Verwenden von ebenenspezifischen Berechnungen in Amazon QuickSight - Amazon QuickSight
LAC-A-FunktionenLAC-W-Funktionen

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Verwenden von ebenenspezifischen Berechnungen in Amazon QuickSight

   Gilt für: Enterprise Edition und Standard Edition 

Mit Level-aware Calculations (LAC) können Sie den Granularitätsgrad angeben, mit dem Sie Fensterfunktionen oder Aggregatfunktionen berechnen möchten. Es gibt zwei Arten von LAC-Funktionen: niveauabhängige Berechnungen – Aggregatfunktionen (LAC-A) und niveauabhängige Berechnungen – Fensterfunktion (LAC-W).

Niveauabhängige Berechnung – Aggregatfunktionen (LAC-A)

Mit LAC-A-Funktionen können Sie angeben, auf welcher Ebene die Berechnung gruppiert werden soll. Durch Hinzufügen eines Arguments zu einer bestehenden Aggregatfunktion, wie z. B. sum() , max() , count(), können Sie jede beliebige Gruppierungsebene für die Aggregation definieren. Bei der hinzugefügten Ebene kann es sich um eine beliebige Dimension handeln, unabhängig von den Dimensionen, die dem Bild hinzugefügt wurden. Beispielsweise:

sum(measure,[group_field_A])

Um LAC-A-Funktionen zu verwenden, geben Sie sie direkt in den Berechnungseditor ein, indem Sie die gewünschten Aggregationsebenen als zweites Argument in Klammern hinzufügen. Im Folgenden finden Sie zum Vergleich ein Beispiel für eine Aggregatfunktion und eine LAC-A-Funktion.

  • Aggregationsfunktion: sum({sales})

  • LAC-A-Funktion: sum({sales}, [{Country},{Product}])

Die LAC-A-Ergebnisse werden mit der angegebenen Stufe in der Klammer [ ] berechnet und können als Operand einer Aggregatfunktion verwendet werden. Die Gruppierungsebene der Aggregatfunktion entspricht der visuellen Ebene, wobei die Gruppierung nach Feldern zum Feldbereich der visuellen Darstellung hinzugefügt wird.

Zusätzlich zur Erstellung eines statischen LAC-Gruppenschlüssels in der Klammer [ ] können Sie ihn dynamisch an visuelle Gruppierungsfelder anpassen, indem Sie einen Parameter $visualDimensions in die Klammer setzen. Dies ist ein vom System bereitgestellter Parameter, im Gegensatz zu benutzerdefinierten Parametern. Der [$visualDimensions]-Parameter stellt die Felder, die dem Feldbereich Gruppieren nach hinzugefügt wurden, in der aktuellen Grafik gut dar. Die folgenden Beispiele zeigen, wie Gruppenschlüssel dynamisch zu den visuellen Dimensionen hinzugefügt oder Gruppenschlüssel aus visuellen Dimensionen entfernt werden

  • LAC-A mit dynamisch hinzugefügtem Gruppenschlüssel: sum({sales}, [${visualDimensions},{Country},{Products}])

    Es berechnet, bevor die Aggregation auf visueller Ebene berechnet wird, die Summe aus Umsatz, Gruppierung nach country, products und allen anderen Feldern im Feldbereich Gruppieren nach.

  • LAC-A mit dynamisch entferntem Gruppenschlüssel: sum({sales}, [${visualDimensions},!{Country},!{Products}])

    Es berechnet, bevor die Aggregation auf visueller Ebene berechnet wird, die Summe des Umsatzes, gruppiert nach den Feldern im Feldbereich Gruppieren nach der Grafik, außer country und product.

Sie können einen hinzugefügten oder entfernten Gruppenschlüssel in einem LAC-Ausdruck angeben, aber nicht beides.

LAC-A-Funktionen werden für die folgenden Aggregatfunktionen unterstützt:

LAC-A-Beispiele

Mit den LAC-A-Funktionen können Sie Folgendes tun:

  • Führen Sie Berechnungen aus, die unabhängig von den Ebenen in der Grafik sind. Bei der folgenden Berechnung werden die Verkaufszahlen beispielsweise nur auf Landesebene aggregiert, nicht aber über andere Dimensionen (Region oder Produkt) im Bild.

    sum({Sales},[{Country}])
    Die Verkaufszahlen werden nur auf Landesebene aggregiert.

  • Führen Sie Berechnungen für die Dimensionen durch, die nicht in der Grafik enthalten sind. Wenn Sie beispielsweise über die folgende Funktion verfügen, können Sie den durchschnittlichen Gesamtumsatz pro Land nach Regionen berechnen.

    sum({Sales},[{Country}])

    Obwohl das Land in der Darstellung nicht enthalten ist, aggregiert die Funktion LAC-A zunächst die Verkäufe auf Länderebene, und die Berechnung auf visueller Ebene ergibt dann die Durchschnittszahl für jede Region. Wenn die LAC-A-Funktion nicht zur Angabe der Ebene verwendet wird, werden die Durchschnittsumsätze auf der niedrigsten detaillierten Ebene (der Basisebene des Datensatzes) für jede Region berechnet (in der Verkaufsspalte angezeigt).

    Die LAC-A-Funktion aggregiert zuerst die Verkäufe auf Landesebene und dann auf visueller Ebene.

  • Verwenden Sie LAC-A in Kombination mit anderen Aggregatfunktionen und LAC-W-Funktionen. Es gibt zwei Möglichkeiten, LAC-A-Funktionen mit anderen Funktionen zu verschachteln.

    • Sie können beim Erstellen einer Berechnung eine verschachtelte Syntax schreiben. Beispielsweise kann die LAC-A-Funktion mit einer LAC-W-Funktion verschachtelt werden, um den Gesamtumsatz pro Land anhand des Durchschnittspreises jedes Produkts zu berechnen:

      sum(avgOver({Sales},[{Product}],PRE_AGG),[{Country}])

    • Wenn Sie einer Grafik eine LAC-A-Funktion hinzufügen, kann die Berechnung mit Aggregatfunktionen auf visueller Ebene, die Sie in den Feldbereichen ausgewählt haben, weiter verschachtelt werden. Weitere Informationen zum Ändern der Aggregation von Feldern im Bildmaterial finden Sie unter Ändern oder Hinzufügen von Statistikfunktionen zu einem Feld über einen Feldbereich.

      Verwenden Sie die Optionen für die visuelle Aggregation, um eine LAC-A-Funktion weiter zu verschachteln.

LAC-A-Einschränkungen

Für die LAC-A-Funktionen gelten die folgenden Einschränkungen:

  • LAC-A-Funktionen werden für alle additiven und nicht-additiven Aggregatfunktionen unterstützt, wie z. B. sum(), count() und percentile(). LAC-A-Funktionen werden weder für bedingte Aggregatfunktionen unterstützt, die mit „wenn“ enden, wie z. B. sumif() undcountif(), noch für Periodenaggregatfunktionen, die mit "periodToDate" beginnen, wie z. B. und. periodToDateSum() periodToDateMax()

  • Summen auf Zeilen- und Spaltenebene werden derzeit für LAC-A-Funktionen in Tabellen und Pivot-Tabellen nicht unterstützt. Wenn Sie dem Diagramm Summen auf Zeilen- oder Spaltenebene hinzufügen, wird die Gesamtzahl leer angezeigt. Andere Dimensionen, die nicht zu LAC gehören, sind nicht betroffen.

  • Verschachtelte LAC-A-Funktionen werden derzeit nicht unterstützt. Eingeschränkte Funktionen von LAC-A, die mit regulären Aggregatfunktionen und LAC-W-Funktionen verschachtelt sind, werden unterstützt.

    Gültige Funktionen sind zum Beispiel:

    • Aggregation(LAC-A()). Beispiel: max(sum({sales}, [{country}]))

    • LAC-A(LAC-W()). Beispiel: sum(sumOver({Sales},[{Product}],PRE_AGG), [{Country}])

    Die folgenden Funktionen sind ungültig:

    • LAC-A(Aggregation()). Beispiel: sum(max({sales}), [{country}])

    • LAC-A(LAC-A()). Beispiel: sum(max({sales}, [{country}]),[category])

    • LAC-W(LAC-A()). Beispiel: sumOver(sum({Sales},[{Product}]),[{Country}],PRE_AGG)

Niveauabhängige Berechnung – Fensterfunktionen (LAC-W)

Mit LAC-W-Funktionen können Sie das Fenster oder die Partition angeben, um die Berechnung zu berechnen. LAC-W-Funktionen sind eine Gruppe von Fensterfunktionen, wie z. B. sumover(), (maxover), denseRank, die Sie auf der Vorfilter- oder Voraggregatsebene ausführen können. Zum Beispiel: sumOver(measure,[partition_field_A],pre_agg).

LAC-W-Funktionen wurden früher als niveauabhängige Aggregationen (Level Aware Aggregations, LAA) bezeichnet.

Die LAC-W-Funktionen helfen Ihnen bei der Beantwortung der folgenden Arten von Fragen:

  • Wie viele meiner Kunden haben nur eine Bestellung aufgegeben? Oder 10? Oder 50? Wir möchten, dass das Visual die Zählung als Dimension und nicht als Metrik im Visual verwendet.

  • Wie hoch ist der Gesamtumsatz pro Marktsegment für Kunden, deren Lebenszyklusausgaben mehr als 100.000 US-Dollar betragen? Das Visual sollte nur das Marktsegment und den Gesamtumsatz für jedes Segment darstellen.

  • Wie hoch ist der Beitrag der einzelnen Branchen zum Gewinn des gesamten Unternehmens (Prozent des Gesamtergebnisses)? Wir wollen in der Lage sein, das Visual zu filtern, um einige der Branchen zu zeigen und wie sie zum Gesamtumsatz der angezeigten Branchen beitragen. Wir wollen aber auch den Anteil der einzelnen Branchen am Gesamtumsatz des gesamten Unternehmens (einschließlich der herausgefilterten Branchen) sehen.

  • Wie hoch ist der Gesamtumsatz in jeder Kategorie im Vergleich zum Branchendurchschnitt? Der Branchendurchschnitt sollte alle Kategorien umfassen, auch nach der Filterung.

  • Wie werden meine Kunden in kumulative Ausgabenbereiche eingeteilt? Wir wollen die Gruppierung als Dimension und nicht als Metrik verwenden.

Bei komplexeren Fragen können Sie eine Berechnung oder einen Filter einfügen, bevor Sie QuickSight zu einem bestimmten Punkt in der Auswertung Ihrer Einstellungen gelangen. Um Ihre Ergebnisse direkt zu beeinflussen, fügen Sie einer Tabellenberechnung ein Schlüsselwort für die Berechnungsebene hinzu. Weitere Informationen darüber, wie Abfragen QuickSight ausgewertet werden, finden Sie unter. Reihenfolge der Bewertung bei Amazon QuickSight

Die folgenden Berechnungsebenen werden für LAC-W-Funktionen unterstützt:

  • PRE_FILTER— Bevor Filter aus der Analyse angewendet werden, werden QuickSight Vorfilterberechnungen ausgewertet. Anschließend werden alle Filter angewendet, die für diese Vorfilterberechnungen konfiguriert sind.

  • PRE_AGG— Führt vor der Berechnung von Aggregationen auf Anzeigeebene Berechnungen vor der Aggregation durch. QuickSight Anschließend werden alle Filter angewendet, die für diese Voraggregatberechnungen konfiguriert sind. Dies geschieht vor dem Anwenden der Top- und Bottom-N-Filter.

Sie können das Schlüsselwort PRE_FILTER oder PRE_AGG als Parameter in den folgenden Tabellenberechnungsfunktionen verwenden. Wenn Sie eine Berechnungsebene angeben, verwenden Sie in der Funktion eine nicht aggregierte Metrik. Sie können beispielsweise die Datei countOver({ORDER ID}, [{Customer ID}], PRE_AGG) verwenden. Mit PRE_AGG legen Sie fest, dass die countOver auf der Voraggregateebene ausgeführt wird.

Standardmäßig muss der erste Parameter für jede Funktion eine aggregierte Metrik sein. Wenn Sie entweder PRE_FILTER oder PRE_AGG nutzen, verwenden Sie für den ersten Parameter ein nicht aggregiertes Maß.

Bei LAC-W-Funktionen ist die visuelle Aggregation standardmäßig auf MIN eingestellt, um Duplikate zu vermeiden. Um die Aggregation zu ändern, öffnen Sie das Kontextmenü des Feldes (Rechtsklick) und wählen eine andere Aggregation aus.

Beispiele dafür, wann und wie LAC-W-Funktionen in realen Szenarien verwendet werden können, finden Sie im folgenden Beitrag im AWS Big Data-Blog: Erstellen Sie erweiterte Erkenntnisse mithilfe von Level Aware Aggregations in Amazon. QuickSight