `ifelse` 需要一或多個 *if* 和 *then* 表達式配對，加上 *else* 引數的正好一個表達式。 *if-expression* 要評估為 true 或否的表達式。它可以是 **address1** 之類的欄位名稱、**'Unknown'** 之類的常值，或 `toString(salesAmount)` 之類的函數。例如，`isNotNull(FieldName)`。如果您在 `if` 引數中使用多個 AND 和 OR 運算子，請將陳述式含括在括號中，以識別處理順序。例如，下列 `if` 引數會傳回月份 1、2、或 5 且年份為 2000 年的記錄。 ``` ifelse((month = 5 OR month < 3) AND year = 2000, 'yes', 'no') ``` 下一個 `if` 引數會使用相同的運算子，但傳回月份為 5 和任何年份，或月份為 1 或 2 且年份為 2000 年的記錄。 ``` ifelse(month = 5 OR (month < 3 AND year = 2000), 'yes', 'no') ``` *then-expression* 如果其 *if* 引數評估為 true，要傳回的表達式。它可以是 **address1** 之類的欄位名稱、**'Unknown'** 之類的常值，或對另一個函數的呼叫。運算式必須與其他 `then` 引數和 `else` 引數擁有相同的資料類型。 *else-expression* 如果沒有任何 *if* 引數評估為 true，要傳回的表達式。它可以是 **address1** 之類的欄位名稱、**'Unknown'** 之類的常值，或 `toString(salesAmount)` 之類的函數。運算式必須與所有 `then` 引數擁有相同的資料類型。 ## 傳回類型 `ifelse` 會傳回與 *then-expression* 中的值具有相同資料類型的值。從 *then* 和 *else* 表達式傳回的所有資料必須具有相同的資料類型或轉換為相同的資料類型。 ## 範例以下範例為欄位 `country` 產生別名資料欄。 ``` ifelse(country = "United States", "US", country = "China", "CN", country = "India", "IN", "Others") ``` 對於此類根據常值清單評估欄位中每個值，並傳回與第一個相符值相對應的結果的使用案例，建議使用函數 switch 來簡化工作。可以使用 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/switch-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/switch-function.html) 將前面的範例重寫為以下陳述式： ``` switch(country,"United States","US","China","CN","India","IN","Others") ``` 以下範例將每位客戶的銷售額分類為人類可讀的等級。 ``` ifelse(salesPerCustomer < 1000, “VERY_LOW”, salesPerCustomer < 10000, “LOW”, salesPerCustomer < 100000, “MEDIUM”, “HIGH”) ``` 以下範例使用 AND、OR 和 NOT 來比較多個表達式，使用條件運算子來標記特殊促銷活動中，不在華盛頓或奧勒岡、提出了 10 個以上訂單的前幾大客戶。如果沒有傳回任何值，則會使用值 `'n/a'`。 ``` ifelse(( (NOT (State = 'WA' OR State = 'OR')) AND Orders > 10), 'Special Promotion XYZ', 'n/a') ``` 以下範例僅使用 OR 產生一個新資料欄，其中包含與每個 `country` 對應的大洲名稱。 ``` ifelse(country = "United States" OR country = "Canada", "North America", country = "China" OR country = "India" OR country = "Japan", "Asia", "Others") ``` 前面的範例可以簡化稱如下範例。以下範例使用 `ifelse` 和 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html) 針對測試值位於常值清單中的任何列在新資料欄中建立一個值。您也可以將 `ifelse` 與 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html) 搭配使用。 ``` ifelse(in(country,["United States", "Canada"]), "North America", in(country,["China","Japan","India"]),"Asia","Others") ``` 作者可以將常值清單儲存在多值參數中，並在 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html) 或 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html) 函數中使用。以下範例與前面的範例等效，只是這裡的常值清單儲存在兩個多值參數中。 ``` ifelse(in(country,${NorthAmericaCountryParam}), "North America", in(country,${AsiaCountryParam}),"Asia", "Others") ``` 以下範例會根據銷售總計，將群組指派給銷售記錄。每個 `if-then` 片語的結構模仿 *between* (該關鍵字目前在計算欄位表達式中不起作用) 的行為。例如，比較 `salesTotal >= 0 AND salesTotal < 500` 的結果傳回與 SQL 比較 `salesTotal between 0 and 499` 相同的值。 ``` ifelse(salesTotal >= 0 AND salesTotal < 500, 'Group 1', salesTotal >= 500 AND salesTotal < 1000, 'Group 2', 'Group 3') ``` 以下範例透過使用 `coalesce` 傳回第一個非 NULL 值來測試 NULL 值。您可以為日期欄位使用可讀的描述，從而無需記住 NULL 的含義。如果中斷連線日期為 NULL，則此範例會傳回暫停日期，除非兩者皆為 NULL。然後 `coalesce(DiscoDate, SuspendDate, '12/31/2491')` 會回傳 `'12/31/2491'`。傳回值必須與其他資料類型相符。這個日期看似一個不尋常的值，但 25 世紀的某個日期作為「結束時間」 (定義為資料市集中的最晚日期) 是合理的。 ``` ifelse ( (coalesce(DiscoDate, SuspendDate, '12/31/2491') = '12/31/2491'), 'Active subscriber', 'Inactive subscriber') ``` 下面以更易讀的格式顯示了一個更複雜的範例，目的在於表明您不需要將所有程式碼壓縮成一長行。此範例提供了對調查結果值的多重比較。它處理該欄位的潛在 NULL 值，並對兩個可接受的範圍進行分類。它還標記了一個需要更多測試的範圍，以及另一個無效 (超出範圍) 的範圍。對於所有剩餘值，它會套用 `else` 條件，並將相應列標記為需要在列上的日期三年後重新測試。 ``` ifelse ( isNull({SurveyResult}), 'Untested', {SurveyResult}=1, 'Range 1', {SurveyResult}=2, 'Range 2', {SurveyResult}=3, 'Need more testing', {SurveyResult}=99, 'Out of Range', concat ( 'Retest by ', toString ( addDateTime(3, "YYYY", {Date}) ) ) ) ``` 以下範例將「手動」建立的地區名稱指派給一個州名群組。它還使用空白和包含在 `/* */` 中的註解，以便讓維護程式碼更輕鬆。 ``` ifelse ( /* NE REGION*/ locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0, 'Northeast', /* SE REGION*/ locate('Georgia, Alabama, South Carolina, Louisiana',{State}) > 0, 'Southeast', 'Other Region' ) ``` 地區標記的邏輯分解如下： 1. 我們列出每個地區相應的州，將每個清單括在引號中以使每個清單成為一個字串，如下所示： + `'New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire'` + `'Georgia, Alabama, South Carolina, Louisiana'` + 您可以新增更多集合，或根據需要使用國家/地區、城市、省份或 What3Words。 1. 我們使用 `locate` 函數詢問是否在清單中找到了 `State` (每列) 的值，如果在清單中找到了相應州，則傳回非零值，如下所示。 ``` locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) and locate('Georgia, Alabama, South Carolina, Louisiana',{State}) ``` 1. `locate` 函數傳回一個數字，而不是 `TRUE` 或 `FALSE`，但 `ifelse` 需要 `TRUE`/`FALSE` 布林值。為了解決這個問題，我們可以將 `locate` 的結果與某個數字進行比較。如果相應州在清單中，則傳回值大於零。 1. 詢問相應州是否存在。 ``` locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0 ``` 1. 如果存在於相應地區，則將其標記為特定地區，在本例中為 Northeast 地區。 ``` /*The if expression:*/ locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0, /*The then expression:*/ 'Northeast', ``` 1. 由於有些州不在清單中，而且 `ifelse` 需要單一 `else` 表達式，因此我們提供 `'Other Region'` 作為剩餘州的標籤。 ``` /*The if expression:*/ locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0, /*The then expression:*/ 'Northeast', /*The else expression:*/ 'Other Region' ``` 1. 我們將所有內容包裝在 `ifelse( )` 函數中以取得最終版本。以下範例省略了原始範例中屬於 Southeast 地區的州。您可以使用它們取代 *``* 標籤將它們加回來。如果您想新增更多地區，您可以建立這兩行的更多複本，並變更州清單以滿足您的需求。您可以將地區名稱變更為所需名稱，並將欄位名稱從 `State` 變更為您需要的任何名稱。 ``` ifelse ( /*The if expression:*/ locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0, /*The then expression:*/ 'Northeast', /**/ /*The else expression:*/ 'Other Region' ) ``` **注意** 還有其他方法可以對上述 if 表達式進行初始比較。例如，假設您提出問題「此清單中未缺少哪些州？」，而不是「哪些州在清單上？」。如果是這樣，那麼編碼可能會不同。您可以將 locate 陳述式與零進行比較，以尋找清單中缺少的值，然後使用 NOT 運算子將它們分類為「未缺失」，如下所示。 ``` /*The if expression:*/ NOT (locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) = 0), ``` 兩個版本均正確。不論選擇何版本，應該讓編碼易於您和您的團隊理解，從而讓維護程式碼更輕鬆。如果所有選項看起來等效，則建議選擇最簡單的選項。 # in `in` 會評估表達式是否存在於某個常值清單中。如果清單包含相應表達式，則 in 傳回 true，否則傳回 false。`in` 對於字串類型輸入區分大小寫。 `in` 接受兩種常值清單，一種是手動輸入清單，另一種是[多值參數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parameters-in-quicksight.html)。 ## 語法使用手動輸入的清單： ``` in(expression, [literal-1, ...]) ``` 使用多值參數： ``` in(expression, $multivalue_parameter) ``` ## 引數 *表達式* 要與常值清單中的元素進行比較的表達式。它可以是欄位名稱 (如 `address`)、常值 (如 "**Unknown**")、單值參數或對另一個純量函數的呼叫 (前提是該函數不是彙總函數或表計算)。 *literal list* (必要) 這可以是手動輸入的清單或多值參數。此引數最多接受 5,000 個元素。但是，在直接查詢第三方資料來源 (例如 Oracle 或 Teradata) 時，限制可能會更小。 + ***手動輸入清單***：包含要與表達式進行比較的一個或多個常值的清單。此清單應括在方括號內。所有要比較的常值必須具有與表達式相同的資料類型。 + ***多值參數***：作為常值清單傳入的預定義多值參數。此多值參數必須具有與表達式相同的資料類型。 ## 傳回類型布林值：TRUE/FALSE ## 靜態清單範例以下範例針對某個字串清單中的值評估 `origin_state_name` 欄位。比較字串類型輸入時，`in` 僅支援區分大小寫的比較。 ``` in(origin_state_name,["Georgia", "Ohio", "Texas"]) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` "Washington" "ohio" "Texas" ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` false false true ``` 第三個傳回值為 true，因為只有 "Texas" 是包含的值之一。以下範例針對某個字串清單中的值評估 `fl_date` 欄位。為了與類型相符，使用 `toString` 將日期類型轉換為字串類型。 ``` in(toString(fl_date),["2015-05-14","2015-05-15","2015-05-16"]) ``` ![\[函數範例結果的影像 (以資料表形式顯示)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/in-function-example-manual-list.png) 與清單中的常值進行比較的表達式引數支援常值和 NULL 值。以下兩個範例都將產生一個新的 TRUE 值資料欄。 ``` in("Washington",["Washington","Ohio"]) ``` ``` in(NULL,[NULL,"Ohio"]) ``` ## 多值參數的範例假設某個作者建立了一個[多值參數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parameters-in-quicksight.html)，其中包含所有州名稱的清單。然後該作者新增了一個控制項，以允許讀者從清單中選取值。接著，有讀者從參數的下拉式清單控制項中選取三個值 "Georgia"、"Ohio" 和 "Texas"。在這種情況下，以下表達式等效於第一個範例，其中三個州名稱作為常值清單傳遞以與 `original_state_name` 欄位進行比較。 ``` in (origin_state_name, ${stateName MultivalueParameter}) ``` ## `ifelse` 的範例 `in` 可以作為布林值以巢狀結構置於其他函數中。一個例子是，作者可以使用 `in` 和 `ifelse` 評估清單中的任何表達式，並傳回他們想要的值。以下範例評估航班的 `dest_state_name` 是否位於特定美國州清單中，並根據比較返回不同的州類別。 ``` ifelse(in(dest_state_name,["Washington", "Oregon","California"]), "WestCoastUSState", "Other US State") ``` ![\[函數範例結果的影像 (以資料表形式顯示)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/in-function-with-ifelse.png) # intToDecimal `intToDecimal` 會將整數值轉換成小數資料類型。 ## 語法 ``` intToDecimal(integer) ``` ## 引數 *int* 使用整數資料類型的欄位、**14** 之類的常值，或對輸出整數的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型舊版資料準備體驗中的小數（固定）。新資料準備體驗中的小數（浮點數）。 ## 範例以下範例會將整數欄位轉換為小數。 ``` intToDecimal(price) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` 20 892 57 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 20.0 892.0 58.0 ``` 您可以在分析內套用格式，例如將 `price` 格式化為貨幣。 # isNotNull `isNotNull` 會評估表達式來查看它是否非 Null。如果表達式不是 Null，`isNotNull` 會傳回 true，否則會傳回 false。 ## 語法 ``` isNotNull(expression) ``` ## 引數 *表達式* 要評估為 Null 或否的表達式。它可以是欄位名稱，例如，**address1**，或是對可輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 Boolean ## 範例以下範例會評估 sales\$1amount 欄位是否有 Null 值。 ``` isNotNull(salesAmount) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` 20.13 (null) 57.54 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` true false true ``` # isNull `isNull` 會評估表達式來查看它是否為 Null。如果表達式為 Null，`isNull` 會傳回 true，否則會傳回 false。 ## 語法 ``` isNull(expression) ``` ## 引數 *表達式* 要評估為 Null 或否的表達式。它可以是欄位名稱，例如，**address1**，或是對可輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 Boolean ## 範例以下範例會評估 sales\$1amount 欄位是否有 Null 值。 ``` isNull(salesAmount) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` 20.13 (null) 57.54 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` false true false ``` 以下範例測試 `ifelse` 陳述式中的 NULL 值，並傳回人類可讀的值。 ``` ifelse( isNull({ActiveFlag}) , 'Inactive', 'Active') ``` # isWorkDay `isWorkDay` 會評估指定的日期時間值，以判斷該值是否為工作日。 `isWorkDay` 假設標準的每週工作 5 天，從週一開始到週五結束。週六和週日為週末。此函數永遠以 `DAY` 精細程度計算其結果，並且不包含指定的輸入日期。 ## 語法 ``` isWorkDay(inputDate) ``` ## 引數 *inputDate* 您要評估的日期時間值。有效值如下： + 資料集欄位：您要在其中新增此函數的資料集中的任何 `date` 欄位。 + 日期函數：從另一個 `date` 函數輸出的任何日期，例如 `parseDate`。 + 計算欄位：傳回`date`值的任何快速計算欄位。 + 參數：任何快速`DateTime`參數。 ## 傳回類型整數 (`0` 或 `1`) ## 範例以下範例判斷 `application_date` 欄位是否為工作日。假設有一個名為 `application_date` 的欄位，其值如下： ``` 2022-08-10 2022-08-06 2022-08-07 ``` 當您使用這些欄位並新增以下計算時，`isWorkDay` 傳回下列值： ``` isWorkDay({application_date}) 1 0 0 ``` 以下範例使用條件格式篩選在工作日離職的員工，並判斷他們入職當天是工作日還是週末： ``` is_start_date_work_day = isWorkDay(employment_start_date) is_end_date_work_day = isWorkDay(employment_end_date) ``` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/isWorkDay-example.png) # Left `left` 會傳回來自某個字串最左邊的字元，包括空格。您可以指定要傳回的字元數。 ## 語法 ``` left(expression, limit) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *limit* 要從 *expression* 傳回的字元數，從字串中的第一個字元開始。 ## 傳回類型 String ## 範例以下範例會傳回字串前 3 個字元。 ``` left('Seattle Store #14', 3) ``` 會傳回下列值。 ``` Sea ``` # Locate `locate` 會找到您在另一個字串內指定的子字串，並傳回字元數，直到子字串中的第一個字元為止。如果找不到子字串，函數會傳回 0。該函數從 1 開始。 ## 語法 ``` locate(expression, substring, start) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *substring* 您要尋找的 *expression* 中的一組字元。該子字串在 *expression* 中可能出現一或多次。 *start* (選用) 如果 *substring* 出現不只一次，請使用 *start* 來識別字串中，函數應該開始尋找子字串的位置。例如，假設您想要找到子字串的第二個範例，並且您認為它一般會發生在前 10 個字元之後。您指定的 *start* 值為 10。應該從 1 開始。 ## 傳回類型 Integer ## 範例以下範例會傳回有關字串中第一個出現子字串 'and' 的位置資訊。 ``` locate('1 and 2 and 3 and 4', 'and') ``` 會傳回下列值。 ``` 3 ``` 以下範例會傳回有關字串中第四個字元之後，第一個出現子字串 'and' 的位置資訊。 ``` locate('1 and 2 and 3 and 4', 'and', 4) ``` 會傳回下列值。 ``` 9 ``` # Log `log` 會傳回指定運算式之以 10 為底的對數。 ## 語法 ``` log(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是數字。它可以是欄位名稱、常值或另一個函數。 # Ln `ln` 會傳回指定運算式的自然對數。 ## 語法 ``` ln(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是數字。它可以是欄位名稱、常值或另一個函數。 # Ltrim `ltrim` 會從字串移除前面的空白。 ## 語法 ``` ltrim(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 String ## 範例下列範例會從字串中移除前述空格。 ``` ltrim(' Seattle Store #14') ``` 會傳回下列值。 ``` Seattle Store #14 ``` # Mod 在以除數除以數字後使用 `mod` 函數找到餘數。您可以交替使用 `mod` 函數或模數運算子 (%)。 ## 語法 ``` mod(number, divisor) ``` ``` number%divisor ``` ## 引數 *number* 該數字是您要除以並找到餘數的正整數。除數** 除數是您要用來除的正整數。如果除數為零，則此函數會傳回除以 0 的錯誤。 ## 範例下列範例除以 6 時傳回 17 的模數。第一個範例使用 % 運算子，而第二個範例使用 mod 函數。 ``` 17%6 ``` ``` mod( 17, 6 ) ``` 會傳回下列值。 ``` 5 ``` # netWorkDays `netWorkDays` 傳回提供兩個日期欄位之間的工作天數，甚至是使用其他快速日期函數產生的自訂日期值，例如 `parseDate`或 `epochDate`作為整數。 `netWorkDays` 假設標準的每週工作 5 天，從週一開始到週五結束。週六和週日為週末。此計算包含 `startDate` 和 `endDate`。此函數以天精細程度執行並顯示結果。 ## 語法 ``` netWorkDays(startDate, endDate) ``` ## 引數 *startDate* 充當計算開始日期的有效非 NULL 日期。 + 資料集欄位：您要在其中新增此函數的資料集中的任何 `date` 欄位。 + 日期函數：從另一個 `date` 函數輸出的任何日期，例如 `parseDate`。 + 計算欄位：傳回`date`值的任何快速計算欄位。 + 參數：任何快速`DateTime`參數。 + 上述引數值的任意組合。 *endDate* 充當計算結束日期的有效非 NULL 日期。 + 資料集欄位：您要在其中新增此函數的資料集中的任何 `date` 欄位。 + 日期函數：從另一個 `date` 函數輸出的任何日期，例如 `parseDate`。 + 計算欄位：傳回`date`值的任何快速計算欄位。 + 參數：任何快速`DateTime`參數。 + 上述引數值的任意組合。 ## 傳回類型 Integer ## 輸出值預期輸出值包括： + 正整數 (當 start\$1date < end\$1date 時) + 負整數 (當 start\$1date > end\$1date 時) + 當一個或兩個引數從 `dataset field` 取得 null 值時為 NULL。 ## 範例以下範例傳回兩個日期之間的工作天數。假設有一個名為 `application_date` 的欄位，其值如下： ``` netWorkDays({startDate}, {endDate}) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` startDate endDate netWorkDays 9/4/2022 9/11/2022 5 9/9/2022 9/2/2022 -6 9/10/2022 9/11/2022 0 9/12/2022 9/12/2022 1 ``` 以下範例計算每位員工的工作天數，以及每位員工的每天平均工資： ``` days_worked = netWorkDays({employment_start_date}, {employment_end_date}) salary_per_day = {salary}/{days_worked} ``` 以下範例使用條件格式篩選在工作日離職的員工，並判斷他們入職當天是工作日還是週末： ``` is_start_date_work_day = netWorkDays(employment_start_date) is_end_date_work_day = netWorkDays(employment_end_date) ``` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/netWorkDays-function-example.png) # Now 對於直接查詢資料庫的資料庫的資料集，`now` 會使用資料庫伺服器指定的設定和格式，傳回目前的日期和時間。針對 SPICE 和 Salesforce 資料集，`now` 會以 `yyyy-MM-ddTkk:mm:ss:SSSZ` 的格式傳回 UTC 日期和時間 (例如，2015-10-15T19:11:51:003Z)。 ## 語法 ``` now() ``` ## 傳回類型 Date # notIn `notIn` 會評估表達式是否存在於某個常值清單中。如果清單不包含相應表達式，則 `notIn` 傳回 true，否則傳回 false。`notIn` 對於字串類型輸入區分大小寫。 `notIn` 接受兩種常值清單，一種是手動輸入清單，另一種是[多值參數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parameters-in-quicksight.html)。 ## 語法使用手動輸入的清單： ``` notIn(expression, [literal-1, ...]) ``` 使用多值參數： ``` notIn(expression, $multivalue_parameter) ``` ## 引數 *表達式* 要與常值清單中的元素進行比較的表達式。它可以是欄位名稱 (如 `address`)、常值 (如 "**Unknown**")、單值參數或對另一個純量函數的呼叫 (前提是該函數不是彙總函數或表計算)。 *literal list* (必要) 這可以是手動輸入的清單或多值參數。此引數最多接受 5,000 個元素。但是，在直接查詢第三方資料來源 (例如 Oracle 或 Teradata) 時，限制可能會更小。 + ***手動輸入清單***：包含要與表達式進行比較的一個或多個常值的清單。此清單應括在方括號內。所有要比較的常值必須具有與表達式相同的資料類型。 + ***多值參數***：作為常值清單傳入的預定義多值參數。此多值參數必須具有與表達式相同的資料類型。 ## 傳回類型布林值：TRUE/FALSE ## 手動輸入清單的範例以下範例針對某個字串清單中的值評估 `origin_state_name` 欄位。比較字串類型輸入時，`notIn` 僅支援區分大小寫的比較。 ``` notIn(origin_state_name,["Georgia", "Ohio", "Texas"]) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` "Washington" "ohio" "Texas" ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` true true false ``` 第三個傳回值為 false，因為只有 "Texas" 是排除的值之一。以下範例針對某個字串清單中的值評估 `fl_date` 欄位。為了與類型相符，使用 `toString` 將日期類型轉換為字串類型。 ``` notIn(toString(fl_date),["2015-05-14","2015-05-15","2015-05-16"]) ``` ![\[函數範例結果的影像 (以資料表形式顯示)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/notin-function-example-manual-list.png) 與清單中的常值進行比較的表達式引數支援常值和 NULL 值。以下兩個範例都將產生一個新的 FALSE 值資料欄。 ``` notIn("Washington",["Washington","Ohio"]) ``` ``` notIn(NULL,[NULL,"Ohio"]) ``` ## 多值參數的範例假設某個作者建立了一個[多值參數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parameters-in-quicksight.html)，其中包含所有州名稱的清單。然後該作者新增了一個控制項，以允許讀者從清單中選取值。接著，有讀者從參數的下拉式清單控制項中選取三個值 "Georgia"、"Ohio" 和 "Texas"。在這種情況下，以下表達式等效於第一個範例，其中三個州名稱作為常值清單傳遞以與 `original_state_name` 欄位進行比較。 ``` notIn (origin_state_name, ${stateName MultivalueParameter}) ``` ## `ifelse` 的範例 `notIn` 可以作為布林值以巢狀結構置於其他函數中。一個例子是，作者可以使用 `notIn` 和 `ifelse` 評估清單中的任何表達式，並傳回他們想要的值。以下範例評估航班的 `dest_state_name` 是否位於特定美國州清單中，並根據比較返回不同的州類別。 ``` ifelse(notIn(dest_state_name,["Washington", "Oregon","California"]), "notWestCoastUSState", "WestCoastUSState") ``` ![\[函數範例結果的影像 (以資料表形式顯示)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/notin-function-with-ifelse.png) # nullIf `nullIf` 會比較兩個表達式。如果它們相等，則函數會傳回 Null。如果它們值不相等，則函數會傳回第一個表達式。 ## 語法 ``` nullIf(expression1, expression2) ``` ## 引數 `nullIf` 需要兩個表達式做為引數。 *表達式* 表達式可以是數字、日期時間或字串。它可以是欄位名稱、常值或另一個函數。 ## 傳回類型 String ## 範例以下範例會在交貨延遲的原因不明時傳回 Null。 ``` nullIf(delayReason, 'unknown') ``` 以下是指定欄位的值。 ``` delayReason ============ unknown back ordered weather delay ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` (null) back ordered weather delay ``` # parseDate `parseDate` 會剖析字串，以判斷它是否包含日期值，而且會傳回標準日期，採用格式 `yyyy-MM-ddTkk:mm:ss.SSSZ` (使用 Joda 專案文件的 [類別 DateTimeFormat](http://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html) 中指定的格式模式語法)，例如 2015-10-15T19:11:51.003Z。此函數會傳回所有包含有效格式日期的列，並略過所有不包含的列，包括含 Null 值的列。快速支援 1900 年 1 月 1 日至 2037 年 12 月 31 日 23：59：59 UTC 範圍內的日期。如需詳細資訊，請參閱[支援的日期格式](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/supported-date-formats.html)。 ## 語法 ``` parseDate(expression, ['format']) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'1/1/2016'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *format* (選用) 包含 *date\$1string* 必須符合的格式模式字串。例如，如果您使用具有 **01/03/2016** 之類資料的欄位，您可以指定格式 'MM/dd/yyyy'。如果您不指定格式，則會預設為 `yyyy-MM-dd`。會略過資料不符合 *format* 的資料列。根據使用的資料集類型，支援不同的日期格式。使用以下表格來查看支援的日期格式的詳細資訊。 **** [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/parseDate-function.html) ## 傳回類型 Date ## 範例以下範例會評估 `prodDate` 來判斷它是否包含日期值。 ``` parseDate(prodDate, 'MM/dd/yyyy') ``` 以下是指定欄位的值。 ``` prodDate -------- 01-01-1999 12/31/2006 1/18/1982 7/4/2010 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下資料列。 ``` 12-31-2006T00:00:00.000Z 01-18-1982T00:00:00.000Z 07-04-2010T00:00:00.000Z ``` # parseDecimal `parseDecimal` 會剖析字串以判斷其是否包含小數值。此函數會傳回包含小數、整數或 Null 值的所有資料列，並略過未包含的任何資料列。如果資料列包含整數值，則會以最多 4 位小數的形式傳回。例如，'2' 的值會以 '2.0' 形式傳回。 ## 語法 ``` parseDecimal(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'9.62'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型舊版資料準備體驗中的小數（固定）。新資料準備體驗中的小數（浮點數）。 ## 範例以下範例會評估 `fee` 來判斷它是否包含小數值。 ``` parseDecimal(fee) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` fee -------- 2 2a 12.13 3b 3.9 (null) 198.353398 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下資料列。 ``` 2.0 12.13 3.9 (null) 198.3533 ``` # parseInt `parseInt` 會剖析字串以判斷其是否包含整數值。此函數會傳回包含小數、整數或 Null 值的所有資料列，並略過未包含的任何資料列。如果資料列包含小數值，則會以最接近的整數形式傳回，無條件捨去。例如，'2.99' 的值會以 '2' 形式傳回。 ## 語法 ``` parseInt(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'3'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 Integer ## 範例以下範例會評估 `feeType` 來判斷它是否包含整數值。 ``` parseInt(feeType) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` feeType -------- 2 2.1 2a 3 3b (null) 5 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下資料列。 ``` 2 2 3 (null) 5 ``` # parseJson 使用 `parseJson` 從 JSON 物件擷取值。如果您的資料集存放在快速中SPICE，您可以在準備資料集`parseJson`時使用，但不能在分析期間的計算欄位中使用。對於直接查詢，您可以同時對資料準備和分析使用 `parseJson`。如下表所示，取決於方言，`parseJson` 函數會套用至字串或 JSON 原生資料類型。 | 方言 | Type | | --- | --- | | PostgreSQL | JSON | | Amazon Redshift | String | | Microsoft SQL Server | String | | MySQL | JSON | | Teradata | JSON | | Oracle | String | | Presto | String | | Snowflake | 半結構化的資料類型物件和陣列 | | Hive | String | ## 語法 ``` parseJson(fieldName, path) ``` ## 引數 *fieldName* 包含您希望剖析的 JSON 物件的欄位。 *路徑* 您想要從 JSON 物件剖析的資料元素的路徑。路徑引數中僅支援字母、數字與空格。有效路徑的語法包括： + *\$1*：根物件 + *.*：子運算子 + *[ ]*：陣列的下標運算子 ## 傳回類型 String ## 範例以下範例會評估傳入的 JSON 以擷取項目數量的值。透過使用此資料準備，您可以從 JSON 建立資料表。 ``` parseJson({jsonField}, “$.items.qty”) ``` 以下顯示 JSON。 ``` { "customer": "John Doe", "items": { "product": "Beer", "qty": 6 }, "list1": [ "val1", "val2" ], "list2": [ { "list21key1": "list1value1" } ] } ``` 針對此範例，會傳回下列值。 ``` 6 ``` ## 範例以下範例會評估 `JSONObject1` 來擷取標籤為 `"State"` 的第一個金鑰值組 (KVP)，並將值指派到您要建立的評估欄位。 ``` parseJson(JSONObject1, “$.state”) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` JSONObject1 ----------- {"State":"New York","Product":"Produce","Date Sold":"1/16/2018","Sales Amount":"$3423.39"} {"State":"North Carolina","Product":"Bakery Products","Date Sold":"2/1/2018","Sales Amount":"$3226.42"} {"State":"Utah","Product":"Water","Date Sold":"4/24/2018","Sales Amount":"$7001.52"} ``` 對於這些欄位值，會傳回以下資料列。 ``` New York North Carolina Utah ``` # Replace `replace` 會以您指定的另一個字串取代字串的一部分。 ## 語法 ``` replace(expression, substring, replacement) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *substring* 您要取代的 *expression* 中的一組字元。該子字串在 *expression* 中可能出現一或多次。 *replacement* 您想要對 *substring* 替換的字串。 ## 傳回類型 String ## 範例以下範例會以 'or' 取代子字串 'and'。 ``` replace('1 and 2 and 3', 'and', 'or') ``` 會傳回下列字串。 ``` 1 or 2 or 3 ``` # Right `right` 會傳回來自某個字串最右邊的字元，包括空格。您可以指定要傳回的字元數。 ## 語法 ``` right(expression, limit) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *limit* 要從 *expression* 傳回的字元數，從字串中的最後一個字元開始。 ## 傳回類型 String ## 範例以下範例會傳回來自字串的最後五個字元。 ``` right('Seattle Store#14', 12) ``` 會傳回下列值。 ``` tle Store#14 ``` # Round 如果未指定比例，`round` 會將小數值四捨五入至最接近的整數，或如果有指定比例，則到最接近的小數位數。 ## 語法 ``` round(decimal, scale) ``` ## 引數 *decimal* 使用小數資料類型的欄位、**17.62** 之類的常值，或對輸出小數的另一個函數的呼叫。 *scale* 要用於傳回值的小數位數。 ## 傳回類型 | 運算元 | 舊版資料準備體驗中的傳回類型 | 新資料準備體驗中的傳回類型 | | --- | --- | --- | | INT | DECIMAL（已修正） | DECIMAL（已修正） | | DECIMAL（已修正） | DECIMAL（已修正） | DECIMAL（已修正） | | DECIMAL(FLOAT) | DECIMAL（已修正） | DECIMAL(FLOAT) | ## 範例以下範例會將小數欄位四捨五入到最接近的第二個小數位數。 ``` round(salesAmount, 2) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` 20.1307 892.0388 57.5447 ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 20.13 892.04 58.54 ``` # Rtrim `rtrim` 會從字串移除後面的空白。 ## 語法 ``` rtrim(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 String ## 範例下列範例會從字串中移除後面的空格。 ``` rtrim('Seattle Store #14 ') ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` Seattle Store #14 ``` # Split `split` 會根據您選擇的分隔符號將字串分割成子字串的陣列，並傳回位置指定的項目。您僅可在資料準備時將 `split` 新增至計算欄位，而非新增至分析。Microsoft SQL Server 的直接查詢不支援此函數。 ## 語法 ``` split(expression, delimiter , position) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street;1402 35th Ave;1818 Elm Ct;11 Janes Lane'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *delimiter* 將字串劃分成子字串的分隔符號字元。例如，`split('one|two|three', '|', 2)` 會變成下列。 ``` one two three ``` 如果選擇 `position = 2`，`split` 會傳回 `'two'`。 *position* (必要) 要從陣列傳回的項目位置。陣列中第一個項目的位置為 1。 ## 傳回類型字串陣列 ## 範例以下範例會將字串分割為陣列，使用分號字元 (;) 做為分隔符號，並傳回陣列的第三個元素。 ``` split('123 Test St;1402 35th Ave;1818 Elm Ct;11 Janes Lane', ';', 3) ``` 會傳回下列項目。 ``` 1818 Elm Ct ``` 此函數會略過包含 Null 值或空白字串的項目。 # Sqrt `sqrt` 會傳回指定運算式的平方根。 ## 語法 ``` sqrt(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是數字。它可以是欄位名稱、常值或另一個函數。 # startsWith `startsWith` 會評估表達式是否以您指定的子字串開頭。如果表達式以相應子字符串開頭，則 `startsWith` 會返回 true，否則會返回 false。 ## 語法 ``` startsWith(expression, substring, string-comparison-mode) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 *substring* 要針對表達式**檢查的字元集。該子字串在表達式**中可能出現一或多次。字串比較模式** (選用) 指定要使用的字串比較模式： + `CASE_SENSITIVE`：字串比較區分大小寫。 + `CASE_INSENSITIVE`：字串比較不區分大小寫。空白時此值會預設為 `CASE_SENSITIVE`。 ## 傳回類型 Boolean ## 範例 ### 預設區分大小寫的範例以下區分大小寫的範例評估 `state_nm` 是否以 **New** 開頭。 ``` startsWith(state_nm, "New") ``` 以下是指定欄位的值。 ``` New York new york ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` true false ``` ### 不區分大小寫的範例以下不區分大小寫的範例評估 `state_nm` 是否以 **new** 開頭。 ``` startsWith(state_nm, "new", CASE_INSENSITIVE) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` New York new york ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` true true ``` ### 條件陳述式範例 `startsWith` 函數可用作以下 If 函數中的條件陳述式：[avgIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html)、[minIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html)、[distinct\$1countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html)、[countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html)、[maxIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html)、[medianIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html)、[stdevIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html)、[stdevpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html)、[sumIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html)、[varIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html) 和 [varpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html)。以下範例僅當 state\$1nm 以 **New** 開頭時才對 `Sales` 求和。 ``` sumIf(Sales,startsWith(state_nm, "New")) ``` ### 不包含範例條件 `NOT` 運算子可用來評估表達式是否以指定的子字串開頭。 ``` NOT(startsWith(state_nm, "New")) ``` ### 使用數值的範例透過套用 `toString` 函數，可以在表達式或子字串引數中使用數值。 ``` startsWith(state_nm, toString(5) ) ``` # Strlen `strlen` 傳回字串中的字元數，包括空格。 ## 語法 ``` strlen(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式可以是使用 **address1** 之類字串資料類型的欄位、**'Unknown'** 之類的常值，或 `substring(field_name,0,5)` 之類的另一個函數。 ## 傳回類型 Integer ## 範例下列範例會傳回指定字串的長度。 ``` strlen('1421 Main Street') ``` 會傳回下列值。 ``` 16 ``` # Substring `substring` 會傳回字串中的字元，由 *start* 引數指定的位置開始，直到 *length* 引數指定的字元數為止。 ## 語法 ``` substring(expression, start, length) ``` ## 引數 *表達式* 表達式可以是使用 **address1** 之類字串資料類型的欄位、**'Unknown'** 之類的常值，或 `substring(field_name,1,5)` 之類的另一個函數。 *start* 要開始的字元位置。*start* 為包含，因此開始位置的字元為傳回值中的第一個字元。*start* 的最小值為 1。 *長度* 要併入在 *start* 後的額外字元數量。*length* 包含 *start*，因此，在開始字元之後傳回的最後一個字元是 (*length* - 1)。 ## 傳回類型 String ## 範例以下範例會傳回字串中的第 13 個到第 19 個字元。字串開頭的索引 1，因此從第一個字元開始計數。 ``` substring('Fantasy and Science Fiction',13,7) ``` 會傳回下列值。 ``` Science ``` # switch `switch` 將 *condition-expression* 與在一組常值標籤和 *return-expression* 對中的常值標籤進行比較。然後，它會傳回與等於 *condition-expression* 的第一個常值標籤相對應的 *return-expression*。如果沒有標籤等於 *condition-expression*，則 `switch` 傳回 *default-expression*。每個 *return-expression* 和 *default-expression* 必須具有相同的資料類型。 ## 語法 ``` switch(condition-expression, label-1, return-expression-1 [, label-n, return-expression-n ...], default-expression) ``` ## 引數 `switch` 需要一或多個 *if* 和 *then* 表達式配對，加上 *else* 引數的正好一個表達式。 *condition-expression* 要與標籤常值進行比較的表達式。它可以是 `address` 之類的欄位名稱、`Unknown` 之類的常值，或 `toString(salesAmount)` 之類的純量函數。 *label* 要與 *condition-expression* 引數進行比較的常值，所有常值必須具有與 *condition-expression* 引數相同的資料類型。`switch` 最多可接受 5,000 個標籤。 *return-expression* 標籤值等於 *condition-expression* 的值傳回的表達式。它可以是 `address` 之類的欄位名稱、`Unknown` 之類的常值，或 `toString(salesAmount)` 之類的純量函數。所有 *return-expression* 引數必須與 *default-expression* 具有相同的資料類型。 *default-expression* 沒有任何標籤引數的值等於 *condition-expression* 的值時傳回的表達式。它可以是 `address` 之類的欄位名稱、`Unknown` 之類的常值，或 `toString(salesAmount)` 之類的純量函數。所有 *default-expression* 必須與 *default-expression* 的所有引數具有相同的資料類型。 ## 傳回類型 `switch` 會傳回與 *return-expression* 中的值具有相同資料類型的值。從 *return-expression* 和 *default-expression* 表達式傳回的所有資料必須具有相同的資料類型或轉換為相同的資料類型。 ## 一般範例下列範例會傳回輸入區域名稱的 AWS 區域程式碼。 ``` switch(region_name, "US East (N. Virginia)", "us-east-1", "Europe (Ireland)", "eu-west-1", "US West (N. California)", "us-west-1", "other regions") ``` 以下是指定欄位的值。 ``` "US East (N. Virginia)" "US West (N. California)" "Asia Pacific (Tokyo)" ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` "us-east-1" "us-west-1" "other regions" ``` ## 使用 switch 取代 `ifelse` 以下 `ifelse` 使用案例與前面的範例等效，相較於使用 `ifelse` 評估一個欄位的值是否等於不同的常值，使用 `switch` 是更好的選擇。 ``` ifelse(region_name = "US East (N. Virginia)", "us-east-1", region_name = "Europe (Ireland)", "eu-west-1", region_name = "US West (N. California)", "us-west-1", "other regions") ``` ## 表達式作為傳回值以下範例在 *return-expressions* 中使用表達式： ``` switch({origin_city_name}, "Albany, NY", {arr_delay} + 20, "Alexandria, LA", {arr_delay} - 10, "New York, NY", {arr_delay} * 2, {arr_delay}) ``` 前面的範例變更了來自特定城市的每個航班的預期延誤時間。 ![\[函數範例結果的影像 (以資料表形式顯示)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/switch-function-example.png) # toLower `toLower` 會將字串格式設為全部小寫。`toLower` 會略過含 Null 值的列。 ## 語法 ``` toLower(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 String ## 範例下列範例會將字串值轉換為小寫。 ``` toLower('Seattle Store #14') ``` 會傳回下列值。 ``` seattle store #14 ``` # toString `toString` 會將輸入表達式格式化為字串。`toString` 會略過含 Null 值的資料列。 ## 語法 ``` toString(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式可以是任何資料類型的欄位、**14.62** 之類的常值，或是對會傳回任何資料類型的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 String ## 範例以下範例會將 `payDate` 的值 (其使用 `date` 資料類型) 以字串形式傳回。 ``` toString(payDate) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` payDate -------- 1992-11-14T00:00:00.000Z 2012-10-12T00:00:00.000Z 1973-04-08T00:00:00.000Z ``` 對於這些欄位值，會傳回以下資料列。 ``` 1992-11-14T00:00:00.000Z 2012-10-12T00:00:00.000Z 1973-04-08T00:00:00.000Z ``` # toUpper `toUpper` 會將字串格式設為全部大寫。`toUpper` 會略過含 Null 值的資料列。 ## 語法 ``` toUpper(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 String ## 範例下列範例會將字串值轉換為大寫。 ``` toUpper('Seattle Store #14') ``` 會傳回下列值。 ``` SEATTLE STORE #14 ``` # trim `trim` 會從字串同時移除前面和後面的空白。 ## 語法 ``` trim(expression) ``` ## 引數 *表達式* 表達式必須是字串。它可以是使用字串資料類型的欄位、**'12 Main Street'** 之類的常值，或對輸出字串的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 String ## 範例下列範例會從字串中移除後面的空格。 ``` trim(' Seattle Store #14 ') ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` Seattle Store #14 ``` # truncDate `truncDate` 會傳回代表日期指定部分的日期值。例如，請求值 2012-09-02T00:00:00.000Z 的年份部分會傳回 2012-01-01T00:00:00.000Z。指定未包含時間資訊之日期的時間相關期間，會傳回保持不變的初始日期值。 ## 語法 ``` truncDate('period', date) ``` ## 引數 *period* 您想要傳回之日期的期間。有效的期間如下： + YYYY：這會傳回日期的年份部分。 + Q：這會傳回日期所屬的季別第一天的日期。 + MM：這會傳回日期的月份部分。 + DD：這會傳回日期的日部分。 + WK：這會傳回日期的週部分。本週從 Amazon Quick 的星期日開始。 + HH：這會傳回日期的小時部分。 + MI：這會傳回日期的分鐘部分。 + SS：這會傳回日期的秒部分。 + MS：這會傳回日期的毫秒部分。 *date* 日期欄位或對輸出日期的另一個函數的呼叫。 ## 傳回類型 Date ## 範例下列範例會傳回代表訂單日期月份的日期。 ``` truncDate('MM', orderDate) ``` 以下是指定欄位的值。 ``` orderDate ========= 2012-12-14T00:00:00.000Z 2013-12-29T00:00:00.000Z 2012-11-15T00:00:00.000Z ``` 對於這些欄位值，會傳回以下值。 ``` 2012-12-01T00:00:00.000Z 2013-12-01T00:00:00.000Z 2012-11-01T00:00:00.000Z ``` # 彙總函數彙總函數只能在分析和視覺化期間使用。這些函數會傳回依照所選擇的一或多個維度分組的值。每一種彙總計算另提供了有條件彙總。其將根據條件執行同一類型的彙總。計算欄位公式包含彙總時，會變成自訂彙總。為了確保您的資料準確顯示，Amazon Quick 會套用下列規則： + 自訂彙總不可包含巢狀彙總函數。例如，下列公式無作用：`sum(avg(x)/avg(y))`。不過，彙總函數內部或外部的巢狀非彙總函數會發揮作用。例如，`ceil(avg(x))` 有作用。`avg(ceil(x))` 也會發揮作用。 + 自訂彙總不可同時包含彙總和非匯總欄位的任何組合。例如，下列公式無作用：`Sum(sales)+quantity`。 + 篩選條件群組不可同時包含彙總和非彙總欄位。 + 自訂彙總不可轉換到維度。這些也無法放入欄位和維度。 + 在樞紐分析表中，不可將自訂彙總新增到表格計算。 + 自訂彙總的散佈圖至少需要欄位集的 **Group/Color (群組/色彩)** 底下的至少一個維度。如需支援函數和運算子的詳細資訊，請參閱 [Amazon Quick 的計算欄位函數和運算子參考](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/calculated-field-reference.html)。 Quick 中計算欄位的彙總函數包括下列項目。 **Topics** + [avg](avg-function.md) + [avgIf](avgIf-function.md) + [count](count-function.md) + [countIf](countIf-function.md) + [distinct\$1count](distinct_count-function.md) + [distinct\$1countIf](distinct_countIf-function.md) + [max](max-function.md) + [maxIf](maxIf-function.md) + [median](median-function.md) + [medianIf](medianIf-function.md) + [min](min-function.md) + [minIf](minIf-function.md) + [percentile](percentile-function.md) + [percentileCont](percentileCont-function.md) + [percentileDisc (百分位數)](percentileDisc-function.md) + [periodToDateAvg](periodToDateAvg-function.md) + [periodToDateCount](periodToDateCount-function.md) + [periodToDateMax](periodToDateMax-function.md) + [periodToDateMedian](periodToDateMedian-function.md) + [periodToDateMin](periodToDateMin-function.md) + [periodToDatePercentile](periodToDatePercentile-function.md) + [periodToDatePercentileCont](periodToDatePercentileCont-function.md) + [periodToDateStDev](periodToDateStDev-function.md) + [periodToDateStDevP](periodToDateStDevP-function.md) + [periodToDateSum](periodToDateSum-function.md) + [periodToDateVar](periodToDateVar-function.md) + [periodToDateVarP](periodToDateVarP-function.md) + [stdev](stdev-function.md) + [stdevp](stdevp-function.md) + [stdevIf](stdevIf-function.md) + [stdevpIf](stdevpIf-function.md) + [sum](sum-function.md) + [sumIf](sumIf-function.md) + [var](var-function.md) + [varIf](varIf-function.md) + [varp](varp-function.md) + [varpIf](varpIf-function.md) # avg `avg` 函數會計算指定量值中一組數字的平均值 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`avg(salesAmount)` 會傳回該量值依照 (選用) 所選的維度分組的平均值。 ## 語法 ``` avg(decimal, [group-by level]) ``` ## 引數 *decimal* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例計算平均銷售額。 ``` avg({Sales}) ``` 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算國家/地區層級的平均銷售額，但不會計算視覺效果中其他維度 (區域或產品) 的平均銷售額。 ``` avg({Sales}, [{Country}]) ``` ![\[平均銷售數字只會在國家/地區層級彙總。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/avg-function-example.png) # avgIf 根據條件陳述式，`avgIf` 函數會計算指定量值中一組數字的平均值 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`avgIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')` 將傳回當條件判斷值為 true 時，該量值依照 (選用) 所選的維度分組的平均值。 ## 語法 ``` avgIf(dimension or measure, condition) ``` ## 引數 *decimal* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # count `count` 函數會計算維度或量值中的值數量 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`count(product type)` 會傳回依照 (選用) 選擇之維度分組的產品類型總數，包括任何重複類型。`count(sales)` 函數會傳回依照 (選用) 選擇之維度 (例如業務人員) 分組的完成銷售總數。 ## 語法 ``` count(dimension or measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *dimension or measure* 引數必須是量值或維度。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例依據視覺效果中的指定維度計算銷售額統計。此範例按月份顯示銷售額統計。 ``` count({Sales}) ``` ![\[按月份顯示的銷售額統計。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/count-function-example.png) 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算國家/地區層級的銷售統計，但不會計算視覺效果中其他維度 (區域或產品) 的銷售額統計。 ``` count({Sales}, [{Country}]) ``` ![\[銷售額統計只會在國家/地區層級彙總。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/count-function-example2.png) # countIf 根據條件陳述式，`countIf` 函數會計算維度或量值中的值數量 (依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` countIf(dimension or measure, condition) ``` ## 引數 *dimension or measure* 引數必須是量值或維度。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 ## 傳回類型 Integer ## 範例下列函數會傳回符合條件的銷售交易 (`Revenue`) 統計，包括任何重複項。 ``` countIf ( Revenue, # Conditions CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect' ) ``` # distinct\$1count `distinct_count` 函數會計算維度或量值中的相異值數量 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`distinct_count(product type)` 會傳回依照 (選用) 選擇之維度分組的個別產品類型總數，不包括任何重複類型。`distinct_count(ship date)` 函數會傳回依照 (選用) 選擇之維度 (例如區域) 分組的產品出貨日期總數。 ## 語法 ``` distinct_count(dimension or measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *dimension or measure* 引數必須是量值或維度。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例計算產品在視覺效果中依據 (選用) 所選維度 (例如區域) 分組的訂購日期總數。 ``` distinct_count({Order Date}) ``` ![\[在每個區域訂購產品的日期總數。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/distinct_count-function-example.png) 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算國家/地區層級的平均銷售額，但不會計算視覺效果中其他維度 (區域) 的平均銷售額。 ``` distinct_count({Order Date}, [Country]) ``` ![\[在每個國家/地區訂購產品的日期總數。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/distinct_count-function-example2.png) # distinct\$1countIf 根據條件陳述式，`distinct_countIf` 函數會計算維度或量值中的相異值數目 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`distinct_countIf(product type)` 會傳回依照 (選用) 選擇之維度分組的個別產品類型總數，不包括任何重複類型。`distinct_countIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')` 函數將傳回條件判斷值為 true 時，依照 (選用) 所選的維度 (例如區域) 分組的產品出貨日期總數。 ## 語法 ``` distinct_countIf(dimension or measure, condition) ``` ## 引數 *dimension or measure* 引數必須是量值或維度。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # max `max` 函數會傳回指定量值或日期的最大值 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`max(sales goal)` 會傳回依照 (選用) 選擇之維度分組的最大銷售目標。 ## 語法 ``` max(measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值或日期。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。最大日期僅適用於表格和樞紐分析表中的 **Value (值)** 欄位集。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例傳回每個區域的銷售額最高值。它與總銷售額、銷售額最低值和銷售額中位數進行比較。 ``` max({Sales}) ``` ![\[每個區域的銷售額最高值。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/min-max-median-function-example.png) 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算國家/地區層級的銷售額最高值，但不會計算視覺效果中其他維度 (區域) 的銷售額最高值。 ``` max({Sales}, [Country]) ``` ![\[每個國家/地區的最大銷售額。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/max-function-example2.png) # maxIf 根據條件陳述式，`maxIf` 函數會傳回指定量值的最大值 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，當條件判斷值為 true 時，`maxIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')` 將傳回依照 (選用) 所選的維度分組的最高銷售目標。 ## 語法 ``` maxIf(measure, condition) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # median `median` 彙總會傳回指定量值的中位值 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`median(revenue)` 會傳回依照 (選用) 選擇之維度分組的收入中位數。 ## 語法 ``` median(measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例傳回每個區域的銷售額中位數。它與總銷售額、銷售額最高值和銷售額最低值進行比較。 ``` median({Sales}) ``` ![\[每個區域的銷售額中位數。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/min-max-median-function-example.png) 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算國家/地區層級的銷售額中位數，但不會計算視覺效果中其他維度 (區域) 的銷售額中位數。 ``` median({Sales}, [Country]) ``` ![\[每個國家/地區的中位數銷售額。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/median-function-example2.png) # medianIf 根據條件陳述式，`medianIf` 彙總會傳回指定量值的中位值 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，當條件判斷值為 true 時，`medianIf(Revenue,SaleDate >= ${BasePeriodStartDate} AND SaleDate <= ${BasePeriodEndDate})` 將傳回依照 (選用) 所選的維度分組的收入中位數。 ## 語法 ``` medianIf(measure, condition) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # min `min` 函數會傳回指定量值或日期的最小值 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`min(return rate)` 會傳回依照 (選用) 選擇之維度分組的最小投資報酬率。 ## 語法 ``` min(measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值或日期。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。最小日期僅適用於表格和樞紐分析表中的 **Value (值)** 欄位集。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例傳回每個區域的銷售額最低值。它與總銷售額、銷售額最高值和銷售額中位數進行比較。 ``` min({Sales}) ``` ![\[每個區域的銷售額最低值。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/min-max-median-function-example.png) 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算國家/地區層級的銷售額最低值，但不會計算視覺效果中其他維度 (區域) 的銷售額最低值。 ``` min({Sales}, [Country]) ``` ![\[每個國家/地區的銷售額中位數。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/min-function-example2.png) # minIf 根據條件陳述式，`minIf` 函數會傳回指定量值的最小值 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，當條件判斷值為 true 時，`minIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')` 將傳回依照 (選用) 所選的維度分組的最低投資報酬率。 ## 語法 ``` minIf(measure, condition) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # percentile `percentile` 函數計算量值值的百分位數，依欄位中的維度分組。Quick 提供兩種百分位數計算： + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileCont-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileCont-function.html) 使用線性插值來判斷結果。 + [percentileDisc （百分位數）](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDisc-function.html) 使用實際值來判斷結果。 `percentile` 函數是 `percentileDisc` 的別名。 # percentileCont `percentileCont` 函數依據量值中數字的連續分佈計算百分位。它使用在欄位集中應用的分組和排序方法。它回答了這樣的問題：什麼值代表這個百分位數？若要傳回資料集中可能不存在的確切百分位數值，請使用 `percentileCont`。若要傳回資料集中最接近的百分位數值，請改用 `percentileDisc`。 ## 語法 ``` percentileCont(expression, percentile, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 指定用來運算百分位數的數值。引數必須是量值或指標。計算時會忽略 Null。 *percentile* 百分位數值可以是 0-100 之間的任何數值常數。百分位數值的 50 會計算度量的中位數值。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 傳回值函數的結果是一個數字。 ## 使用須知 `percentileCont` 函數會根據指定量值中值的連續分佈來計算結果。結果是根據視覺效果中的設定對其進行排序後，透過值之間的線性插值運算得出的。它不同於 `percentileDisc`，後者只是從聚合的一組值中返回一個值。`percentileCont` 的結果可能存在也可能不存在於指定量值的值中。 ## percentileCont 的範例下列範例有助於解釋 percentileCont 的作用原理。 **Example 比較中位數、`percentileCont` 和 `percentileDisc`** 下列範例使用 `median`、`percentileCont` 和 `percentileDisc` 函數顯示維度 (類別) 的中位數。中位數值與 percentileCont 值相同。`percentileCont` 會插入一個值，該值可能在資料集中，也可能不在。但是，由於 `percentileDisc` 永遠會顯示資料集中存在的值，因此兩個結果可能不相符。此範例中的最後一個資料欄會顯示兩個值之間的差異。每個計算欄位的代碼如下： + `50%Cont = percentileCont( example , 50 )` + `median = median( example )` + `50%Disc = percentileDisc( example , 50 )` + `Cont-Disc = percentileCont( example , 50 ) − percentileDisc( example , 50 )` + `example = left( category, 1 )` (為了使範例更簡化，我們使用此表達式將類別名稱縮短為首字母。) ``` example median 50%Cont 50%Disc Cont-Disc -------- ----------- ------------ -------------- ------------ A 22.48 22.48 22.24 0.24 B 20.96 20.96 20.95 0.01 C 24.92 24.92 24.92 0 D 24.935 24.935 24.92 0.015 E 14.48 14.48 13.99 0.49 ``` **Example 第 100 個百分位數為最大值** 下列範例顯示 `example` 欄位的各種 `percentileCont` 值。計算欄位 `n%Cont` 定義為 `percentileCont( {example} ,n)`。每個資料欄中的插入值代表落入該百分位數儲存貯體的數字。在某些情況下，實際資料值會與插入值相符。例如，資料欄 `100%Cont` 的每一列會顯示相同的值，因為 6783.02 是最大數字。 ``` example 50%Cont 75%Cont 99%Cont 100%Cont --------- ----------- ----------- ------------ ----------- A 20.97 84.307 699.99 6783.02 B 20.99 88.84 880.98 6783.02 C 20.99 90.48 842.925 6783.02 D 21.38 85.99 808.49 6783.02 ``` 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例根據國家/地區層級數字的連續分佈，而非視覺效果中其他維度 (區域) 的數字分佈，計算第 30 個百分位數。 ``` percentileCont({Sales}, 30, [Country]) ``` ![\[每個國家/地區的銷售額百分位數。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentileCont-function-example-lac.png) # percentileDisc (百分位數) `percentileDisc` 函數根據 `measure` 中的實際數字計算百分位數。它使用在欄位集中應用的分組和排序方法。`percentile` 函數是 `percentileDisc` 的別名。使用此函數回答以下問題：此百分位數中存在哪些實際資料點？若要傳回資料集中最接近的百分位數值，請使用 `percentileDisc`。若要傳回資料集中可能不存在的確切百分位數值，請改用 `percentileCont`。 ## 語法 ``` percentileDisc(expression, percentile, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 指定用來運算百分位數的數值。引數必須是量值或指標。計算時會忽略 Null。 *percentile* 百分位數值可以是 0-100 之間的任何數值常數。百分位數值的 50 會計算度量的中位數值。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 傳回值函數的結果是一個數字。 ## 使用須知 `percentileDisc` 是反向分發函數，假定不連續的分發模型。它採用百分位數值和排序規格，且會傳回給定集裡的一個元素。對於指定的百分位數值 `P`，`percentileDisc` 會在視覺效果中使用已排序的值，並傳回最小累積分佈值大於或等於 `P` 的值。 ## percentileDisc 的範例下列範例有助於解釋 percentileDisc 的作用原理。 **Example 比較中位數、`percentileDisc` 和 `percentileCont`** 下列範例使用 `percentileCont`、`percentileDisc` 和 `median` 函數顯示維度 (類別) 的中位數。中位數值與 percentileCont 值相同。`percentileCont` 會插入一個值，該值可能在資料集中，也可能不在。但是，由於 `percentileDisc` 永遠會顯示資料集中最接近的值，因此兩個結果可能不相符。此範例中的最後一個資料欄會顯示兩個值之間的差異。每個計算欄位的代碼如下： + `50%Cont = percentileCont( example , 50 )` + `median = median( example )` + `50%Disc = percentileDisc( example , 50 )` + `Cont-Disc = percentileCont( example , 50 ) − percentileDisc( example , 50 )` + `example = left( category, 1 )` (為了使範例更簡化，我們使用此表達式將類別名稱縮短為首字母。) ``` example median 50%Cont 50%Disc Cont-Disc -------- ----------- ------------ -------------- ------------ A 22.48 22.48 22.24 0.24 B 20.96 20.96 20.95 0.01 C 24.92 24.92 24.92 0 D 24.935 24.935 24.92 0.015 E 14.48 14.48 13.99 0.49 ``` **Example 第 100 個百分位數為最大值** 下列範例顯示 `example` 欄位的各種 `percentileDisc` 值。計算欄位 `n%Disc` 定義為 `percentileDisc( {example} ,n)`。每個資料欄中的值都是來自資料集的實際數字。 ``` example 50%Disc 75%Disc 99%Disc 100%Disc -------- ----------- ------------ -------------- ------------ A 20.97 73.98 699.99 6783.02 B 42.19 88.84 820.08 6783.02 C 30.52 90.48 733.44 6783.02 D 41.38 85.99 901.29 6783.0 ``` 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例根據國家/地區層級數字的連續分佈，而非視覺效果中其他維度 (區域) 的數字分佈，計算第 30 個百分位數。 ``` percentile({Sales}, 30, [Country]) ``` ![\[每個國家/地區的銷售額百分位數。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentile-function-example-lac.png) # periodToDateAvg `periodToDateAvg` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的指定量值中，一組數字的平均值。 ## 語法 ``` periodToDateAvg( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateAvg(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDAvgResults.png) # periodToDateCount `periodToDateCount` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的維度或量值中，值的數量 (包括重複值)。 ## 語法 ``` periodToDateCount( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateCount(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDCountResults.png) # periodToDateMax `periodToDateMax` 函數會傳回指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的指定量值的最大值。 ## 語法 ``` periodToDateMax( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateMax(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDMaxResults.png) # periodToDateMedian `periodToDateMedian` 函數會傳回指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的指定量值的中位數值。 ## 語法 ``` periodToDateMedian( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateMedian(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDMedianResults.png) # periodToDateMin `periodToDateMin` 函數會傳回指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的指定量值或日期的最小值。 ## 語法 ``` periodToDateMin( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateMin(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDMinResults.png) # periodToDatePercentile `periodToDatePercentile` 函數會根據指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的實際量值數字，計算百分位數。它使用在欄位集中應用的分組和排序方法。若要傳回資料集中最接近的百分位數值，請使用 `periodToDatePercentile`。若要傳回資料集中可能不存在的確切百分位數值，請改用 `periodToDatePercentileCont`。 ## 語法 ``` periodToDatePercentile( measure, percentile, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *percentile* 百分位數值可以是 0-100 之間的任何數字常數。百分位數為 50 計算量值的中位數。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每個付款類型的票價金額當週迄今的第 90 個百分位數。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDatePercentile(fare_amount, 90, pickupDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之返回內容的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDPercentileResults.png) # periodToDatePercentileCont `periodToDatePercentileCont` 函數會根據指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點之量值數字的連續分佈，計算百分位數。它使用在欄位集中應用的分組和排序方法。若要傳回資料集中可能不存在的確切百分位數值，請使用 `periodToDatePercentileCont`。若要傳回資料集中最接近的百分位數值，請改用 `periodToDatePercentile`。 ## 語法 ``` periodToDatePercentileCont( measure, percentile, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *percentile* 百分位數值可以是 0-100 之間的任何數字常數。百分位數為 50 計算量值的中位數。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每個付款類型的票價金額當週迄今的第 90 個百分位數。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDatePercentileCont(fare_amount, 90, pickupDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之返回內容的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDContPercentileResults.png) # periodToDateStDev `periodToDateStDev` 函數會根據範例計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的指定量值中，一組數字的標準差。 ## 語法 ``` periodToDateStDev( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateStDev(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDStDevResults.png) # periodToDateStDevP `periodToDateStDevP` 函數會根據指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點，基於該期間中的範例，計算指定量值中一組數字的母體標準差。 ## 語法 ``` periodToDateStDevP( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateStDevP(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDStDevPResults.png) # periodToDateSum `periodToDateSum` 函數會新增指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的指定量值。 ## 語法 ``` periodToDateSum( measure, dateTime, period, endDate) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例以下函數計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款的當週迄今票價金額總和。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateSum(fare_amount, pickUpDateTime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例結果的圖像，帶有插圖。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDSumResults.png) # periodToDateVar `periodToDateVar` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的指定量值中，一組數字的範例差異。 ## 語法 ``` periodToDateVar( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateVar(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDVarResults.png) # periodToDateVarP `periodToDateVarP` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到相對於該期間的某個時間點的指定量值中，一組數字的母體差異。 ## 語法 ``` periodToDateVarP( measure, dateTime, period, endDate (optional)) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是欄位。結果會省略空值。常值無作用。 *dateTime* 您運算 PeriodToDate 彙總時的「日期」維度。 *period* 您的運算所適用的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。 *endDate* (選用) 您要結束運算 periodToDate 彙總的日期維度。若省略，則預設為 `now()`。 ## 範例下列範例計算 21 年 6 月 30 日當週每種付款類型的當週迄今最低票價金額。為簡單起見，我們僅過濾掉一筆付款。21 年 6 月 30 日是週三。快速從星期天開始。在我們的範例中是 21 年 6 月 27 日。 ``` periodToDateVarP(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy")) ``` ![\[這是範例計算之結果的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDVarPResults.png) # stdev `stdev` 函數會計算指定量值中一組數字的標準差 (根據範例依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` stdev(measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例使用所記錄的測試分數範例，傳回一個類別的測試分數的標準差。 ``` stdev({Score}) ``` 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算主題層級的測試分數標準差，但不會計算視覺效果中其他維度 (類別) 的測試分數標準差。 ``` stdev({Score}, [Subject]) ``` # stdevp `stdevp` 函數會計算指定量值中一組數字的母體標準差 (依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` stdevp(measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例使用所記錄的所有分數，傳回一個類別的測試分數的標準差。 ``` stdevp({Score}) ``` 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例使用所記錄的所有分數，計算主題層級的測試分數標準差，但不會計算視覺效果中其他維度 (類別) 的測試分數標準差。 ``` stdevp({Score}, [Subject]) ``` # stdevIf 根據條件式陳述，`stdevIf` 函數會計算指定量值中一組數字的標準差 (根據範例依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` stdevIf(measure, conditions) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # stdevpIf 根據條件式陳述，`stdevpIf` 函數會計算指定量值中一組數字的標準差 (根據母體偏差依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` stdevpIf(measure, conditions) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # sum `sum` 函數會新增指定量值中的一組數字 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`sum(profit amount)` 會傳回依照 (選用) 選擇之維度分組的營利總額。 ## 語法 ``` sum(measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例傳回銷售額總和。 ``` sum({Sales}) ``` 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例計算國家/地區層級的銷售額總和，但不會計算視覺效果中其他維度 (區域合產品) 的銷售額總和。 ``` sum(Sales, [Country]) ``` ![\[每個國家/地區的銷售額總和。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sum-function-example.png) # sumIf 根據條件陳述式，`sumIf` 函數會將指定量值中的一組數字相加 (依照選擇的一個或多個維度分組)。例如，`sumIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')` 將傳回當條件判斷值為 true 時，依照 (選用) 所選的維度分組的營利總額。 ## 語法 ``` sumIf(measure, conditions) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 ## 範例如果 `Segment` 等於 `SMB`，下列範例使用帶 `sumIf` 的計算欄位來顯示銷售額。 ``` sumIf(Sales, Segment=’SMB’) ``` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sumIfCalc.png) 如果 `Segment` 等於 `SMB` 且 `Order Date` 大於 2022 年，下列範例使用帶 `sumIf` 的計算欄位來顯示銷售額。 ``` sumIf(Sales, Segment=’SMB’ AND {Order Date} >=’2022-01-01’) ``` # var `var` 函數會計算指定量值中一組數字的範例差異 (依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` var(measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例傳回測試分數範例的變異數。 ``` var({Scores}) ``` 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例傳回主題層級的測試分數範例的變異數，但不會計算視覺效果中其他維度 (類別) 的範例變異數。 ``` var({Scores}, [Subject] ``` # varIf 根據條件式陳述，`varIf` 函數會計算指定量值中一組數字的差異 (根據範例依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` varIf(measure, conditions) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # varp `varp` 函數會計算指定量值中一組數字的母體差異 (依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` varp(measure, [group-by level]) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *group-by level* (選用) 指定彙總分組依據的層級。新增的層級可以是與新增至視覺效果的維度無關的任何一個或多個維度。引數必須是維度欄位。分組依據層級必須以方括弧 `[ ]` 括起。如需詳細資訊，請參閱[關卡感知計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。 ## 範例下列範例傳回測試分數的母體變異數。 ``` varp({Scores}) ``` 您也可以使用檢視或資料集中的一個或多個維度，指定在哪個層級將運算分組。這就是所謂的 LAC-A 函數。如需 LAC-A 函數的詳細資訊，請參閱[感知層級計算 - 彙總 (LAC-A) 函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)。下列範例傳回主題層級測試分數的母體變異數，但不會計算視覺效果中其他維度 (類別) 的母體變異數。 ``` varp({Scores}, [Subject] ``` # varpIf 根據條件式陳述，`varpIf` 函數會計算指定量值中一組數字的差異 (根據母體偏差依照選擇的一個或多個維度分組)。 ## 語法 ``` varpIf(measure, conditions) ``` ## 引數 *measure* 引數必須是量值。結果會省略空值。常值無作用。引數必須是欄位。 *condition* 單一陳述式中的一個或多個條件。 # 資料表計算函數要分析特定視覺化效果中的資料時，您可以對目前的資料集套用特定資料表計算，以探索維度如何影響度量 (或彼此影響)。*視覺化資料*是基於您目前的資料集的結果集，並套用了所有篩選器、欄位選項和自訂。若要查看這個結果集確切為何，可以將視覺效果匯出到一個檔案中。*資料表計算函數*會對資料執行運算，以顯示欄位之間的關係。在本節中，您可以在 Amazon Quick 中的視覺化資料上執行的資料表計算中找到可用的函數清單。若要檢視依類別排序且具有簡短定義的函數清單，請參閱[依類別排序的函數](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` 函數會計算基於一組分割和排序之間的不同量值，以及基於彼此的量值。 `difference` 函數支援與根據 SPICE 的分析和直接查詢資料集搭配使用。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` difference ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index, ,[ partition field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要查看差異之彙總的度量。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *lookup index* 查詢索引可為正值或負值，代表排序中的下一個資料列 (正值) 或排序中的上一個資料列 (負值)。查詢索引可以是 1–2,147,483,647。對於 MySQL、MariaDB 和 Aurora MySQL 相容版引擎，查詢索引僅限為 1。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum({Billed Amount})` 之間的差異，依 `Customer Region` 遞增排序，與下一個資料列比較，並且依 `Service Line` 分割。 ``` difference( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1, [{Service Line}] ) ``` 以下範例會計算 `Billed Amount` 相較於下一行之間的差異，分割依據 (`[{Customer Region}]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` difference( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1 ) ``` 紅色反白顯示會說明將每個金額加到下一個金額的方式 (a \$1 b = c)，以顯示金額 a 和 c 之間的差異。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/differenceCalc.png) # distinctCountOver `distinctCountOver` 函數會計算由指定的屬性在指定級別分區的運算元的不同計數。支援的等級為 `PRE_FILTER` 和 `PRE_AGG`。運算元必須未彙總。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` distinctCountOver ( measure or dimension field ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure or dimension field* 您想要執行度量或維度計算的對象，例如 `{Sales Amt}`。有效值為 `PRE_FILTER` 和 `PRE_AGG`。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。空白時此值預設為 `POST_AGG_FILTER`。`POST_AGG_FILTER` 不是此作業的有效層級，會產生錯誤訊息。如需詳細資訊，請參閱[在 Amazon Quick 中使用關卡感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會取得透過 `City` 和 `State` 在 `PRE_AGG` 層級分割的不同 `Sales` 計數。 ``` distinctCountOver ( Sales, [City, State], PRE_AGG ) ``` # lag `lag` 函數會計算根據指定的分割和排序量值的滯後 (前面) 值。 `lag` 支援與根據 SPICE 的分析和直接查詢資料集搭配使用。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` lag ( lag ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index ,[ partition_field, ... ] )] ) ``` ## 引數 *measure* 您要取得滯後的度量。這可以包含彙總，例如 `sum({Sales Amt})`。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *lookup index* 查詢索引可為正值或負值，代表排序中的下一個資料列 (正值) 或排序中的上一個資料列 (負值)。查詢索引可以是 1–2,147,483,647。對於 MySQL、MariaDB 和 Amazon Aurora MySQL 相容版引擎，查詢索引僅限為 1。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算上一個 `sum(sales)`，依來源州分割，對 `cancellation_code` 按遞增排序順序。 ``` lag ( sum(Sales), [cancellation_code ASC], 1, [origin_state_nm] ) ``` 以下範例使用帶有 `lag` 的計算欄位，顯示在目前資料列金額旁的上一個資料列的銷售金額，依 `Order Date` 排序。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` lag( sum({Sales}), [{Order Date} ASC], 1 ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/lagCalc.png) 以下範例使用帶有 `lag` 的計算欄位，顯示在目前資料列金額旁的上一個資料列的銷售金額，依 `Order Date` 排序、`Segment` 分割。 ``` lag ( sum(Sales), [Order Date ASC], 1, [Segment] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/lagCalc2.png) # lead `lead` 函數會根據指定的分割和排序計算量值的前導 (後面) 值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` lead ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index, ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要取得前導的度量。這可以包含彙總，例如 `sum({Sales Amt})`。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *lookup index* 查詢索引可為正值或負值，代表排序中的下一個資料列 (正值) 或排序中的上一個資料列 (負值)。查詢索引可以是 1–2,147,483,647。對於 MySQL、MariaDB 和 Amazon Aurora MySQL 相容版引擎，查詢索引僅限為 1。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算下一個 `sum(sales)`，依來源州分割，對 `cancellation_code` 按遞增排序順序。 ``` lead ( sum(sales), [cancellation_code ASC], 1, [origin_state_nm] ) ``` 以下範例使用帶有前導的計算欄位，顯示在目前資料列的金額旁的下一個資料列的金額，依 `Customer Segment` 排序。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` lead( sum({Billed Amount}), [{Customer Segment} ASC], 1 ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/leadCalc.png) # percentDifference `percentDifference` 函數會根據分割、排序和查詢索引計算目前值和比較值之間的百分比差異。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` percentDifference ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要查看百分比差異之彙總的度量。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *lookup index* 查詢索引可為正值或負值，代表排序中的下一個資料列 (正值) 或排序中的上一個資料列 (負值)。查詢索引可以是 1–2,147,483,647。對於 MySQL、MariaDB 和 Aurora MySQL 相容版引擎，查詢索引僅限為 1。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算目前和之前的 `State` 的 `sum(Sales)` 之間的百分比差異，依 `Sales` 排序。 ``` percentDifference ( sum(amount), [sum(amount) ASC], -1, [State] ) ``` 以下範例會計算特定 `Billed Amount` 屬於另一個 `Billed Amount` 的百分比，依據 (`[{Customer Region} ASC]`) 排序。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` percentDifference ( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1 ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。紅色字母顯示 `Customer Region` **APAC** 的 `Billed Amount` 總計較 **EMEA** 區域的金額少 24%。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentDifference.png) # avgOver `avgOver` 函數會計算依維度清單分割的量值平均值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` avgOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` 以下範例會顯示 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 平均值。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` avgOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。隨著 `Service Line` 的加入，每項的收費金額總計會顯示，並且在計算欄位中顯示這三個值的平均值。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/avgOver.png) ## 引數 *measure* 您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會取得依 `City` 和 `State` 分割的 `sum(Sales)` 平均值。 ``` avgOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` # countOver `countOver` 函數會計算依維度清單分割的維度或量值的計數。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` countOver ( measure or dimension field ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure or dimension field* 您想要執行度量或維度計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會取得依 `City` 和 `State` 分割的 `Sales` 計數。 ``` countOver ( Sales, [City, State] ) ``` 以下範例會取得依 `City` 和 `State` 分割的 `{County}` 計數。 ``` countOver ( {County}, [City, State] ) ``` 以下範例會顯示 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 計數。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` countOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。由於沒有牽涉到其他欄位，該計數是屬於每一個區域。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/countOver1.png) 如果您新增額外的欄位，則計數會變更。在以下螢幕擷取畫面中，我們新增 `Customer Segment` 和 `Service Line`。這些欄位的每個包含三個唯一的值。具有 3 個區段、3 服務行和 3 個區域，計算欄位顯示 9。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/countOver2.png) 如果您將這兩個額外的欄位新增到計算欄位中的分割欄位 (`countOver( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}, {Customer Segment}, {Service Line}]`)，則每個資料列的計數又會是 1。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/countOver.png) # maxOver `maxOver` 函數會計算依維度清單分割的量值或日期的最大值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` maxOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 的最大值，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` maxOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 以下範例會顯示 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 最大值。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` maxOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。隨著 `Service Line` 的加入，每項的收費金額總計會顯示，並且在計算欄位中顯示這三個值的最大值。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/maxOver.png) # minOver `minOver` 函數會計算依維度清單分割的量值或日期的最小值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` minOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 的最小值，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` minOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 以下範例會顯示 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 最小值。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` minOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。隨著 `Service Line` 的加入，每項的收費金額總計會顯示，並且在計算欄位中顯示這三個值的最小值。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/minOver.png) # percentileOver `percentileOver` 函數會計算依維度清單分割之量值的第 *n* 個百分位數。Quick 中有兩種可用的`percentileOver`計算類型： + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html) 使用線性插值來判斷結果。 + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html) 使用實際值來判斷結果。 `percentileOver` 函數是 `percentileDiscOver` 的別名。 # percentileContOver `percentileContOver` 函數根據 `measure` 中的實際數字計算百分位數。它使用在欄位集中應用的分組和排序方法。結果會在指定的計算層級依指定的維度分割。使用此函數回答以下問題：此百分位數中存在哪些實際資料點？若要傳回資料集中最接近的百分位數值，請使用 `percentileDiscOver`。若要傳回資料集中可能不存在的確切百分位數值，請改用 `percentileContOver`。 ## 語法 ``` percentileContOver ( measure , percentile-n , [partition-by, …] , calculation-level ) ``` ## 引數 *measure* 指定用來運算百分位數的數值。引數必須是量值或指標。計算時會忽略 Null。 *percentile-n* 百分位數值可以是 0-100 之間的任何數值常數。百分位數值的 50 會計算度量的中位數值。 *partition-by* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1 \$1 (大括弧) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation-level* 指定在何處執行與評估順序相關的計算。支援的計算層級有三種： + PRE\$1FILTER + PRE\$1AGG + POST\$1AGG\$1FILTER (預設值) – 若要使用此計算層級，請在 `measure` 上指定彙總，例如 `sum(measure)`。在視覺化中發生彙總之前，會套用 PRE\$1FILTER 和 PRE\$1AGG。對於這兩個計算層級，您無法在計算欄位運算式中指定 `measure` 的彙總。若要進一步了解計算層級及其何時套用，請參閱 [Amazon Quick 中的評估順序](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html)和 [Quick 中的使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 傳回值函數的結果是一個數字。 ## percentileContOver 的範例下列範例有助於解釋 percentileContOver 的作用原理。 **Example 比較中位數的計算層級** 下列範例透過 `percentileContOver` 函數使用不同計算層級顯示維度 (類別) 的中位數。百分位數為 50。資料集會依區域欄位篩選。每個計算欄位的代碼如下： + `example = left( category, 1 )` (一個簡單的例子。) + `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` 函數根據 `measure` 中的實際數字計算百分位數。它使用在欄位集中應用的分組和排序方法。結果會在指定的計算層級依指定的維度分割。`percentileOver` 函數是 `percentileDiscOver` 的別名。使用此函數回答以下問題：此百分位數中存在哪些實際資料點？若要傳回資料集中最接近的百分位數值，請使用 `percentileDiscOver`。若要傳回資料集中可能不存在的確切百分位數值，請改用 `percentileContOver`。 ## 語法 ``` percentileDiscOver ( measure , percentile-n , [partition-by, …] , calculation-level ) ``` ## 引數 *measure* 指定用來運算百分位數的數值。引數必須是量值或指標。計算時會忽略 Null。 *percentile-n* 百分位數值可以是 0-100 之間的任何數值常數。百分位數值的 50 會計算度量的中位數值。 *partition-by* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1 \$1 (大括弧) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation-level* 指定在何處執行與評估順序相關的計算。支援的計算層級有三種： + PRE\$1FILTER + PRE\$1AGG + POST\$1AGG\$1FILTER (預設值) – 若要使用此計算層級，您必須在 `measure` 上指定彙總，例如 `sum(measure)`。在視覺化中發生彙總之前，會套用 PRE\$1FILTER 和 PRE\$1AGG。對於這兩個計算層級，您無法在計算欄位運算式中指定 `measure` 的彙總。若要進一步了解計算層級及其何時套用，請參閱 [Amazon Quick 中的評估順序](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html)和 [Quick 中的使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 傳回值函數的結果是一個數字。 ## percentileDiscOver 的範例下列範例有助於解釋 percentileDiscOver 的作用原理。 **Example 比較中位數的計算層級** 下列範例透過 `percentileDiscOver` 函數使用不同計算層級顯示維度 (類別) 的中位數。百分位數為 50。資料集會依區域欄位篩選。每個計算欄位的代碼如下： + `example = left( category, 1 )` (一個簡單的例子。) + `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 中位數** 以下範例會計算 `Sales` 的中間值 (第 50 個百分位數)，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` percentileDiscOver ( Sales, 50, [City, State] ) ``` 以下範例會計算 `sum({Billed Amount})` 的第 98 個百分位數，依據 `Customer Region` 分割。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` percentileDiscOver ( sum({Billed Amount}), 98, [{Customer Region}] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示這兩個範例在圖表上的呈現方式。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentilOver-50-98.png) # percentOfTotal `percentOfTotal` 函數會根據指定的維度計算量值佔總計的百分比。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` percentOfTotal ( measure ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要查看總計百分比之彙總的度量。目前，`percentOfTotal` 不支援 `distinct count` 彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會為每個 `State` 佔 `Sales` 總計的百分比建立計算。 ``` percentOfTotal ( sum(Sales), [State] ) ``` 以下範例會計算特定 `Billed Amount` 與總 `Billed Amount` 相比的百分比，由 (`[{Service Line} ASC]`) 分區。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` percentOfTotal ( sum( {Billed Amount} ), [{Service Line}] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。紅色反白顯示會說明具有值 "`Billing`" 的分割欄位有三個項目，每個區域各一。此服務行的計費金額總計已劃分為三個百分比，總計 100%。百分比會四捨五入，並且有時可能無法加到精確的 100%。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentOfTotal.png) # periodOverPeriodDifference `periodOverPeriodDifference` 函數會計算由週期粒度和偏移量指定的兩個不同期間內的量值差異。與差異計算不同，此函數使用基於日期的偏移量而不是固定大小的偏移量。這樣可確保只比較正確的日期，即使資料集中缺少資料點也是如此。 ## 語法 ``` periodOverPeriodDifference( measure, date, period, offset) ``` ## 引數 *measure* 您想要對其執行 periodOverPeriod 計算的彙總量值。 *dateTime* 我們用於執行各期間 (Period-Over-Period) 計算的日期維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。預設值為視覺效果日期維度粒度。 *offset* (選用) 偏移量可以是正整數或負整數，代表您要比較的先前期間 (由期間指定)。例如，偏移量為 1 的季度期間表示與上一季度進行比較。預設值為 1. ## 範例下列範例使用計算欄位 `PeriodOverPeriod` 來顯示昨天的銷售金額差異 ``` periodOverPeriodDifference(sum(Sales), {Order Date}) ``` ![\[這是範例計算傳回的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference.png) 下列範例使用計算欄位 `PeriodOverPeriod` 來顯示前兩個月的銷售金額差異。以下範例是 `Mar2020` 與 `Jan2020` 的銷售額比較。 ``` periodOverPeriodDifference(sum(Sales),{Order Date}, MONTH, 1) ``` ![\[這是範例計算傳回的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference2.png) # periodOverPeriodLastValue `periodOverPeriodLastValue` 函數會根據期間粒度和偏移量指定的前一個期間，計算量值的最後一個 (前一個) 值。此函數使用基於日期的偏移量，而不是固定大小的偏移量。這樣可確保只比較正確的日期，即使資料集中缺少資料點也是如此。 ## 語法 ``` periodOverPeriodLastValue( measure, date, period, offset) ``` ## 引數 *measure* 您要查看差異之彙總的度量。 *date* 您執行 periodOverPeriod 計算時基於的日期維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。此引數預設為視覺效果彙總的粒度 *offset* (選用) 偏移量可以是正整數或負整數，代表您要比較的先前期間 (由期間指定)。例如，偏移量為 1 的季度期間表示與上一季度進行比較。此引數預設值為 1。 ## 範例下列範例使用視覺效果維度粒度、預設偏移量 1 計算每月的銷售額。 ``` periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date}) ``` 下列範例使用固定粒度 `MONTH`、固定偏移量 1 計算每月的銷售額。 ``` periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date},MONTH, 1) ``` ![\[這是範例計算傳回的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthLastValue.png) # periodOverPeriodPercentDifference `periodOverPeriodPercentDifference` 函數會計算由週期粒度和偏移量指定的兩個不同期間內的量值差異百分比。與 percentDifference 不同，此函數使用基於日期的偏移量而不是固定大小的偏移量。這樣可確保只比較正確的日期，即使資料集中缺少資料點也是如此。 ## 語法 ``` periodOverPeriodPercentDifference( measure, date, period, offset) ``` ## 引數 *measure* 您要查看差異之彙總的度量。 *date* 您執行 periodOverPeriod 計算時基於的日期維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。此引數預設為視覺效果彙總的粒度 *offset* (選用) 偏移量可以是正整數或負整數，代表您要比較的先前期間 (由期間指定)。例如，偏移量為 1 的季度期間表示與上一季度進行比較。此引數預設值為 1。 ## 範例下列範例使用視覺效果維度粒度、預設偏移量 1 計算每月銷售額的差異百分比。 ``` periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales),{Order Date}) ``` 下列範例使用固定粒度 `MONTH`、固定偏移量 1 計算每月銷售額的差異百分比。 ``` periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales), {Order Date}, MONTH, 1) ``` ![\[這是範例計算傳回的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthPercentDifference.png) # periodToDateAvgOverTime `periodToDateAvgOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的量值平均值。 ## 語法 ``` periodToDateAvgOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行計算的彙總量值 *dateTime* 您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。預設值是視覺效果的日期維度粒度。 ## 範例下列函數計算每月票價金額的平均值。 ``` periodToDateAvgOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDAvgOverTimeResults.png) # periodToDateCountOverTime `periodToDateCountOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的維度或量值的計數。 ## 語法 ``` periodToDateCountOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行計算的彙總量值 *dateTime* 您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。預設值是視覺效果的日期維度粒度。 ## 範例下列範例會計算每月的廠商計數。 ``` periodToDateCountOverTime(count(vendorid), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDCountOverTimeResults.png) # periodToDateMaxOverTime `periodToDateMaxOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的量值最大值。 ## 語法 ``` periodToDateMaxOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行計算的彙總量值 *dateTime* 您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。預設值是視覺效果的日期維度粒度。 ## 範例下列範例計算每月的最高票價金額。 ``` periodToDatemaxOverTime(max({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDMaxOverTimeResults.png) # periodToDateMinOverTime `periodToDateMinOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的量值最小值。 ## 語法 ``` periodToDateMinOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行計算的彙總量值 *dateTime* 您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。預設值是視覺效果的日期維度粒度。 ## 範例下列範例計算每月的最低票價金額。 ``` periodToDateMinOverTime(min({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDMinOverTimeResults.png) # periodToDateSumOverTime `periodToDateSumOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的量值總和。 ## 語法 ``` periodToDateSumOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行計算的彙總量值 *dateTime* 您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。 *period* (選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。預設值是視覺效果的日期維度粒度。 ## 範例下列函數返回每月的票價金額總計。 ``` periodToDateSumOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDSumOverTime-example-results.png) # stdevOver `stdevOver` 函數計算指定量值的標準差，根據範例依照所選的一個或多個屬性分割。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` stdevOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時執行資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 的標準差，並根據範例區分 `City` 和 `State`。 ``` stdevOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 以下範例根據範例，計算 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 標準差。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` stdevOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # stdevpOver `stdevpOver` 函數計算指定量值中的標準差，根據母體偏差依照所選的一個或多個屬性分割。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` stdevpOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時執行資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例根據母體偏差，計算由 `City` 和 `State` 區分的 `sum(Sales)` 的標準差。 ``` stdevpOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 以下範例根據母體偏差，計算 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 的標準差。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` stdevpOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # varOver `varOver` 函數計算指定量值中的差異，根據範例依照所選的一個或多個屬性分割。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` varOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用關卡感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例根據範例，計算由 `City` 和 `State` 區分的 `sum(Sales)` 的差異。 ``` varOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 以下範例根據範例，計算 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 差異。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` varOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # varpOver `varpOver` 函數計算指定量值的差異，根據母體偏差依照所選的一個或多個屬性分割。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` varpOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例根據母體偏差，計算由 `City` 和 `State` 區分的 `sum(Sales)` 的差異。 ``` varpOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 以下範例根據母體偏差，計算 `Billed Amount` 與 `Customer Region` 的差異。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` varpOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # sumOver `sumOver` 函數計算依維度清單分割的量值總和。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` sumOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 引數 *measure* 您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時執行資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 的總和，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` sumOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 以下範例會計算 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 總和。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` sumOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。隨著 `Customer Segment` 的加入，每項的收費金額總計會針對 `Customer Region` 加總，並顯示在計算欄位中。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sumOver.png) # denseRank `denseRank` 函數計算相較於指定的分割，量值或維度的排名。它只會將每個項目計算一次，忽略重複項目，並指定排名「不留洞」，因此重複的值會有相同的排名。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` denseRank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用關卡感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會對 `max(Sales)` 密集進行排名，根據遞減排序順序，依據 `State` 和 `City`。具有相同 `max(Sales)` 的任何城市會獲指派相同的排名，下一個城市的排名會接在其後。例如，如果有三個城市具有相同排名，則第四個城市的排名會是第二。 ``` denseRank ( [max(Sales) DESC], [State, City] ) ``` 以下範例會對 `max(Sales)` 密集進行排名，根據遞減排序順序，依據 `State`。具有相同 `max(Sales)` 的任何州會獲指派相同的排名，下一個的排名會接在其後。例如，如果有三個州具有相同排名，則第四個州的排名會是第二。 ``` denseRank ( [max(Sales) DESC], [State] ) ``` # rank `rank` 函數計算相較於指定的分割，量值或維度的排名。它會將每個項目計入一次，甚至是重複項目，並指派排名「留洞」來容納重複的值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` rank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個彙總度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會對 `max(Sales)` 進行排名，根據遞減排序順序，依據 `State` 和 `City`，在 `State` **WA** 內。具有相同 `max(Sales)` 的任何城市會獲指派相同的排名，但下一個排名會包含所有之前存在排名的計數。例如，如果有三個城市具有相同排名，則第四個城市的排名會是第四。 ``` rank ( [max(Sales) DESC], [State, City] ) ``` 以下範例會對 `max(Sales)` 進行排名，根據遞增排序順序，依據 `State`。具有相同 `max(Sales)` 的任何州會獲指派相同的排名，但下一個排名會包含所有之前存在排名的計數。例如，如果有三個州具有相同排名，則第四個州的排名會是第四。 ``` rank ( [max(Sales) ASC], [State] ) ``` 以下範例會為 `Customer Region` 排名，依據總計 `Billed Amount`。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` rank( [sum({Billed Amount}) DESC] ) ``` 以下螢幕擷取畫面會顯示範例的結果，以及總計的 `Billed Amount`，因此您可以查看每個區域的排名方式。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/rankCalc.png) # percentileRank `percentileRank` 函數計算相較於指定的分割，量值或維度的百分位數排名。百分位數排名值 (*x*) 指出目前的項目超過指定分割中的值 *x*%。百分位數排名值的範圍是從 0 (含) 到 100 (排除)。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` percentileRank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ {partition_field}, ... ] ) ``` ## 引數 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個彙總度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *calculation level* (選用) 指定要使用的計算層級： + **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。 + **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。 + **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。 ## 範例以下範例會執行 `max(Sales)` 的百分位數排名，以遞減順序，依據 `State`。 ``` percentileRank ( [max(Sales) DESC], [State] ) ``` 以下範例會執行 `Customer Region` 的百分位數排名，依總計 `Billed Amount`。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` percentileRank( [sum({Billed Amount}) DESC], [{Customer Region}] ) ``` 以下螢幕擷取畫面會顯示範例的結果，以及總計的 `Billed Amount`，因此您可以查看每個區域的比較結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentileRank.png) # runningAvg `runningAvg` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值的執行中平均值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` runningAvg ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要查看執行中平均值之彙總的度量。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的平均值，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` runningAvg ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的平均值，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` runningAvg ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningCount `runningCount` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值或維度的執行中計數。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` runningCount ( measure_or_dimension ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure or dimension* 您要查看執行中計數之彙總的度量或維度。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的計數，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` runningCount ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的計數，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` runningCount ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningMax `runningMax` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值的執行中最大值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` runningMax ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要查看執行中最大值之彙總的度量。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的最大值，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` runningMax ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的最大值，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` runningMax ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningMin `runningMin` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值的執行中最小值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` runningMin ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要查看執行中最小值之彙總的度量。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的最小值，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` runningMin ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的最小值，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` runningMin ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningSum `runningSum` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值的執行中總和。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` runningSum ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要查看執行中總和之彙總的度量。 *sort order field* 您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的總和，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。 ``` runningSum ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的總和，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。 ``` runningSum ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。紅色標籤顯示將每個金額加到下一個金額的方式 (`a + b = c`)，產生了新的總計。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/runningSum.png) # firstValue `firstValue` 函數計算依指定屬性分割和排序的彙總計量或維度的第一個值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` firstValue ( aggregated measure or dimension, [ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ], [ partition_by_attribute, ... ] ) ``` ## 引數 *aggregated measure or dimension* 您要查看第一個值的彙總量值或維度。 *sort attribute* 您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition by attribute* (選用) 您要分割依據的一或多個量值或者維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例下列範例計算依 `Flight Date` 排序、依遞增排序之 `Flight Date` 和 `Origin Airport` 分割的第一個 `Destination Airport`。 ``` firstValue( {Destination Airport} [{Flight Date} ASC], [ {Origin Airport}, {Flight Date} ] ) ``` # lastValue `lastValue` 函數計算依指定屬性分割和排序的彙總計量或維度的最後一個值。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` lastValue ( aggregated measure or dimension, [ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ], [ partition_by_attribute, ... ] ) ``` ## 引數 *aggregated measure or dimension* 您要查看最後一個值的彙總量值或維度。 *sort attribute* 您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (`ASC`) 或遞減 (`DESC`) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *partition by attribute* (選用) 您要分割依據的一或多個量值或者維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例下列範例計算 `Destination Airport` 的最後一個值。此計算依 `Flight Date` 值排序，並依按遞增排序的 `Flight Date` 值和 `Origin Airport` 值分割。 ``` lastValue( [{Destination Airport}], [{Flight Date} ASC], [ {Origin Airport}, truncDate('DAY', {Flight Date}) ] ) ``` # windowAvg `windowAvg` 函數計算在自訂時段中彙總的量值的平均值，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。例如，您可以使用 `windowAvg` 來計算移動平均值，而移動平均值常用於消除折線圖中的雜點。早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` windowAvg ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要取得平均值的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。 *sort attribute* 您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1 \$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *start index* 開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *end index* 結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Revenue)` 的移動平均值，依據 `SaleDate` 分割。計算值包括高於目前列的三列和低於目前列的兩列。 ``` windowAvg ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 3, 2 ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示此移動平均值結果的範例。sum(Revenue) 欄位已新增至圖表中，以顯示營收和營收移動平均值之間的差異。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/windowAvg.png) # windowCount `windowCount` 函數計算在自訂時段中彙總的量值或維度的計數，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` windowCount ( measure_or_dimension , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure or dimension* 您要取得平均值的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。 *sort attribute* 您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *start index* 開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *end index* 結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Revenue)` 的移動計數，依據 `SaleDate` 分割。計算值包括高於目前列的三列和低於目前列的兩列。 ``` windowCount ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 3, 2 ) ``` # windowMax `windowMax` 函數計算在自訂時段中彙總的量值的最大值，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。您可以使用 `windowMax` 來協助辨識一段期間內指標的最大值。早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` windowMax ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要取得平均值的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。 *sort attribute* 您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *start index* 開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *end index* 結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例計算 `sum(Revenue)` 過去 12 個月的最大值，依據 `SaleDate` 分割。計算值包括高於目前列的十二列和低於目前列的零列。 ``` windowMax ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 12, 0 ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示此過去 12 個月結果的範例。sum(Revenue) 欄位已新增至圖表中，以顯示營收和過去 12 個月最大營收之間的差異。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/windowMax.png) # windowMin `windowMin` 函數計算在自訂時段中彙總的量值的最大值，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。您可以使用 `windowMin` 來協助辨識一段期間內指標的最小值。早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` windowMin ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要取得平均值的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。 *sort attribute* 您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *start index* 開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *end index* 結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例計算 `sum(Revenue)` 過去 12 個月的最小值，依據 `SaleDate` 分割。計算值包括高於目前列的十二列和低於目前列的零列。 ``` windowMin ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 12, 0 ) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示此過去 12 個月結果的範例。sum(Revenue) 欄位已新增至圖表中，以顯示營收和過去 12 個月最小營收之間的差異。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/windowMin.png) # windowSum `windowSum` 函數計算在自訂時段中彙總的量值的總和，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。 ## 語法需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。 ``` windowSum ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 引數 *measure* 您要取得總和的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。對於 MySQL、MariaDB 以及與 MySQL 相容的 Amazon Aurora，查詢索引僅限為 1。低於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。 *sort attribute* 您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 *start index* 開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *end index* 結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。 *partition field* (選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。 ## 範例以下範例會計算 `sum(Revenue)` 執行中的移動總和，依據 `SaleDate` 排序。計算值包括高於目前列的兩列和目前列前一列。 ``` windowSum ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 2, 1 ) ``` 以下範例顯示過去十二個月的總和。 ``` windowSum(sum(Revenue),[SaleDate ASC],12,0) ``` 以下螢幕擷取畫面顯示此過去十二個月總和結果的範例。`sum(Revenue)` 欄位已新增至圖表中，以顯示營收和過去十二個月營收總和之間的差異。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/windowSum.png)