percentileContOver

percentileContOver 함수는 measure의 실제 수치를 기반으로 백분위수를 계산합니다. 필드 모음에 적용된 그룹화 및 정렬을 사용합니다. 결과는 지정된 계산 수준에서 지정된 차원을 기준으로 분할됩니다.

이 함수를 사용하면 다음 질문에 답할 수 있습니다. 이 백분위수에 있는 실제 데이터 포인트는 무엇입니까? 데이터 세트에 있는 가장 가까운 백분위수 값을 반환하려면 percentileDiscOver을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 percentileContOver을(를) 대신 사용하십시오.

구문

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

인수

치수

백분위수를 계산하는 데 사용할 숫자 값을 지정합니다. 인수는 치수 또는 지표여야 합니다. 이 계산에서 Null 값은 무시됩니다.

백분위 수

백분위수 값은 0~100의 임의의 숫자 상수일 수 있습니다. 50의 백분위 값은 치수의 중간값을 계산합니다.

파티션별

(선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 { }(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다.

calculation-level

평가 순서와 관련하여 계산을 수행할 위치를 지정합니다. 지원되는 계산 수준은 세 가지입니다.

• PRE_FILTER

• PRE_AGG

• POST_AGG_FILTER(기본값) - 이 계산 수준을 사용하려면 sum(measure)을(를) 예로 들어 measure에 대한 집계를 지정하십시오.

PRE_FILTER 및 PRE_AGG는 시각화에서 집계가 발생하기 전에 적용됩니다. 이 두 계산 수준의 경우 계산된 필드 표현식에서 measure 집계를 지정할 수 없습니다. 계산 수준 및 적용 시기에 대해 자세히 알아보려면 아마존에서의 평가 순서 QuickSight 및 Amazon에서 레벨 인식 계산 사용 QuickSight을(를) 참조하십시오.

반환 값

함수의 결과는 숫자입니다.

percentileContOver의 예

다음 예제는 percentileContOver 작동 방식을 설명하는 데 도움이 됩니다.

예 중앙값에 대한 계산 수준 비교

다음 예제에서는 함수에 다양한 계산 수준을 사용하여 차원 (범주) 의 percentileContOver 중앙값을 보여줍니다. 백분위수는 50입니다. 데이터 세트는 리전 필드를 기준으로 필터링됩니다. 각 계산된 필드의 코드는 다음과 같습니다.

• example = left( category, 1 )(단순화된 예제.)

• 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