percentileContOver

‭percentileContOver 関数は、実際の数に基づいて measure のパーセンタイルを計算します。ここでは、フィールドウェルに適用されるグループ化とソートを使用します。結果は、指定の計算レベルで指定されたディメンションによって分割されます。

この関数を使用して、次の質問に答えます。このパーセンタイルにはどの実際のデータポイントが存在しますか。データセットに存在する最も近いパーセンタイル値を返すには、percentileDiscOver‭‬ を使用します。データセットに存在しない可能性のある正確なパーセンタイル値を返すには、代わりに percentileContOver を使用します。

構文

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

引数

メジャー

パーセンタイルのコンピューティングに使用する数値を指定します。引数は、メジャーまたはメトリクスであることが必要です。Null は計算では無視されます。

percentile-n

パーセンタイル値には、0 ～ 100 の任意の数値定数を使用できます。パーセンタイル値 50 は、メジャーの中央値を計算します。

partition-by

(省略可能) パーティション分割する 1 つ以上の測定およびディメンション。コンマで区切って入力します。リスト内の各フィールドに複数の単語が含まれるの場合は、{} (中括弧) で囲みます。リスト全体は [ ] (角括弧) で囲まれます。

calculation-level

評価の順序に関連する計算を実行する場所を指定します。次の 3 つの計算レベルがサポートされています。

• PRE_FILTER

• PRE_AGG

• POST_AGG_FILTER (デフォルト) - この計算レベルを使用するには、sum(measure) のように measure で集計を指定します。

PRE_FILTER および PRE_AGG は、可視化のための集計が行われる前に適用されます。これら 2 つの計算レベルでは、計算フィールドの式で集計を measure に指定することはできません。計算レベルとその適用時期の詳細については、Amazon での評価順序 QuickSight および Amazon でのレベル対応計算の使用 QuickSight を参照してください。

戻り値

この関数の結果は数値です。

percentileContOver の例

次の例は、 の percentileContOver 仕組みを説明するのに役立ちます。

例 中央値の計算レベルの比較

次の例では、percentileContOver 関数でさまざまな計算レベルを使用して、ディメンション (カテゴリ) の中央値を示しています。パーセンタイルは 50 です。データセットは、[リージョン] フィールドでフィルタリングされます。各計算フィールドのコードは次のとおりです。

• example = left( category, 1 ) (シンプルな例)

• 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