percentileDiscOver - Amazon QuickSight
語法引數傳回值範例

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。

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 { } (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_FILTER

  • PRE_AGG

  • POST_AGG_FILTER (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_FILTER 和 PRE_AGG。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套用時間，請參閱 Amazon 評估順序 QuickSight 和 在 Amazon 中使用水平感知計算 QuickSight。

傳回值

函數的結果是一個數字。

percentileDiscOver 的範例

下面的例子有助於解釋如何 percentileDiscOver 工作。

範例 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
範例 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。

Table showing sum of Billed Amount, PercOver50, and PercOver98 for APAC, EMEA, and US regions.