Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
percentileDiscOver
La funzione percentileDiscOver
calcola il percentile in base ai numeri effettivi in measure
. Utilizza il raggruppamento e l'ordinamento applicati nei contenitori di campi. Il risultato viene partizionato in base alla dimensione specificata al livello di calcolo specificato. La funzione percentileOver
è un alias di percentileDiscOver
.
Utilizza questa funzione per rispondere alla seguente domanda: Quali punti dati effettivi sono presenti in questo percentile? Per restituire il valore percentile più vicino presente nel set di dati, usa percentileDiscOver
. Per restituire un valore percentile esatto che potrebbe non essere presente nel set di dati, usa invece percentileContOver
.
Sintassi
percentileDiscOver (
measure
,percentile-n
, [partition-by, …
] ,calculation-level
)
Argomenti
- misura
-
Specifica un valore numerico da utilizzare per calcolare il percentile. L'argomento deve essere una misura o un parametro. I valori null vengono ignorati nel calcolo.
- percentile-n
-
Il valore del percentile può essere qualsiasi costante numerica compresa tra 0 e 100. Un valore percentile di 50 calcola il valore mediano della misura.
- partition-by
-
(Facoltativo) Una o più dimensioni in base alle quali si desidera eseguire la partizione, separate da virgole. Ogni campo nell'elenco è racchiuso tra {} (parentesi graffe), se si tratta di più di una parola. L'intero elenco è racchiuso tra [ ] (parentesi quadre).
- livello di calcolo
-
Specifica dove eseguire il calcolo in relazione all'ordine di valutazione. Esistono tre livelli di calcolo supportati:
-
PRE_FILTER
-
PRE_AGG
-
POST_AGG_FILTER (impostazione predefinita): per utilizzare questo livello di calcolo, è necessario specificare un'aggregazione su
measure
, ad esempiosum(measure)
.
PRE_FILTER e PRE_AGG vengono applicati prima che in una visualizzazione si verifichi l'aggregazione. Per questi due livelli di calcolo, non è possibile specificare un'aggregazione su
measure
nell'espressione del campo calcolato. Per ulteriori informazioni sui livelli di calcolo e su quando si applicano, consulta Ordine di valutazione in Amazon QuickSight e Utilizzo di calcoli con riconoscimento dei livelli in Amazon QuickSight. -
Valori restituiti
Il risultato della funzione è un numero.
Esempio di percentileDiscOver
L'esempio seguente aiuta a spiegare come percentileDiscOver funziona.
Esempio Confronto dei livelli di calcolo per la mediana
L'esempio seguente mostra la mediana di una dimensione (categoria) utilizzando diversi livelli di calcolo con la funzione percentileDiscOver
. Il percentile è 50. Il set di dati viene filtrato in base a un campo regionale. Il codice per ogni campo calcolato è il seguente:
-
example = left(
(un esempio semplificato).category
, 1 ) -
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
Esempio La mediana
L'esempio seguente calcola la mediana (il 50° percentile) di Sales
diviso per City
e State
.
percentileDiscOver ( Sales, 50, [City, State] )
L'esempio seguente calcola il 98° percentile di sum({Billed
Amount})
diviso per Customer Region
. I campi nel calcolo della tabella sono nel contenitore dei campi dell'elemento visivo.
percentileDiscOver ( sum({Billed Amount}), 98, [{Customer Region}] )
Lo screenshot seguente mostra come appaiono questi due esempi in un grafico.
![Table showing sum of Billed Amount, PercOver50, and PercOver98 for APAC, EMEA, and US regions.](images/percentilOver-50-98.png)