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# 집계 함수
집계 함수는 분석 및 시각화 도중에만 제공됩니다. 이들 함수는 각각 선택된 차원(들)로 그룹화된 값을 반환합니다. 각 집계의 경우 조건 집계도 있습니다. 조건을 기반으로 동일한 유형의 집계를 수행합니다.
계산된 필드 공식에 집계가 포함된 경우 사용자 지정 집계가 됩니다. 데이터가 정확하게 표시되도록 Amazon Quick은 다음 규칙을 적용합니다.
+ 사용자 지정 집계는 중첩된 집계 함수를 포함할 수 없습니다. 예를 들어 다음 공식(`sum(avg(x)/avg(y))`)은 작동하지 않습니다. 하지만 집계 함수 내부 또는 외부에 집계되지 않은 중첩 함수는 작동합니다. 예를 들어, `ceil(avg(x))`는 작동합니다. `avg(ceil(x))`도 작동합니다.
+ 사용자 지정 집계는 어떤 조합에서든 집계된 필드와 집계되지 않은 필드를 둘 다 포함할 수는 없습니다. 예를 들어 다음 공식(`Sum(sales)+quantity`)은 작동하지 않습니다.
+ 필터 그룹은 집계된 필드와 집계되지 않은 필드를 둘 다 포함할 수는 없습니다.
+ 사용자 지정 집계는 차원으로 변환되지 않습니다. 또한 차원으로 필드 모음에 넣을 수도 없습니다.
+ 피벗 테이블에서는 사용자 지정 집계를 테이블 계산에 추가할 수 없습니다.
+ 사용자 지정 집계가 포함된 산점도는 필드 모음의 [**Group/Color**] 아래에 최소 하나 이상의 차원이 필요합니다.
지원되는 함수 및 연산자에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick의 계산된 필드 함수 및 연산자 참조를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/calculated-field-reference.html).
Quick의 계산된 필드에 대한 집계 함수에는 다음이 포함됩니다.
**Topics**
+ [avg](avg-function.md)
+ [avgIf](avgIf-function.md)
+ [count](count-function.md)
+ [countIf](countIf-function.md)
+ [distinct\$1count](distinct_count-function.md)
+ [distinct\$1countIf](distinct_countIf-function.md)
+ [max](max-function.md)
+ [maxIf](maxIf-function.md)
+ [median](median-function.md)
+ [medianIf](medianIf-function.md)
+ [min](min-function.md)
+ [minIf](minIf-function.md)
+ [percentile](percentile-function.md)
+ [percentileCont](percentileCont-function.md)
+ [percentileDisc(백분위수)](percentileDisc-function.md)
+ [periodToDateAvg](periodToDateAvg-function.md)
+ [periodToDateCount](periodToDateCount-function.md)
+ [periodToDateMax](periodToDateMax-function.md)
+ [periodToDateMedian](periodToDateMedian-function.md)
+ [periodToDateMin](periodToDateMin-function.md)
+ [periodToDatePercentile](periodToDatePercentile-function.md)
+ [periodToDatePercentileCont](periodToDatePercentileCont-function.md)
+ [periodToDateStDev](periodToDateStDev-function.md)
+ [periodToDateStDevP](periodToDateStDevP-function.md)
+ [periodToDateSum](periodToDateSum-function.md)
+ [periodToDateVar](periodToDateVar-function.md)
+ [periodToDateVarP](periodToDateVarP-function.md)
+ [stdev](stdev-function.md)
+ [stdevp](stdevp-function.md)
+ [stdevIf](stdevIf-function.md)
+ [stdevpIf](stdevpIf-function.md)
+ [sum](sum-function.md)
+ [sumIf](sumIf-function.md)
+ [var](var-function.md)
+ [varIf](varIf-function.md)
+ [varp](varp-function.md)
+ [varpIf](varpIf-function.md)
# avg
`avg` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합을 평균합니다. 예를 들어, `avg(salesAmount)`는 선택된(선택 사항) 차원으로 그룹화된 해당 치수에 대한 평균을 반환합니다.
## 구문
```
avg(decimal, [group-by level])
```
## 인수
*decimal*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예에서는 평균 매출을 계산합니다.
```
avg({Sales})
```
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제에서는 국가 수준에서의 평균 매출을 계산하지만 시각적 객체의 다른 차원(리전 또는 제품) 에서의 평균 매출을 계산하지는 않습니다.
```
avg({Sales}, [{Country}])
```
![\[평균 판매량은 국가 수준에서만 집계됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/avg-function-example.png)
# avgIf
조건 문을 기반으로 `avgIf` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합 평균을 계산합니다. 예를 들어 조건이 true로 평가된 경우 `avgIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')`에서 (선택 사항)선택한 차원으로 그룹화된 측정에 대한 평균을 계산합니다.
## 구문
```
avgIf(dimension or measure, condition)
```
## 인수
*decimal*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
# count
`count` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 차원 또는 치수의 값 개수를 계산합니다. 예를 들어, `count(product type)`는 중복 항목을 포함하여 선택된(선택 사항) 차원으로 그룹화된 제품 유형의 총 개수를 반환합니다. `count(sales)` 함수는 선택된(선택 사항) 차원(예: 영업 담당자)으로 그룹화된 완료된 판매의 총 개수를 반환합니다.
## 구문
```
count(dimension or measure, [group-by level])
```
## 인수
*차원 또는 치수*
인수는 치수 또는 차원이어야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예제에서는 시각적 객체에서 지정된 차원을 기준으로 판매량을 계산합니다. 이 예제에서는 월별 판매 수를 보여 줍니다.
```
count({Sales})
```
![\[월별 판매 수입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/count-function-example.png)
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제에서는 시각적 객체의 다른 차원(리전 또는 제품)이 아닌 국가 수준에서의 판매 수를 계산합니다.
```
count({Sales}, [{Country}])
```
![\[판매 수는 국가 수준에서만 집계됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/count-function-example2.png)
# countIf
조건 문을 기반으로 `countIf` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 차원 또는 치수의 개별 값 개수를 계산합니다.
## 구문
```
countIf(dimension or measure, condition)
```
## 인수
*차원 또는 치수*
인수는 치수 또는 차원이어야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
## 반환 타입
Integer
## 예제
다음 함수는 중복 항목을 포함하여 조건을 충족하는 판매 거래 수(`Revenue`)를 반환합니다.
```
countIf (
Revenue,
# Conditions
CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND
CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND
SourcingType <> 'Indirect'
)
```
# distinct\$1count
`distinct_count` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 차원 또는 치수의 개별 값 개수를 계산합니다. 예를 들어, `distinct_count(product type)`는 중복 항목을 포함하지 않고 선택된(선택 사항) 차원으로 그룹화된 고유한 제품 유형의 총 개수를 반환합니다. `distinct_count(ship date)` 함수는 선택된(선택 사항) 차원(예: 리전)으로 그룹화된 제품 선적 날짜의 총 개수를 반환합니다.
## 구문
```
distinct_count(dimension or measure, [group-by level])
```
## 인수
*차원 또는 치수*
인수는 치수 또는 차원이어야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예제에서는 시각적 객체에서 선택한 차원(선택 사항)을 기준으로 그룹화하여 제품을 주문한 총 날짜 수를 계산합니다(예: 리전).
```
distinct_count({Order Date})
```
![\[각 리전에서 제품을 주문한 총 날짜 수입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/distinct_count-function-example.png)
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제에서는 국가 수준에서의 평균 매출을 계산하지만 시각적 객체의 다른 차원(리전)에서의 평균 매출을 계산하지는 않습니다.
```
distinct_count({Order Date}, [Country])
```
![\[각 국가에서 제품을 주문한 총 날짜 수입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/distinct_count-function-example2.png)
# distinct\$1countIf
조건 문을 기반으로 `distinct_countIf` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 차원 또는 치수의 개별 값 개수를 계산합니다. 예를 들어, `distinct_countIf(product type)`는 중복 항목을 포함하지 않고 선택된(선택 사항) 차원으로 그룹화된 고유한 제품 유형의 총 개수를 반환합니다. 조건이 true로 평가된 경우 `distinct_countIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')` 함수는 (선택 사항) 선택한 차원(예: 리전)으로 그룹화된 제품 배송 날짜의 총 개수를 반환합니다.
## 구문
```
distinct_countIf(dimension or measure, condition)
```
## 인수
*차원 또는 치수*
인수는 치수 또는 차원이어야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
# max
`max` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수 또는 날짜의 최대값을 반환합니다. 예를 들어, `max(sales goal)`는 선택된(선택 사항) 차원으로 그룹화된 최대 판매 목표를 반환합니다.
## 구문
```
max(measure, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
인수는 치수 또는 날짜여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
최대 날짜는 테이블 및 피벗 테이블의 **값** 필드 웰에서만 작동합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예에서는 각 리전의 최대 판매량을 반환합니다. 총액, 최소값, 중앙값 판매액과 비교됩니다.
```
max({Sales})
```
![\[각 리전의 최대 판매액입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/min-max-median-function-example.png)
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제에서는 국가 수준에서의 최대 판매량을 계산하지만 시각적 객체의 다른 차원(리전)에서는 계산하지 않습니다.
```
max({Sales}, [Country])
```
![\[각 국가의 최대 판매액입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/max-function-example2.png)
# maxIf
조건 문을 기반으로 `maxIf` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 최대값을 반환합니다. 예를 들어 조건이 true로 평가된 경우 `maxIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')`에서 (선택 사항)선택한 차원으로 그룹화된 최대 판매 목표를 반환합니다.
## 구문
```
maxIf(measure, condition)
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
# median
`median` 집계는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 중간값을 반환합니다. 예를 들어, `median(revenue)`는 선택 사항인 선택한 차원으로 그룹화된 중간값 수익을 반환합니다.
## 구문
```
median(measure, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예에서는 리전의 판매량 중앙값을 반환합니다. 총, 최대, 최소 판매량과 비교됩니다.
```
median({Sales})
```
![\[각 리전의 평균 판매액입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/min-max-median-function-example.png)
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예에서는 시각적 객체의 다른 차원(리전)이 아닌 국가 수준에서의 평균 판매량을 계산합니다.
```
median({Sales}, [Country])
```
![\[각 국가의 판매량 중간값입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/median-function-example2.png)
# medianIf
조건 문을 기반으로 `medianIf` 집계는 선택한 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 중간값을 반환합니다. 예를 들어, 조건이 true로 평가된 경우 `medianIf(Revenue,SaleDate >= ${BasePeriodStartDate} AND SaleDate <= ${BasePeriodEndDate})`는 (선택 사항)선택한 차원으로 그룹화된 중간값 수익을 반환합니다.
## 구문
```
medianIf(measure, condition)
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
# min
`min` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수 또는 날짜의 최소값을 반환합니다. 예를 들어, `min(return rate)`는 선택된(선택 사항) 차원으로 그룹화된 최소 수익률을 반환합니다.
## 구문
```
min(measure, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
인수는 치수 또는 날짜여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
최소 날짜는 테이블 및 피벗 테이블의 **값** 필드 웰에서만 작동합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예에서는 리전의 최소 판매량을 반환합니다. 총, 최대, 중앙값 판매량과 비교됩니다.
```
min({Sales})
```
![\[각 리전의 최소 판매액입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/min-max-median-function-example.png)
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제에서는 국가 수준에서의 최소 판매량을 계산하지만 시각적 객체의 다른 차원(리전)에서는 계산하지 않습니다.
```
min({Sales}, [Country])
```
![\[각 국가의 최소 판매량.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/min-function-example2.png)
# minIf
조건 문을 기반으로 `minIf` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 최소값을 반환합니다. 예를 들어 조건이 true로 평가된 경우 `minIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')`에서 (선택 사항)선택한 차원으로 그룹화된 최소 수익률을 반환합니다.
## 구문
```
minIf(measure, condition)
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
# percentile
`percentile` 함수는 필드 모음에 있는 측정값을 기준으로 그룹화하여 측정값의 백분위수를 계산합니다. Quick에는 두 가지 백분위수 계산이 있습니다.
+ [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileCont-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileCont-function.html)은(는) 선형 보간을 사용하여 결과를 결정합니다.
+ [percentileDisc (백분위수)](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDisc-function.html)는 실제 값을 사용하여 결과를 결정합니다.
`percentile` 함수는 `percentileDisc`의 별칭입니다.
# percentileCont
`percentileCont` 함수는 측정값에 있는 숫자의 연속 분포를 기반으로 백분위수를 계산합니다. 필드 모음에 적용된 그룹화 및 정렬을 사용합니다. 다음과 같은 질문에 대한 답을 제공합니다. 이 백분위수를 대표하는 값은 무엇입니까? 데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 `percentileCont`을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 있는 가장 가까운 백분위수 값을 반환하려면 `percentileDisc`을(를) 대신 사용하십시오.
## 구문
```
percentileCont(expression, percentile, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
백분위수를 계산하는 데 사용할 숫자 값을 지정합니다. 인수는 치수 또는 지표여야 합니다. 이 계산에서 Null 값은 무시됩니다.
*Percentile*
백분위수 값은 0\$1100의 임의의 숫자 상수일 수 있습니다. 50의 백분위 값은 치수의 중간값을 계산합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 반환
함수의 결과는 숫자입니다.
## 사용 노트
`percentileCont` 함수는 지정된 측정값의 연속 분포를 기반으로 결과를 계산합니다. 결과는 시각적 객체의 설정에 따라 값을 정렬한 후 값 간의 선형 보간을 통해 계산됩니다. 단순히 집계된 값 집합에서 값을 반환하는 `percentileDisc`(와)과는 다릅니다. `percentileCont`의 결과가 지정된 측정값의 값에 존재할 수도 있고 없을 수도 있습니다.
## percentileCont의 예
다음 예제는 percentileCont의 작동 방식을 설명하는 데 도움이 됩니다.
**Example 중앙값, `percentileCont` 및 `percentileDisc`**
다음 예제에서는`median`, `percentileCont`, `percentileDisc` 함수를 사용하여 차원(범주)의 중앙값을 보여줍니다. 중앙값은 백분위수 값과 동일합니다. `percentileCont` 값은 데이터 세트에 있을 수도 있고 없을 수도 있는 값을 보간합니다. 하지만 `percentileDisc`은(는) 항상 데이터 세트에 있는 값을 표시하기 때문에 두 결과가 일치하지 않을 수 있습니다. 이 예의 마지막 열에는 두 값 간의 차이 일수를 반환합니다. 각 계산된 필드의 코드는 다음과 같습니다.
+ `50%Cont = percentileCont( example , 50 )`
+ `median = median( example )`
+ `50%Disc = percentileDisc( example , 50 )`
+ `Cont-Disc = percentileCont( example , 50 ) − percentileDisc( example , 50 )`
+ `example = left( category, 1 )`(더 간단한 예를 만들기 위해 이 표현식을 사용하여 범주 이름을 첫 글자로 줄였습니다.)
```
example median 50%Cont 50%Disc Cont-Disc
-------- ----------- ------------ -------------- ------------
A 22.48 22.48 22.24 0.24
B 20.96 20.96 20.95 0.01
C 24.92 24.92 24.92 0
D 24.935 24.935 24.92 0.015
E 14.48 14.48 13.99 0.49
```
**Example 최대 100번째 백분위수**
다음 예제는 `example` 필드에 대한 `percentileCont` 값을 보여 줍니다. 계산된 필드인 `n%Cont`은(는) `percentileCont( {example} ,n)`와(과) 같이 정의됩니다. 각 열의 보간된 값은 해당 백분위수 버킷에 속하는 숫자를 나타냅니다. 실제 데이터 값이 보간된 값과 일치하는 경우도 있습니다. 예를 들어 6783.02가 가장 큰 숫자이므로 열 `100%Cont`에 모든 행에 동일한 값이 표시됩니다.
```
example 50%Cont 75%Cont 99%Cont 100%Cont
--------- ----------- ----------- ------------ -----------
A 20.97 84.307 699.99 6783.02
B 20.99 88.84 880.98 6783.02
C 20.99 90.48 842.925 6783.02
D 21.38 85.99 808.49 6783.02
```
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제에서는 30번째 백분위수를 계산하지만 시각적 객체의 다른 차원(리전)에는 적용되지 않고 국가 수준에서의 연속 분포를 기반으로 30번째 백분위수를 계산합니다.
```
percentileCont({Sales}, 30, [Country])
```
![\[각 국가의 판매 백분위수입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentileCont-function-example-lac.png)
# percentileDisc(백분위수)
`percentileDisc` 함수는 `measure`의 실제 수치를 기반으로 백분위수를 계산합니다. 필드 모음에 적용된 그룹화 및 정렬을 사용합니다. `percentile` 함수는 `percentileDisc`의 별칭입니다.
이 함수를 사용하면 다음 질문에 답할 수 있습니다. 이 백분위수에 있는 실제 데이터 포인트는 무엇입니까? 데이터 세트에 있는 가장 가까운 백분위수 값을 반환하려면 `percentileDisc`을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 `percentileCont`을(를) 대신 사용하십시오.
## 구문
```
percentileDisc(expression, percentile, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
백분위수를 계산하는 데 사용할 숫자 값을 지정합니다. 인수는 치수 또는 지표여야 합니다. 이 계산에서 Null 값은 무시됩니다.
*Percentile*
백분위수 값은 0\$1100의 임의의 숫자 상수일 수 있습니다. 50의 백분위 값은 치수의 중간값을 계산합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 반환
함수의 결과는 숫자입니다.
## 사용 노트
`percentileDisc`는 이산 분포 모델을 가정하는 역분포 함수로서 백분위 값과 정렬 명세를 가지며, 지정된 집합에서 요소를 반환합니다.
지정된 백분위수 값인 `P`에 대해 `percentileDisc`에서 시각적으로 정렬된 값을 사용하고 누적 분포 값이 가장 작으며 `P`보다 크거나 같은 값을 반환합니다.
## percentileDisc의 예
다음 예제는 percentileDisc의 작동 방식을 설명하는 데 도움이 됩니다.
**Example 중앙값, `percentileDisc` 및 `percentileCont`**
다음 예제에서는 `percentileCont`, `percentileDisc`, `median` 함수를 사용하여 차원(범주)의 중앙값을 보여줍니다. 중앙값은 백분위수 값과 동일합니다. `percentileCont` 값은 데이터 세트에 있을 수도 있고 없을 수도 있는 값을 보간합니다. 하지만 `percentileDisc`은(는) 항상 데이터 세트에 있는 값 중 가장 가까운 값을 표시하기 떄문에 두 결과가 일치하지 않을 수 있습니다. 이 예의 마지막 열에는 두 값 간의 차이 일수를 반환합니다. 각 계산된 필드의 코드는 다음과 같습니다.
+ `50%Cont = percentileCont( example , 50 )`
+ `median = median( example )`
+ `50%Disc = percentileDisc( example , 50 )`
+ `Cont-Disc = percentileCont( example , 50 ) − percentileDisc( example , 50 )`
+ `example = left( category, 1 )`(더 간단한 예를 만들기 위해 이 표현식을 사용하여 범주 이름을 첫 글자로 줄였습니다.)
```
example median 50%Cont 50%Disc Cont-Disc
-------- ----------- ------------ -------------- ------------
A 22.48 22.48 22.24 0.24
B 20.96 20.96 20.95 0.01
C 24.92 24.92 24.92 0
D 24.935 24.935 24.92 0.015
E 14.48 14.48 13.99 0.49
```
**Example 최대 100번째 백분위수**
다음 예제는 `example` 필드에 대한 `percentileDisc` 값을 보여 줍니다. 계산된 필드인 `n%Disc`은(는) `percentileDisc( {example} ,n)`와(과) 같이 정의됩니다. 각 열의 값은 데이터 세트에서 가져온 실제 수입니다.
```
example 50%Disc 75%Disc 99%Disc 100%Disc
-------- ----------- ------------ -------------- ------------
A 20.97 73.98 699.99 6783.02
B 42.19 88.84 820.08 6783.02
C 30.52 90.48 733.44 6783.02
D 41.38 85.99 901.29 6783.0
```
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제에서는 30번째 백분위수를 계산하지만 시각적 객체의 다른 차원(리전)에는 적용되지 않고 국가 수준에서의 연속 분포를 기반으로 30번째 백분위수를 계산합니다.
```
percentile({Sales}, 30, [Country])
```
![\[각 국가의 판매 백분위수입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentile-function-example-lac.png)
# periodToDateAvg
`periodToDateAvg` 함수는 지정된 기간 세분화(예: 분기) 동안 지정된 측정값의 숫자 집합을 해당 기간을 기준으로 특정 시점까지의 평균을 구합니다.
## 구문
```
periodToDateAvg(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateAvg(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDAvgResults.png)
# periodToDateCount
`periodToDateCount` 함수는 해당 기간을 기준으로 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 1/4)에 대해 차원 또는 측정값의 값 수 (중복 포함) 를 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateCount(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateCount(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDCountResults.png)
# periodToDateMax
`periodToDateMax` 함수는 해당 시점을 기준으로 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 1/4)에 대해 지정된 측정값의 최대값을 반환합니다.
## 구문
```
periodToDateMax(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateMax(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDMaxResults.png)
# periodToDateMedian
`periodToDateMedian` 함수는 해당 시점을 기준으로 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 1/4)에 대해 지정된 측정값의 중앙값을 반환합니다.
## 구문
```
periodToDateMedian(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateMedian(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDMedianResults.png)
# periodToDateMin
이 `periodToDateMin` 함수는 해당 기간을 기준으로 지정된 측정값 또는 날짜의 최소값 또는 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 1/4)을 반환합니다.
## 구문
```
periodToDateMin(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateMin(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDMinResults.png)
# periodToDatePercentile
`periodToDatePercentile` 함수는 해당 기간을 기준으로 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성(예: 분기)에 대한 실제 측정값을 기반으로 백분위수를 계산합니다. 필드 모음에 적용된 그룹화 및 정렬을 사용합니다.
데이터 세트에 있는 가장 가까운 백분위수 값을 반환하려면 `periodToDatePercentile`을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 `periodToDatePercentileCont`을(를) 대신 사용하십시오.
## 구문
```
periodToDatePercentile(
measure,
percentile,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*Percentile*
백분위수 값은 0\$1100의 임의의 숫자 상수일 수 있습니다. 50의 백분위는 치수의 중간값을 계산합니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 90분위수 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDatePercentile(fare_amount, 90, pickupDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산에서 얻은 수익의 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDPercentileResults.png)
# periodToDatePercentileCont
이 `periodToDatePercentileCont` 함수는 해당 기간의 특정 시점까지 주어진 시간 세분성(예: 분기) 동안 측정값에 포함된 숫자의 연속 분포를 기반으로 백분위수를 계산합니다. 필드 모음에 적용된 그룹화 및 정렬을 사용합니다.
데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 `periodToDatePercentileCont`을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 있는 가장 가까운 백분위수 값을 반환하려면 `periodToDatePercentile`을(를) 대신 사용하십시오.
## 구문
```
periodToDatePercentileCont(
measure,
percentile,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*Percentile*
백분위수 값은 0\$1100의 임의의 숫자 상수일 수 있습니다. 50의 백분위는 치수의 중간값을 계산합니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 90분위수 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDatePercentileCont(fare_amount, 90, pickupDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산에서 얻은 수익의 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDContPercentileResults.png)
# periodToDateStDev
`periodToDateStDev` 함수는 표본을 기반으로 해당 기간을 기준으로 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 1/4)에 대해 지정된 측정값에 포함된 숫자 집합의 표준 편차를 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateStDev(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
(선택 사항) 계산을 수행하는 기간입니다. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateStDev(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDStDevResults.png)
# periodToDateStDevP
`periodToDateStDevP` 함수는 해당 기간의 표본을 기반으로 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 1/4)에 대해 지정된 측정값에 있는 숫자 집합의 모집단 표준 편차를 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateStDevP(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateStDevP(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDStDevPResults.png)
# periodToDateSum
`periodToDateSum` 함수는 주어진 시간 세분성(예: 분기)에 대해 지정된 측정값을 해당 기간을 기준으로 특정 시점까지 추가합니다.
## 구문
```
periodToDateSum(
measure,
dateTime,
period,
endDate)
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 함수는 2021년 6월 30일에 해당하는 주에 대한 결제당 요금 총액 합계를 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateSum(fare_amount, pickUpDateTime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[다음은 예제의 결과 이미지와 그림입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDSumResults.png)
# periodToDateVar
`periodToDateVar` 함수는 해당 기간의 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성(예: 1/4)에 대해 지정된 측정값에 포함된 숫자 집합의 표본 분산을 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateVar(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateVar(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDVarResults.png)
# periodToDateVarP
`periodToDateVarP` 함수는 특정 기간과 관련된 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대해 지정된 측정값에 포함된 숫자 집합의 모집단 분산을 계산합니다.
## 구문
```
periodToDateVarP(
measure,
dateTime,
period,
endDate (optional))
```
## 인수
*치수*
인수는 필드여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다.
*dateTime*
PeriodToDate 집계를 계산할 날짜 측정기준입니다.
*period*
계산을 수행하는 기간. `YEAR` 평균 `YearToDate` 계산, `Quarter` 평균 `QuarterToDate` 등의 세분성. 유효한 세부성에는 `YEAR`, `QUARTER`, `MONTH`, `WEEK`, `DAY`, `HOUR`, `MINUTE`, `SECONDS` 등이 포함됩니다.
endDate
(선택 사항) periodToDate 집계를 종료하는 날짜 측정기준입니다. 생략할 경우 기본값은 `now()`입니다.
## 예제
다음 예에서는 2021년 6월 30일에 해당하는 주의 결제 유형별 주간 최저 요금을 계산합니다. 이 예시에서는 단순화를 위해 단일 결제만 필터링했습니다. 06-30-21은 수요일입니다. Quick은 매주 일요일에 시작됩니다. 이 예시에서는 06-27-21입니다.
```
periodToDateVarP(fare_amount, pickUpDatetime, WEEK, parseDate("06-30-2021", "MM-dd-yyyy"))
```
![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDVarPResults.png)
# stdev
샘플을 기반으로 `stdev` 함수는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 표준 편차를 계산합니다.
## 구문
```
stdev(measure, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예제에서는 기록된 시험 점수 표본을 사용하여 학급 시험 점수의 표준 편차를 반환합니다.
```
stdev({Score})
```
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제는 주제 수준에서의 시험 점수의 표준 편차를 계산하지만 시각적 객체의 다른 차원(클래스)에서는 계산하지 않습니다.
```
stdev({Score}, [Subject])
```
# stdevp
`stdevp` 함수는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 모집단 표준 편차를 계산합니다.
## 구문
```
stdevp(measure, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예제는 기록된 모든 점수를 사용하여 학급 시험 점수의 표준 편차를 반환합니다.
```
stdevp({Score})
```
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제는 기록된 모든 점수를 사용하여 시각적 객체의 다른 차원(클래스)이 아닌 주제 수준에서의 시험 점수 표준 편차를 계산합니다.
```
stdevp({Score}, [Subject])
```
# stdevIf
조건문을 기반으로, 샘플을 기반으로 `stdevIf` 함수는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 표준 편차를 계산합니다.
## 구문
```
stdevIf(measure, conditions)
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
# stdevpIf
조건문을 기반으로, 편향된 모집단을 기반으로 `stdevpIf` 함수는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 표준 편차를 계산합니다.
## 구문
```
stdevpIf(measure, conditions)
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
# sum
`sum` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합을 더합니다. 예를 들어, `sum(profit amount)`는 선택된(선택 사항) 차원으로 그룹화된 총 수익을 반환합니다.
## 구문
```
sum(measure, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예제에서는 판매 합계를 반환합니다.
```
sum({Sales})
```
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제에서는 시각적 객체의 다른 차원(리전 및 제품)을 제외한 국가 수준에서의 판매 합계를 계산합니다.
```
sum(Sales, [Country])
```
![\[각 국가별 매출의 합계입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sum-function-example.png)
# sumIf
조건 문을 기반으로 `sumIf` 함수는 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합 평균을 더합니다. 예를 들어 조건이 true로 평가된 경우 `sumIf(ProdRev,CalendarDay >= ${BasePeriodStartDate} AND CalendarDay <= ${BasePeriodEndDate} AND SourcingType <> 'Indirect')`에서 (선택 사항)선택한 차원으로 그룹화된 총 수익 금액을 반환합니다.
## 구문
```
sumIf(measure, conditions)
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
## 예제
다음 예제에서는 `sumIf`(이)가 포함된 계산된 필드를 사용하여 `Segment`(이)가 `SMB`와(과) 같으면 판매 금액을 표시합니다.
```
sumIf(Sales, Segment=’SMB’)
```
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sumIfCalc.png)
다음 예제에서는 `sumIf`(이)가 있는 계산된 필드를 사용하여 `Segment`이(가) `SMB` 및 `Order Date`(와)과 2022년과 같거나 큰 경우 판매액을 표시합니다.
```
sumIf(Sales, Segment=’SMB’ AND {Order Date} >=’2022-01-01’)
```
# var
`var`함수는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 샘플 분산을 계산합니다.
## 구문
```
var(measure, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예에서는 시험 점수 표본의 분산을 반환합니다.
```
var({Scores})
```
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제는 대상 수준에서의 모집단 테스트 점수 분산을 반환하지만 시각적 객체의 다른 차원(클래스)에서는 반환하지 않습니다.
```
var({Scores}, [Subject]
```
# varIf
조건문을 기반으로, 샘플을 기반으로 `varIf` 함수는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 분산을 계산합니다.
## 구문
```
varIf(measure, conditions)
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.
# varp
`varp`함수는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 모집단 분산을 계산합니다.
## 구문
```
varp(measure, [group-by level])
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
레벨별 그룹
(선택 사항) 집계를 그룹화할 수준을 지정합니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다.
인수는 차원 필드여야 합니다. 그룹별 레벨은 대괄호 `[ ]`(으)로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요.
## 예제
다음 예에서는 시험 점수 모집단의 분산을 반환합니다.
```
varp({Scores})
```
또한 뷰 또는 데이터 세트에서 하나 이상의 측정기준을 사용하여 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. 이를 LAC-A 함수라고 합니다. LAC-A 함수에 대한 자세한 내용은 [레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations-aggregate.html)를 참조하세요. 다음 예제는 대상 수준에서의 모집단 테스트 점수 분산을 반환하지만 시각적 객체의 다른 차원(클래스)에서는 반환하지 않습니다.
```
varp({Scores}, [Subject]
```
# varpIf
조건문을 기반으로, 편향된 모집단을 기반으로 `varpIf` 함수는 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 분산을 계산합니다.
## 구문
```
varpIf(measure, conditions)
```
## 인수
*치수*
인수는 치수여야 합니다. null 값은 결과에서 생략됩니다. 리터럴 값은 작동하지 않습니다. 인수는 필드여야 합니다.
*condition*
단일 문의 하나 이상의 조건.