percentileDiscOver

Die percentileDiscOver-Funktion berechnet das Perzentil auf der Grundlage der tatsächlichen Zahlen in measure. Sie verwendet die Gruppierung und Sortierung, die in den Feldbereichen angewendet werden. Das Ergebnis wird nach der angegebenen Dimension auf der angegebenen Berechnungsebene aufgeteilt. Die percentileOver-Funktion ist ein Alias von percentileDiscOver.

Verwenden Sie diese Funktion, um die folgende Frage zu beantworten: Welche tatsächlichen Datenpunkte befinden sich in diesem Perzentil? Um den nächstgelegenen Perzentilwert, der in Ihrem Datensatz vorhanden ist, zurückzugeben, verwenden Sie percentileDiscOver. Um einen exakten Perzentilwert zurückzugeben, der in Ihrem Datensatz möglicherweise nicht vorhanden ist, verwenden Sie stattdessen percentileContOver.

Syntax

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

Argumente

measure

Gibt einen numerischen Wert an, der zur Berechnung des Perzentils verwendet werden soll. Das Argument muss ein Maß oder eine Metrik sein. Null-Werte werden bei der Berechnung ignoriert.

Perzentil-n

Der Perzentilwert kann eine beliebige numerische Konstante von 0–100 sein. Ein Perzentilwert von 50 berechnet den Medianwert des Maßes.

partition-by

(Optional) Eine oder mehrere Dimensionen, nach denen Sie die Daten partitionieren möchten, getrennt durch Kommas. Jedes Feld in der Liste ist in { } eingeschlossen (geschweifte Klammern), wenn es mehr als ein Wort umfasst. Die gesamte Liste ist in [ ] (eckige Klammern) eingeschlossen.

calculation-level

Gibt an, wo die Berechnung in Bezug auf die Reihenfolge der Auswertung durchgeführt werden soll. Es werden drei Berechnungsebenen unterstützt:

• PRE_FILTER

• PRE_AGG

• POST_AGG_FILTER (Standard) – Um diese Berechnungsebene zu verwenden, müssen Sie eine Aggregation auf measure angeben, z. B. sum(measure).

PRE_FILTER und PRE_AGG werden angewendet, bevor die Aggregation in einer Visualisierung erfolgt. Für diese beiden Berechnungsebenen können Sie im Ausdruck des berechneten Feldes keine Aggregation für measure angeben. Weitere Informationen zu Berechnungsebenen und wann sie gelten, finden Sie unter Reihenfolge der Bewertung bei Amazon QuickSight und Verwenden von ebenenspezifischen Berechnungen in Amazon QuickSight.

Rückgabewert

Das Ergebnis der Funktion ist eine Zahl.

Beispiele für percentileDiscOver

Das folgende Beispiel hilft zu erklären, wie das percentileDiscOver funktioniert.

Beispiel Vergleich der Berechnungsebenen für den Median

Das folgende Beispiel zeigt den Median für eine Dimension (Kategorie) unter Verwendung verschiedener Berechnungsebenen mit der percentileDiscOver-Funktion. Das Perzentil ist 50. Der Datensatz wird nach einem Regionsfeld gefiltert. Der Code für jedes berechnete Feld lautet wie folgt:

• example = left( category, 1 ) (Ein vereinfachtes Beispiel.)

• 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

Beispiel Der Median

Das folgende Beispiel berechnet den Medianwert (das 50. Perzentil) von Sales, partitioniert nach City und State.

percentileDiscOver
(
  Sales, 
  50,
  [City, State]
) 

Das folgende Beispiel berechnet das 98. Perzentil von sum({Billed Amount}), partitioniert nach Customer Region. Die Felder in der Tabellenberechnung befinden sich in den Feldbereichen der Visualisierung.

percentileDiscOver
(
  sum({Billed Amount}), 
  98,
  [{Customer Region}]
) 

Die folgende Abbildung zeigt, wie diese beiden Beispiele in einem Diagramm aussehen.