기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 계산 추가 다음 중 하나 이상을 사용하여 계산된 필드를 만들어 데이터를 변환합니다. + [연산자](arithmetic-and-comparison-operators.md) + [함수](functions.md) + 데이터가 포함된 필드 + 계산된 다른 필드 데이터 준비 중에 또는 분석 페이지에서 데이터 세트에 계산된 필드를 추가할 수 있습니다. 데이터 준비 중에 데이터 세트에 계산된 필드를 추가하는 경우, 해당 데이터 세트를 사용하는 모든 분석에서 이 필드를 사용할 수 있습니다. 분석에서 데이터 세트에 계산된 필드를 추가하는 경우, 해당 분석에서만 이 필드를 사용할 수 있습니다. 계산된 필드 추가에 대한 자세한 내용은 다음 주제를 참조하십시오. **Topics** + [계산된 필드 추가](adding-a-calculated-field-analysis.md) + [Amazon Quick Sight의 평가 순서](order-of-evaluation-quicksight.md) + [Quick Sight에서 레벨 인식 계산 사용](level-aware-calculations.md) + [Amazon Quick에 대해 계산된 필드 함수 및 연산자 참조](calculated-field-reference.md) # 계산된 필드 추가 다음 중 하나 이상을 사용하여 계산된 필드를 만들어 데이터를 변환합니다. + [연산자](arithmetic-and-comparison-operators.md) + [함수](functions.md) + 집계 함수(분석에 이러한 함수만 추가할 수 있음) + 데이터가 포함된 필드 + 계산된 다른 필드 데이터 준비 중에 또는 분석 페이지에서 데이터 세트에 계산된 필드를 추가할 수 있습니다. 데이터 준비 중에 데이터 세트에 계산된 필드를 추가하는 경우, 해당 데이터 세트를 사용하는 모든 분석에서 이 필드를 사용할 수 있습니다. 분석에서 데이터 세트에 계산된 필드를 추가하는 경우, 해당 분석에서만 이 필드를 사용할 수 있습니다. 분석은 단일 행 작업과 집계 작업을 모두 지원합니다. 단일 행 작업은 모든 행에 대하여 (잠재적으로) 다른 결과를 제공합니다. 집계 작업은 전체 행 집합의 경우와 항상 동일한 결과를 제공합니다. 예를 들어, 조건 없는 단순한 문자열 함수를 사용하는 경우 모든 행이 변경됩니다. 집계 함수를 사용하는 경우 그룹의 모든 행에 적용됩니다. 미국의 총 매출액을 요청하면 동일한 수치가 전체 집합에 적용됩니다. 특정 상태에서의 데이터를 요청하면, 총 매출액이 새 그룹화를 반영하기 위해 변경되며, 마찬가지로 전체 집합에 대한 결과를 제공합니다. 분석 내에서 집계된 계산된 필드를 만들면 데이터를 드릴다운할 수 있습니다. 집계된 필드의 값이 각 수준에 대해 적절하게 다시 계산됩니다. 데이터 세트 준비 동안 이 유형의 집계는 가능하지 않습니다. 예를 들어, 각 국가, 리전 및 주에 대한 이익의 비율을 파악하기를 원한다고 가정해 봅시다. 계산된 필드를 분석 `(sum(salesAmount - cost)) / sum(salesAmount)`에 추가할 수 있습니다. 그러고 나면 이 필드가 각 국가, 리전 및 주에 대해 계산되고 이때 담당 분석가가 지역으로 드릴다운합니다. **Topics** + [분석에 계산된 필드 추가](#using-the-calculated-field-editor-analysis) + [데이터 세트에 계산된 필드 추가](#using-the-calculated-field-editor) + [계산된 필드에서 10진수 값 처리](#handling-decimal-fields) ## 분석에 계산된 필드 추가 분석에 데이터 세트를 추가하면 데이터 세트에 있는 모든 계산된 필드가 분석에 추가됩니다. 분석 수준에서 계산된 필드를 추가하여 해당 분석에서만 사용할 수 있는 계산된 필드를 만들 수 있습니다. **분석에 계산된 필드 추가하기** 1. [Quick 콘솔](https://quicksight.aws.amazon.com/)을 엽니다. 1. 변경하려는 분석을 엽니다. 1. **데이터** 창의 왼쪽 상단에 **추가**를 선택한 다음 **\$1 계산된 필드**를 선택합니다. 1. 표시되는 계산 편집기에서 다음을 수행하십시오. 1. 계산된 필드의 이름을 입력합니다. 1. 데이터 세트, 함수, 연산자의 필드를 사용하여 수식을 입력합니다. 1. 완료하였으면 **저장**을 선택합니다. Quick Sight에서 사용 가능한 함수를 사용하여 공식을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Quick에 대해 계산된 필드 함수 및 연산자 참조함수 및 연산자](calculated-field-reference.md). ## 데이터 세트에 계산된 필드 추가 Amazon Quick Sight 작성자는 데이터 세트 생성의 데이터 준비 단계에서 계산된 필드를 생성할 수 있습니다. 데이터 세트에 대해 계산된 필드를 생성하면 해당 필드는 데이터 세트의 새 열이 됩니다. 데이터 세트를 사용하는 모든 분석은 데이터 세트의 계산된 필드를 상속합니다. 계산된 필드가 행 수준에서 작동하고 데이터 세트가에 저장된 경우 SPICEQuick Sight는에서 결과를 계산하고 구체화합니다SPICE. 계산된 필드가 집계 함수에 의존하는 경우 Quick Sight는 공식을 유지하고 분석이 생성될 때 계산을 수행합니다. 이러한 유형의 계산된 필드를 구체화되지 않은 계산 필드라고 합니다. **데이터셋의 계산된 필드 추가 또는 편집하기** 1. 작업할 데이터 세트를 엽니다. 자세한 내용은 [데이터 세트 편집](edit-a-data-set.md) 단원을 참조하십시오. 1. 데이터 준비 페이지에서 다음을 수행합니다. + 새 필드를 만들려면 왼쪽에서 **계산된 필드 추가**를 선택합니다. + 기존 계산된 필드를 편집하려면 왼쪽의 **계산된 필드**에서 해당 필드를 선택한 다음 컨텍스트(오른쪽 클릭) 메뉴에서 **편집** 을선택합니다. 1. 계산 에디터에서 **제목 추가**에 설명이 포함된 이름을 입력하여 새 계산된 필드의 이름을 지정합니다. 이 이름은 데이터 세트의 필드 목록에 나타나므로 다른 필드와 비슷해야 합니다. 이 예에서는 필드 이름을 `Total Sales This Year`(으)로 지정합니다. 1. (선택사항) 예를 들어 텍스트를 슬래시와 별표로 묶어 표현식의 역할을 설명하는 댓글을 추가합니다. ``` /* Calculates sales per year for this year*/ ``` 1. 사용할 지표, 함수 및 기타 항목을 식별하십시오. 이 예시에서는 다음을 식별해야 합니다. + 사용할 지표 + 함수: `ifelse` 및 `datediff` “올해 판매가 발생한 경우 총 판매량을 표시하고 그렇지 않으면 0을 표시합니다”와 같은 문구를 작성하려고 합니다. `ifelse` 함수를 추가하려면 **함수** 목록을 여십시오. **모두**를 선택하여 모든 함수 목록을 닫습니다. 이제 **집계**, **조건부**, **날짜** 등의 함수 그룹이 표시됩니다. **조건부**를 선택한 다음 `ifelse`에서 두 번 클릭하여 작업 공간에 추가합니다. ``` ifelse() ``` 1. 작업 영역의 괄호 안에 커서를 놓고 빈 줄 세 개를 추가합니다. ``` ifelse( ) ``` 1. 첫 번째 빈 줄에 커서를 놓고 `dateDiff` 함수를 찾습니다. **날짜** 아래 **함수**에 대해 나열되어 있습니다. **검색 기능**에 **date**을(를) 입력하여 찾을 수도 있습니다. `dateDiff` 함수는 이름의 일부가 포함된 모든 *`date`* 함수를 반환합니다. **날짜** 아래에 나열된 모든 함수를 반환하지는 않습니다. 예를 들어 검색 결과에 해당 `now` 함수가 누락된 경우를 들 수 있습니다. `ifelse` 명령문의 첫 번째 빈 줄에 추가하려면 `dateDiff`을(를) 두 번 클릭합니다. ``` ifelse( dateDiff() ) ``` `dateDiff`에서 사용하는 매개변수를 추가합니다. `dateDiff` 괄호 안에 커서를 놓으면 `date1`, `date2`, 및 `period`을(를) 추가하기 시작합니다. 1. `date1`의 경우 첫 번째 파라미터는 날짜가 포함된 필드입니다. **필드**에서 찾은 다음 두 번 클릭하거나 이름을 입력하여 작업 공간에 추가합니다. 1. `date2`의 경우 쉼표를 추가한 다음 **함수**에 대한 `truncDate()`을(를) 선택합니다. 괄호 안에 **truncDate( "YYYY", now() )** 같은 마침표와 날짜를 추가합니다. 1. `period`의 경우 `date2` 뒤에 쉼표를 추가하고 **YYYY**을(를) 입력합니다. 해당 연도의 기간입니다. 지원되는 모든 기간의 목록을 보려면 **함수** 목록에서 `dateDiff`을(를) 찾은 다음 **자세히 알아보기**를 선택하여 설명서를 여십시오. 지금과 같이 이미 설명서를 보고 있다면 [dateDiff](dateDiff-function.md)을(를) 참조하십시오. 원하는 경우 가독성을 위해 공백을 몇 개 추가합니다. 표현식이 다음과 같아야 합니다. ``` ifelse( dateDiff( {Date}, truncDate( "YYYY", now() ) ,"YYYY" ) ) ``` 1. 변환 값을 지정합니다. 이 예제에서는 `ifelse`의 첫 번째 파라미터가 `TRUE` 또는 `FALSE` 값을 반환해야 합니다. 현재 연도를 원하고 이 연도를 올해와 비교하기 때문에 `dateDiff` 명령문이 `0`을(를) 반환히도록 지정합니다. `ifelse`의 `if` 부분은 판매 연도와 올해 사이에 차이가 없는 행에 대해 참으로 평가됩니다. ``` dateDiff( {Date}, truncDate( "YYYY", now() ) ,"YYYY" ) = 0 ``` `TotalSales`에 대한 작년의 필드를 생성하려면 `0`을(를) `1`(으)로 변경할 수 있습니다. 같은 작업을 수행하는 또 다른 방법은 `truncDate` 대신 `addDateTime`을(를) 사용하는 것입니다. 그런 다음 이전 연도마다 `addDateTime`에 대해 첫 번째 파라미터를 각 연도를 나타내도록 변경합니다. 이 경우 작년의 `-1` 및 그 전년도 `-2` 등을 사용합니다. `addDateTime`을(를) 사용하는 경우 연도별로 `dateDiff` 함수 `= 0`을(를) 종료합니다. ``` dateDiff( {Discharge Date}, addDateTime(-1, "YYYY", now() ) ,"YYYY" ) = 0 /* Last year */ ``` 1. 커서를 `dateDiff` 바로 아래에 있는 첫 번째 빈 줄로 이동합니다. 쉼표를 추가합니다. `ifelse`문의 `then` 부분에서는 판매액 `TotalSales`이(가) 포함된 측정값(지표)을 선택해야 합니다. 필드를 선택하려면 필드 목록을 열고 **필드**를 두 번 클릭하여 화면에 추가합니다. 또는 이름을 입력할 수 있습니다. 공백이 포함된 이름 주위에 중괄호 `{ }`을(를) 추가합니다. 지표의 이름이 다를 수 있습니다. 앞에 있는 숫자 기호(**\$1**)로 어떤 필드가 지표인지 알 수 있습니다. 이제 표현식이 다음과 같이 보여야 합니다. ``` ifelse( dateDiff( {Date}, truncDate( "YYYY", now() ) ,"YYYY" ) = 0 ,{TotalSales} ) ``` 1. `else`절을 추가합니다. `ifelse` 함수에는 필요하지 않지만 추가하려고 합니다. Null이 있는 행이 생략되는 경우가 있기 때문에 일반적으로 보고를 위해 null 값은 사용하지 않는 것이 좋습니다. ifelse의 else 부분은 `0`(으)로 설정했습니다. 결과적으로 이 필드는 이전 연도의 매출이 포함된 행의 `0`에 대한 것입니다. 이렇게 하려면 빈 줄에 쉼표를 추가한 다음 `0`을(를) 추가합니다. 처음에 설명을 추가한 경우 완성된 `ifelse` 표현식은 다음과 같이 보일 것입니다. ``` /* Calculates sales per year for this year*/ ifelse( dateDiff( {Date}, truncDate( "YYYY", now() ) ,"YYYY" ) = 0 ,{TotalSales} ,0 ) ``` 1. 오른쪽 상단의 **저장**을 선택하여 작업 내용을 저장합니다. 표현식에 오류가 있는 경우 편집기 하단에 오류 메시지가 표시됩니다. 표현식에 빨간색 구불구불한 선이 있는지 확인한 다음 커서를 해당 선 위에 올려 놓으면 오류 메시지가 무엇인지 확인할 수 있습니다. 일반적인 오류로는 구두점 누락, 파라미터 누락, 철자 오류, 잘못된 데이터 유형 등이 있습니다. 변경하지 않으려면 **취소**를 선택합니다. **계산된 필드에 파라미터 값 추가하기** 1. 계산된 필드의 파라미터를 참조할 수 있습니다. 표현식에 파라미터를 추가하여 해당 파라미터의 현재 값을 추가합니다. 1. 파라미터를 추가하려면 **파라미터** 목록을 열고 값을 포함하려는 파라미터를 선택합니다. 1. (선택 사항) 표현식에 파라미터를 수동으로 추가하려면 파라미터 이름을 입력합니다. 그런 다음 중괄호(`{}`)로 묶고 앞에 `$`을(를) 붙입니다(예: `${parameterName}`). 계산된 필드의 유형을 포함하여 데이터 세트에 있는 모든 필드의 데이터 유형을 변경할 수 있습니다. 필드에 있는 데이터와 일치하는 데이터 유형만 선택할 수 있습니다. **계산된 필드의 데이터 유형 변경하기** + **계산된 필드**(왼쪽)의 경우 변경하려는 필드를 선택한 다음 컨텍스트(오른쪽 클릭) 메뉴에서 **데이터 유형 변경**을 선택합니다. 데이터 세트의 다른 필드와 달리 계산된 필드는 비활성화할 수 없습니다. 그 대신 삭제합니다. **계산된 필드 삭제하기** + **계산된 필드**(왼쪽)의 경우 변경하려는 필드를 선택한 다음 컨텍스트(오른쪽 클릭) 메뉴에서 **삭제**를 선택합니다. ## 계산된 필드에서 10진수 값 처리 데이터 세트가 Direct Query 모드를 사용하는 경우 10진수 데이터 유형의 계산은 데이터 세트를 생성한 소스 엔진의 동작에 따라 결정됩니다. 경우에 따라 Quick Sight는 특수 처리를 적용하여 출력 계산의 데이터 유형을 결정합니다. 데이터 세트가 SPICE 쿼리 모드를 사용하고 계산된 필드가 구체화되면 결과의 데이터 유형은 특정 함수 연산자와 입력의 데이터 유형에 따라 달라집니다. 아래 표에는 일부 숫자 계산된 필드의 예상 동작이 나와 있습니다. **단항 연산자** 다음 표는 사용하는 연산자와 입력한 값의 데이터 유형에 따라 출력되는 데이터 유형을 보여줍니다. 예를 들어 `abs` 계산에 정수를 입력하면 출력 값의 데이터 유형은 정수입니다. **** [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/adding-a-calculated-field-analysis.html) **이항 연산자** 다음 표는 입력한 두 값의 데이터 유형에 따라 출력되는 데이터 유형을 보여줍니다. 예를 들어 산술 연산자의 경우 두 개의 정수 데이터 유형을 제공하면 계산 결과가 정수로 출력됩니다. 기본 연산자(\$1, -, \$1)의 경우: | | **정수** | **고정 소수점** | **부동 소수점** | | --- | --- | --- | --- | | **정수** | 정수 | 고정 소수점 | 부동 소수점 | | **고정 소수점** | 고정 소수점 | 고정 소수점 | 부동 소수점 | | **부동 소수점** | 부동 소수점 | 부동 소수점 | 부동 소수점 | 나눗셈 연산자(/)의 경우: | | **정수** | **고정 소수점** | **부동 소수점** | | --- | --- | --- | --- | | **정수** | 부동 소수점 | 부동 소수점 | 부동 소수점 | | **고정 소수점** | 부동 소수점 | 고정 소수점 | 부동 소수점 | | **부동 소수점** | 부동 소수점 | 부동 소수점 | 부동 소수점 | 지수 연산자와 모드 연산자(^,%)의 경우: | | **정수** | **고정 소수점** | **부동 소수점** | | --- | --- | --- | --- | | **정수** | 부동 소수점 | 부동 소수점 | 부동 소수점 | | **고정 소수점** | 부동 소수점 | 부동 소수점 | 부동 소수점 | | **부동 소수점** | 부동 소수점 | 부동 소수점 | 부동 소수점 | # Amazon Quick Sight의 평가 순서 분석을 열거나 업데이트할 때 표시하기 전에 Amazon Quick Sight는 분석에 구성된 모든 항목을 특정 순서로 평가합니다. Amazon Quick Sight는 구성을 데이터베이스 엔진이 실행할 수 있는 쿼리로 변환합니다. 쿼리는 데이터베이스, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 소스 또는 Amazon Quick Sight 분석 엔진()에 연결하는 것과 유사한 방식으로 데이터를 반환합니다[SPICE](spice.md). 구성이 평가되는 순서를 이해하면 특정 필터 또는 계산이 데이터에 언제 적용되는지를 결정하는 순서를 알 수 있습니다. 다음 그림은 평가 순서를 보여줍니다. 왼쪽 열에는 레벨 인식 계산 창(LAC-W)이나 집계(LAC-A) 함수가 포함되지 않은 경우의 평가 순서가 표시됩니다. 두 번째 열에는 사전 필터(`PRE_FILTER`) 수준에서 LAC-W 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 세 번째 열에는 사전 집계(`PRE_AGG`) 수준에서 LAC-W 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 마지막 열에는 LAC-A 표현식을 컴퓨팅 할 계산된 필드가 포함된 분석에 대한 평가 순서가 표시됩니다. 그림 다음에는 평가 순서에 대한 더 자세한 설명이 있습니다. 레벨 인식 계산에 대한 자세한 내용은 [Quick Sight에서 레벨 인식 계산 사용](level-aware-calculations.md)을(를) 참조하십시오. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/order-of-evaluation2.png) 다음 목록은 Amazon Quick Sight가 분석에서 구성을 적용하는 순서를 보여줍니다. 데이터 세트에서 설정하는 모든 항목(예: 데이터 세트 수준의 계산, 필터 및 보안 설정)은 분석 외부에서 수행됩니다. 이러한 항목은 모두 기본 데이터에 적용됩니다. 다음 목록은 분석 내부에서 수행되는 항목만 다룹니다. 1. **LAC-W 사전 필터 수준: 분석 필터** 이전에 원래 테이블 카디널리티에서 데이터를 평가합니다. 1. **단순 계산**: 집계 또는 창 계산 없이 스칼라 수준에서 계산합니다. 예를 들어 `date_metric/60, parseDate(date, 'yyyy/MM/dd'), ifelse(metric > 0, metric, 0), split(string_column, '|' 0)`입니다. 1. **LAC-W 함수 PRE\$1FILTER**: LAC-W PRE\$1FILTER 표현식이 시각적 객체와 관련된 경우 Amazon Quick Sight는 먼저 원래 테이블 수준에서 창 함수를 계산한 다음 필터를 실행합니다. LAC-W PRE\$1FILTER 표현식을 필터에 사용하는 경우 이 시점에서 적용됩니다. 예를 들어 `maxOver(Population, [State, County], PRE_FILTER) > 1000`입니다. 1. **LAC-W PRE\$1AGG**: 집계 전에 원래 테이블 카디널리티에서 데이터를 평가합니다. 1. **분석 중에 추가된 필터**: 시각 자료의 집계되지 않은 필드에 대해 생성된 필터는 이 시점에서 적용되며, 이는 WHERE 절과 유사합니다. 예를 들어 `year > 2020`입니다. 1. **LAC-W 함수 PRE\$1AGG**: LAC-W PRE\$1AGG 표현식이 시각적 객체와 관련된 경우 Amazon Quick Sight는 집계가 적용되기 전에 창 함수를 계산합니다. LAC-W PRE\$1AGG 표현식을 필터에 사용하는 경우 이 시점에서 적용됩니다. 예를 들어 `maxOver(Population, [State, County], PRE_AGG) > 1000`입니다. 1. **상위/하위 N 필터**: 상위/하위 N개 항목을 표시하도록 차원에 구성된 필터입니다. 1. **LAC-A 수준**: 시각적 집계 전에 사용자 지정 수준에서 집계를 평가합니다. 1. **사용자 지정 수준 집계**: 시각적 객체에 포함된 LAC-A 표현식이 있는 경우 이 시점에서 계산됩니다. Amazon QuickSight는 위에서 언급한 필터 뒤에 있는 표를 기반으로 계산된 필드에 지정된 차원별로 그룹화하여 집계를 계산합니다. 예를 들어 `max(Sales, [Region])`입니다. 1. **시각적 객체 수준**: 시각적 객체 수준에서 집계를 평가하고 나머지 구성을 시각적 객체에 적용하여 집계 후 테이블 계산을 평가합니다. 1. **시각적 객체 수준 집계**: 테이블 형식 테이블(차원이 비어 있는 경우)을 제외하고는 항상 시각적 객체의 집계를 적용해야 합니다. 이 설정을 사용하면 필드 모음의 필드를 기반으로 한 집계가 시각적 객체에 포함된 차원별로 그룹화되어 계산됩니다. 집계를 기반으로 하는 필터가 있으면 HAVING 절과 마찬가지로 이 시점에서 필터가 적용됩니다. 예를 들어 `min(distance) > 100`입니다. 1. **테이블 계산**: 시각에서 참조되는 집계 후 테이블 계산(집계 표현식을 피연산자로 사용해야 함)이 있는 경우 이 시점에서 계산됩니다. Amazon Quick Sight는 시각적 집계 후 창 계산을 수행합니다. 마찬가지로 이러한 계산을 기반으로 구축된 필터가 적용됩니다. 1. **기타 카테고리 계산**: 이 유형의 계산은 선형/막대/파이/도넛형 차트에서만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [표시 제한](working-with-visual-types.md#display-limits) 단원을 참조하십시오. 1. **총계 및 소계**: 총계 및 소계는 요청 시 도넛형 차트(총계만), 테이블(총계만) 및 피벗 테이블로 계산됩니다. # Quick Sight에서 레벨 인식 계산 사용 | | | --- | |    적용 대상: 엔터프라이즈 에디션 및 스탠다드 에디션  | 정도 인식 계산(LAC)을 사용하면 창 함수 또는 집계 함수를 계산할 세부 수준을 지정할 수 있습니다. LAC 함수에는 레벨 인식 계산 - 집계(LAC-A) 함수와 레벨 인식 계산 - 창(LAC-W) 함수의 두 가지 유형이 있습니다. **Topics** + [LAC-A 함수](#level-aware-calculations-aggregate) + [LAC-W 함수](#level-aware-calculations-window) ## 레벨 인식 계산 - 집계 -(LAC-A) 함수 LAC-A 함수를 사용하면 계산을 그룹화할 수준을 지정할 수 있습니다. `sum() , max() , count()`와(과) 같은 기존 집계 함수에 인수 하나를 추가하면 집계에 사용할 그룹별 수준을 정의할 수 있습니다. 추가된 수준은 시각적 객체에 추가된 차원과는 별개인 임의의 차원일 수 있습니다. 예제: ``` sum(measure,[group_field_A]) ``` LAC-A 함수를 사용하려면 대괄호 사이에 의도한 집계 수준을 두 번째 인수로 추가하여 계산 에디터에서 직접 함수를 입력합니다. 다음은 비교를 위한 집계 함수와 LAC-A 함수의 예입니다. + 집계 함수: `sum({sales})` + LAC-A 함수: `sum({sales}, [{Country},{Product}])` LAC-A 결과는 대괄호 `[ ]` 안의 지정된 수준으로 계산되며 집계 함수의 피연산자로 사용할 수 있습니다. 집계 함수의 그룹별 수준은 시각적 수준이며, 시각적 필드 모음에 **그룹화 기준** 필드가 추가됩니다. 괄호 `[ ]` 안에 정적 LAC 그룹 키를 생성하는 것 외에도 괄호 안에 파라미터 `$visualDimensions`을(를) 입력하여 시각적 그룹별 필드에 동적으로 적용할 수 있습니다. 이 파라미터는 사용자 정의 파라미터와는 대조적으로 시스템에서 제공하는 파라미터입니다. `[$visualDimensions]` 파라미터는 현재 시각에서 **그룹화 기준** 필드에 추가된 필드를 잘 나타냅니다. 다음 예제는 시각적 차원에 그룹 키를 동적으로 추가하거나 시각적 차원에서 그룹 키를 제거하는 방법을 보여줍니다. + 동적 추가 그룹 키가 있는 LAC-A: `sum({sales}, [${visualDimensions},{Country},{Products}])` 시각적 수준 집계를 계산하기 전에 매출 합계, `country`별 그룹화, `products` 및 **그룹화 기준** 필드의 기타 필드를 잘 계산합니다. + 동적으로 제거된 그룹 키가 있는 LAC-A: `sum({sales}, [${visualDimensions},!{Country},!{Products}])` 시각적 수준 집계를 계산하기 전에 시각적 객체의 **그룹화 기준** 필드(`country` 및 `product` 제외)에서 필드별로 그룹화하여 매출 합계를 계산합니다. LAC 표현식에 추가된 그룹 키 또는 제거된 그룹 키를 지정할 수 있지만 둘 다 지정할 수는 없습니다. LAC-A 함수는 다음 집계 함수에 대해 지원됩니다. + [avg](avg-function.md) + [count](count-function.md) + [distinct\$1count](distinct_count-function.md) + [max](max-function.md) + [median](median-function.md) + [min](min-function.md) + [percentile](percentile-function.md) + [percentileCont](percentileCont-function.md) + [percentileDisc(백분위수)](percentileDisc-function.md) + [stdev](stdev-function.md) + [stdevp](stdevp-function.md) + [sum](sum-function.md) + [var](var-function.md) + [varp](varp-function.md) ### LAC-A 예제 LAC-A 함수를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다. + 시각적 객체의 수준과 무관하게 계산을 실행하십시오. 예를 들어 다음 계산을 사용하는 경우 판매량은 국가 수준에서만 집계되고 시각의 다른 차원(리전 또는 제품)에서는 집계되지 않습니다. ``` sum({Sales},[{Country}]) ``` + 시각적 객체에 없는 차원에 대해 계산을 실행하십시오. 예를 들어 다음 함수가 있는 경우 리전별 평균 국가 총매출을 계산할 수 있습니다. ``` sum({Sales},[{Country}]) ``` 국가는 시각에 포함되지 않지만 LAC-A 함수는 먼저 국가 수준에서 매출을 집계한 다음 시각적 수준 계산을 통해 각 리전의 평균 수치를 생성합니다. LAC-A 함수를 사용하여 수준을 지정하지 않는 경우 평균 매출은 각 리전의 가장 낮은 세분화 수준(데이터 세트의 기본 수준)에서 계산됩니다(판매 열에 표시). + LAC-A를 다른 집계 함수 및 LAC-W 함수와 함께 사용하십시오. LAC-A 함수를 다른 함수와 중첩하는 방법에는 다음 두 가지가 있습니다. + 계산을 생성할 때 중첩 구문을 작성할 수 있습니다. 예를 들어 LAC-A 함수를 LAC-W 함수와 중첩하여 각 제품 평균 가격의 국가별 총 판매량을 계산할 수 있습니다. ``` sum(avgOver({Sales},[{Product}],PRE_AGG),[{Country}]) ``` + LAC-A 함수를 시각적 객체에 추가하면 필드에서 잘 선택한 시각적 수준 집계 함수를 사용하여 계산을 추가로 중첩할 수 있습니다. 시각적 필드의 집계 변경에 대한 자세한 내용은 [필드 모음을 사용하여 필드에 대한 집계 변경 또는 추가](changing-field-aggregation.md#change-field-aggregation-field-wells)을(를) 참조하십시오. ### LAC-A 제한 사항 LAC-A 함수에는 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다. + LAC-A 함수는, 및 같은 모든 가산 및 비가산 집계 함수(예: `sum()`, `count()` 및 `percentile()`.)에서 지원됩니다. LAC-A 함수는 “if”로 끝나는 조건부 집계 함수(예: `sumif()` 및 `countif()`)나 “periodToDate”로 시작하는 기간 집계 함수 (예: `periodToDateSum()` 및 `periodToDateMax()`)에는 지원되지 않습니다. + 테이블 및 피벗 테이블의 LAC-A 함수에는 현재 행 수준 및 열 수준 합계가 지원되지 않습니다. 차트에 행 수준 또는 열 수준 합계를 추가하면 총계가 공백으로 표시됩니다. LAC가 아닌 다른 차원은 영향을 받지 않습니다. + 중첩된 LAC-A 함수는 현재 지원되지 않습니다. 일반 집계 함수 및 LAC-W 함수와 중첩된 LAC-A 함수의 제한된 기능은 지원됩니다. 예를 들어 다음과 같은 기능이 유효합니다. + `Aggregation(LAC-A())`. 예: `max(sum({sales}, [{country}]))` + `LAC-A(LAC-W())`. 예: `sum(sumOver({Sales},[{Product}],PRE_AGG), [{Country}])` 다음 함수는 유효하지 않습니다. + `LAC-A(Aggregation())`. 예: `sum(max({sales}), [{country}])` + `LAC-A(LAC-A())`. 예: `sum(max({sales}, [{country}]),[category])` + `LAC-W(LAC-A())`. 예: `sumOver(sum({Sales},[{Product}]),[{Country}],PRE_AGG)` ## 레벨 인식 계산 - 윈도우(LAC-W) 함수 LAC-W 함수를 사용하면 계산을 계산할 창이나 파티션을 지정할 수 있습니다. LAC-W 함수는 사전 필터 또는 사전 집계 수준에서 실행할 수 있는 창 함수(예: `sumover()`, `(maxover)`, `denseRank`) 그룹입니다. 예를 들어 `sumOver(measure,[partition_field_A],pre_agg)`입니다. LAC-W 함수는 이전에는 수준 인식 집계(LAA)라고 불렸습니다. LAC-W 함수는 다음과 같은 유형의 질문에 대답하는 데 도움이 됩니다. + 내 고객 중 몇 명이 구매 주문을 1회만 했습니까? 또는 10? 또는 50? 우리는 시각적 객체가 카운트를 시각적 객체의 메트릭이 아닌 차원으로 사용하기를 원합니다. + 평생 소비액이 100,000 USD를 초과하는 고객에 대한 시장 세그먼트당 총 매출은 얼마입니까? 시각적 객체는 시장 세그먼트와 각 부문의 총 매출만 표시해야 합니다. + 회사 전체의 이익(전체 비율)에 대한 각 산업의 기여도는 얼마입니까? 일부 산업을 보여주기 위해 시각적 객체를 필터링하고 이들이 표시된 산업의 총 매출에 기여하는 방식을 필터링하기를 원합니다. 그러나 또한 필터링된 산업을 포함하여 회사 전체에 대한 각 산업의 총 매출 비율을 확인하려고 합니다. + 업계 평균과 비교하여 각 카테고리의 총 판매량은 얼마입니까? 필터링 후에도 업계 평균에는 모든 범주가 포함되어야 합니다. + 고객은 어떻게 누적 지출 범위로 분류됩니까? 그룹화를 지표가 아닌 차원으로 사용하려고 합니다. 보다 복잡한 질문의 경우 Quick Sight가 설정 평가의 특정 지점에 도달하기 전에 계산 또는 필터를 주입할 수 있습니다. 결과에 직접 영향을 주기 위해 계산 수준 키워드를 테이블 계산에 추가합니다. Quick Sight가 쿼리를 평가하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[Amazon Quick Sight의 평가 순서](order-of-evaluation-quicksight.md). LAC-W 함수에는 다음과 같은 계산 수준이 지원됩니다. + **`PRE_FILTER`** - Quick Sight는 분석의 필터를 적용하기 전에 사전 필터 계산을 평가합니다. 그런 다음 이러한 사전 필터 계산에 구성된 모든 필터를 적용합니다. + **`PRE_AGG`** - 디스플레이 수준 집계를 계산하기 전에 Quick Sight는 사전 집계 계산을 수행합니다. 그런 다음 이러한 사전 집계 계산에 구성된 모든 필터를 적용합니다. 이 작업은 상위 및 하위 *N* 필터를 적용하기 전에 수행됩니다. 다음 표 계산 함수에서 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG` 키워드를 파라미터로 사용할 수 있습니다. 계산 수준을 지정하면 함수에서 집계되지 않은 측정 값을 사용합니다. 예를 들어 `countOver({ORDER ID}, [{Customer ID}], PRE_AGG)`를 사용할 수 있습니다. `PRE_AGG`를 사용하여 사전 집계 수준에서 `countOver`가 실행되도록 지정합니다. + [avgOver](avgOver-function.md) + [countOver](countOver-function.md) + [denseRank](denseRank-function.md) + [distinctCountOver](distinctCountOver-function.md) + [minOver](minOver-function.md) + [maxOver](maxOver-function.md) + [percentileRank](percentileRank-function.md) + [rank](rank-function.md) + [stdevOver](stdevOver-function.md) + [stdevpOver](stdevpOver-function.md) + [sumOver](sumOver-function.md) + [varOver](varOver-function.md) + [varpOver](varpOver-function.md) 기본적으로 각 함수의 첫 번째 매개 변수는 집계된 측정 값이어야 합니다. `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`를 사용하는 경우 첫 번째 파라미터에 대해 집계되지 않는 측정을 사용합니다. LAC-W 함수의 경우 시각적 집계는 기본적으로 중복을 제거하기 위해 `MIN`(으)로 설정됩니다. 집계를 변경하려면 필드의 컨텍스트 메뉴를 열고(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 다른 집계를 선택합니다. 실제 시나리오에서 LAC-W 함수를 사용하는 시기와 방법에 대한 예는 AWS 빅 데이터 블로그: [ Amazon QuickSight에서 레벨 인식 집계를 사용하여 고급 인사이트 생성의 게시물을 참조하세요.](https://aws.amazon.com/jp/blogs/big-data/create-advanced-insights-using-level-aware-aggregations-in-amazon-quicksight/) # Amazon Quick에 대해 계산된 필드 함수 및 연산자 참조 데이터 준비 중에 또는 분석 페이지에서 데이터 세트에 계산된 필드를 추가할 수 있습니다. 데이터 준비 중에 데이터 세트에 계산된 필드를 추가하는 경우, 해당 데이터 세트를 사용하는 모든 분석에서 이 필드를 사용할 수 있습니다. 분석에서 데이터 세트에 계산된 필드를 추가하는 경우, 해당 분석에서만 이 필드를 사용할 수 있습니다. 다음 함수와 연산자를 사용하여 데이터를 변환하는 계산된 필드를 생성할 수 있습니다. **Topics** + [연산자](arithmetic-and-comparison-operators.md) + [범주별 함수](functions-by-category.md) + [함수](functions.md) + [집계 함수](calculated-field-aggregations.md) + [테이블 계산 함수](table-calculation-functions.md) # 연산자 계산된 필드에서 다음 연산자를 사용할 수 있습니다. Quick은 괄호, 지수, 곱하기, 나누기, 더하기, 빼기(PEMDAS)와 같은 표준 작업 순서를 사용합니다. 같음(=) 및 같지 않음(<>) 비교는 대/소문자를 구분합니다. + 더하기(\$1) + 빼기(-) + 곱하기(\$1) + 나누기(/) + 모듈로(%) - 다음 목록에서 `mod()`을(를) 참조하십시오. + 거듭제곱(^) - 다음 목록에서 `exp()`을(를) 참조하십시오. + 같음(=) + 같지 않음(<>) + 큼 (>) + 크거나 같음(>=) + 작음(<) + 작거나 같음(<=) + AND + 또는 + NOT Amazon Quick은 표현식에 다음과 같은 수학 함수를 적용할 수 있도록 지원합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/mod-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/mod-function.html)(number, divisor)` - 숫자를 제수로 나눈 후 나머지를 구합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/log-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/log-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 밑이 10인 로그를 반환합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ln-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ln-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 자연로그를 반환합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/abs-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/abs-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 절대값을 반환합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sqrt-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sqrt-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 제곱근을 반환합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/exp-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/exp-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 자연로그 밑 e의 거듭제곱을 반환합니다. 긴 계산을 보다 쉽게 읽을 수 있도록 괄호를 사용하여 계산에서 그룹화 및 우선 순위를 명확히 지정할 수 있습니다. 다음 문에서는 괄호가 필요하지 않습니다. 곱하기 명령문이 먼저 처리된 후 그 결과에 5를 더하여 26이라는 값을 반환합니다. 하지만 괄호는 문을 보다 쉽게 읽을 수 있게 해줍니다. ``` 5 + (7 * 3) ``` 괄호는 연산 순서에서 가장 빠르므로 다른 연산자가 적용되는 순서를 변경할 수 있습니다. 예를 들어 다음 문에서 더하기 명령문이 먼저 처리된 후 그 결과에 3을 곱하여 36이라는 값을 반환합니다. ``` (5 + 7) * 3 ``` ## 예: 산술 연산자 다음 예에서는 여러 산술 연산자를 사용하여 할인 후 총 매출액을 계산합니다. ``` (Quantity * Amount) - Discount ``` ## 예: (/)나누기 다음 예제에서는 나누기를 사용하여 3을 2로 나눕니다. 1.5 값이 반환됩니다. Amazon Quick은 부동 소수점 분할을 사용합니다. ``` 3/2 ``` ## 예: (=)같음 =를 사용하여 값의 대/소문자 구분 비교를 수행합니다. 비교가 TRUE인 행이 결과 집합에 포함됩니다. 다음 예에서 `Region` 필드가 **South**인 행이 결과에 포함됩니다. `Region`이 **south**인 경우 이들 행은 제외됩니다. ``` Region = 'South' ``` 다음 예에서 비교는 FALSE로 평가됩니다. ``` Region = 'south' ``` 다음 예는 `Region`을 모두 대문자(**SOUTH**)로 변환하여 **SOUTH**와 비교합니다. 그러면 리전이 **south**, **South** 또는 **SOUTH**인 행이 반환됩니다. ``` toUpper(Region) = 'SOUTH' ``` ## 예: (<>) 같지 않음 기호 <>는 보다 작음 또는 큼을 의미합니다. 그러므로 **x<>1**이라고 할 경우 *x가 1보다 작은 경우 또는 x가 1보다 큰 경우*를 의미하는 것입니다. < 및 >가 동시에 평가됩니다. 다시 말하면, *x가 1 이외의 임의 값일 경우*입니다. 또는 *x가 1이 아님*입니다. **참고** \$1=이 아닌 <>을 사용합니다. 다음 예는 `Status Code`를 숫자 값과 비교합니다. 그러면 `Status Code`가 **1**이 아닌 행이 반환됩니다. ``` statusCode <> 1 ``` 다음 예는 여러 `statusCode` 값을 비교합니다. 이 경우 활성 레코드에는 `activeFlag = 1`이 있습니다. 이 예는 다음 중 하나가 적용되는 행을 반환합니다. + 활성 레코드에 대해 상태가 1 또는 2가 아닌 행을 표시 + 비활성 레코드에 대해 상태가 99 또는 -1인 행을 표시 ``` ( activeFlag = 1 AND (statusCode <> 1 AND statusCode <> 2) ) OR ( activeFlag = 0 AND (statusCode= 99 OR statusCode= -1) ) ``` ## 예: (^) 거듭제곱 기호 `^`는 *같은 수를 계속 곱한다*는 뜻입니다. 유효한 지수와 함께 숫자 필드와 함께 파워 연산자를 사용할 수 있습니다. 다음 예는 2의 4 거듭제곱(2\$12\$12\$12)의 단순 표현식입니다. 이 예제는 값 16을 반환합니다. ``` 2^4 ``` 다음 예제에서는 수익 필드의 제곱근을 계산합니다. ``` revenue^0.5 ``` ## 예: AND, OR, NOT 다음 예제에서는 AND, OR, NOT을 사용하여 여러 식을 비교합니다. 이는 조건부 연산자를 사용하여 10개 이상의 주문을 한 워싱턴 또는 오리건 주에 있지 않은 상위 고객을 특별 프로모션으로 태그합니다. 아무 값도 반환되지 않으면 값 'n/a'가 사용됩니다. ``` ifelse(( (NOT (State = 'WA' OR State = 'OR')) AND Orders > 10), 'Special Promotion XYZ', 'n/a') ``` ## 예: "in" 또는 "not in"과 같은 비교 목록 생성 이 예에서는 연산자를 사용하여 지정된 값 목록에서 존재 또는 부재하는 값을 찾는 비교를 생성합니다. 다음 예는 `promoCode`를 지정된 값 목록과 비교합니다. 이 예제에서는 `promoCode`가 목록 **(1, 2, 3)**에 포함된 행이 반환됩니다. ``` promoCode = 1 OR promoCode = 2 OR promoCode = 3 ``` 다음 예는 `promoCode`를 지정된 값 목록과 비교합니다. 이 예에서 `promoCode`가 목록 **(1, 2, 3)**에 포함되지 않은 행이 반환됩니다. ``` NOT(promoCode = 1 OR promoCode = 2 OR promoCode = 3 ) ``` 이를 표현하는 다른 방법은 `promoCode`가 목록의 어떤 항목과도 같지 않은 목록을 제공하는 것입니다. ``` promoCode <> 1 AND promoCode <> 2 AND promoCode <> 3 ``` ## 예: "between" 비교 생성 이 예제에서는 비교 연산자를 사용하여 한 값과 다른 값 사이에 존재하는 값을 표시하는 비교를 생성합니다. 다음 예는 `OrderDate`를 검사하여 `OrderDate`가 2016년의 첫 번째 날과 마지막 날 사이에 존재하는 행을 반환합니다. 이 경우 첫 번째 날과 마지막 날을 포함시키기 원하므로 비교 연산자에 "or equal to"를 사용합니다. ``` OrderDate >= "1/1/2016" AND OrderDate <= "12/31/2016" ``` # 범주별 함수 이 섹션에서는 Amazon Quick에서 사용할 수 있는 함수 목록을 범주별로 정렬하여 찾을 수 있습니다. **Topics** + [집계 함수](#aggregate-functions) + [조건 함수](#conditional-functions) + [날짜 함수](#date-functions) + [숫자 함수](#numeric-functions) + [수학 함수](#mathematical-functions) + [문자열 함수](#string-functions) + [테이블 계산](#table-calculations) ## 집계 함수 Amazon Quick에서 계산된 필드의 집계 함수에는 다음이 포함됩니다. 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. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avg-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avg-function.html)의 경우 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수(들)의 숫자 집합을 평균합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 평균을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/count-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/count-function.html)의 경우 선택된 차원(들)로 그룹화된 차원 또는 치수의 값 개수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 개수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_count-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_count-function.html)의 경우 선택된 차원(들)로 그룹화된 차원 또는 치수의 개별 값 개수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 고유 개수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/max-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/max-function.html)의 경우 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 최대값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 최대값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/median-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/median-function.html)의 경우 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 중간값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 중간값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/min-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/min-function.html)의 경우 선택된 차원(들)로 그룹화된 지정된 치수의 최소값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 최소값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentile-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentile-function.html)(`percentileDisc`의 가명)은(는) 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 n번째 백분위를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileCont-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileCont-function.html)은(는) 지정된 측정값 수의 연속 분포를 선택한 차원 또는 차원별로 그룹화하여 n번째 백분위수를 계산합니다. + [percentileDisc (백분위수)](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDisc-function.html)는 선택한 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 실제 수를 기준으로 *n*번째 백분위수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateAvg-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateAvg-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간의 세분성(예: 분기)에 대해 지정된 측정값의 숫자 집합의 평균을 설정합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateCount-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateCount-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대한 차원 또는 측정값의 값 수를 중복을 포함하여 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMax-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMax-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대해 지정된 측정값의 최대값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMedian-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMedian-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대해 지정된 측정값의 중앙값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMin-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMin-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대해 지정된 측정값 또는 날짜의 최소값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDatePercentile-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDatePercentile-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대한 실제 측정값을 기준으로 백분위수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDatePercentileCont-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDatePercentileCont-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간의 세분성(예: 분기)에 대한 측정값에 포함된 숫자의 연속 분포를 기반으로 백분위수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateStDev-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateStDev-function.html)은(는) 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성(예: 분기)에 대해 표본을 기준으로 지정된 측정값에 있는 숫자 집합의 표준 편차를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateStDevP-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateStDevP-function.html)은(는) 표본을 기반으로 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대해 지정된 측정값에 포함된 숫자 집합의 모집단 표준 편차를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateSum-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateSum-function.html)은(는) 주어진 시간 세분성에 대해 지정된 측정값의 숫자 집합을 특정 시점까지 점진적으로(예: 분기) 더합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateVar-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateVar-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 1/4)에 대해 지정된 측정값에 포함된 숫자 집합의 표본 분산을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateVarP-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateVarP-function.html)은(는) 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대해 특정 시점까지의 지정된 측정값에 포함된 숫자 집합의 모집단 분산을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdev-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdev-function.html))샘플을 기반으로 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 표준 편차를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html)은(는)조건문을 기반으로 표본 표준 편차를 계산합니다. + 편향된 모집단을 기반으로 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevp-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevp-function.html)은 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 표준 편차를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 모집단 편차를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/var-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/var-function.html))샘플을 기반으로 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 분산을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 표본 분산을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varp-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varp-function.html))편향된 모집단을 기반으로 선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합의 분산을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html)은(는) 조건문을 기반으로 모집단 분산을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sum-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sum-function.html))선택된 차원으로 그룹화된 지정된 치수의 숫자 집합을 더합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html))조건문을 기반으로 합계를 계산합니다. ## 조건 함수 Amazon Quick에서 계산된 필드의 조건부 함수에는 다음이 포함됩니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/coalesce-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/coalesce-function.html)는 null이 아닌 첫 번째 인수의 값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ifelse-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ifelse-function.html)는 *if*, *then* 표현식 쌍을 평가해 true로 평가된 첫 번째 *if* 인수에 대한 *then* 인수의 값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html)은(는) 표현식을 평가하여 해당 표현식이 지정된 값 목록에 포함되는지 확인합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isNotNull-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isNotNull-function.html)은 표현식이 null이 아닌지 평가합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isNull-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isNull-function.html)은 표현식이 null인지 평가합니다. 표현식이 null인 경우 `isNull`은 true를 반환하고 그렇지 않은 경우 false를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html)은(는) 표현식을 평가하여 해당 표현식이 지정된 값 목록에 없는지 확인합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/nullIf-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/nullIf-function.html)는 두 표현식을 비교합니다. 두 표현식이 동일하면 이 함수는 null을 반환합니다. 두 표현식이 동일하지 않으면 이 함수는 첫 번째 표현식을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/switch-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/switch-function.html)은(는) 첫 번째 레이블이 조건 표현식과 동일하게 일치하는 표현식을 반환합니다. ## 날짜 함수 Amazon Quick에서 계산된 필드의 날짜 함수에는 다음이 포함됩니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/addDateTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/addDateTime-function.html)은 제공된 날짜 또는 시간에 시간 단위를 더하거나 뺍니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/addWorkDays-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/addWorkDays-function.html)은(는) 지정된 근무일 수를 제공된 날짜 또는 시간에 더하거나 뻅니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/dateDiff-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/dateDiff-function.html)는 두 날짜 필드 간의 일수 차이를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/epochDate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/epochDate-function.html)는 epoch 날짜를 표준 날짜로 변환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/extract-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/extract-function.html)는 날짜 값의 지정된 부분을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/formatDate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/formatDate-function.html)는 사용자가 지정한 패턴을 사용하여 날짜의 형식을 지정합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isWorkDay-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/isWorkDay-function.html)은(는) 지정된 날짜-시간 값이 근무일 또는 영업일인 경우 TRUE를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/netWorkDays-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/netWorkDays-function.html)은(는) 제공된 두 날짜 값 사이의 근무일 수를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/now-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/now-function.html)는 데이터베이스 설정 또는 파일 및 Salesforce용 UTC를 사용하여 현재 날짜와 시간을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/truncDate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/truncDate-function.html)는 날짜의 지정된 부분을 나타내는 날짜 값을 반환합니다. ## 숫자 함수 Amazon Quick에서 계산된 필드의 숫자 함수에는 다음이 포함됩니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ceil-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ceil-function.html)은 10진수 값을 다음 높은 정수로 올립니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/decimalToInt-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/decimalToInt-function.html)는 10진수 값을 정수로 변환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/floor-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/floor-function.html)은 10진수 값을 다음 낮은 정수로 내립니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/intToDecimal-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/intToDecimal-function.html)는 정수 값을 10진수로 변환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/round-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/round-function.html)는 소수 자릿수가 지정되지 않은 경우 10진수 값을 가장 가까운 정수로 올리고 지정된 경우에는 가장 가까운 소수 자릿수로 올립니다. ## 수학 함수 Amazon Quick의 계산된 필드에 대한 수학 함수에는 다음이 포함됩니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/mod-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/mod-function.html)(number, divisor)` - 숫자를 제수로 나눈 후 나머지를 구합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/log-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/log-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 밑이 10인 로그를 반환합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ln-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ln-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 자연로그를 반환합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/abs-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/abs-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 절대값을 반환합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sqrt-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sqrt-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 제곱근을 반환합니다. + `[https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/exp-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/exp-function.html)(expression) `- 임의의 표현식의 자연로그 밑 e의 거듭제곱을 반환합니다. ## 문자열 함수 Amazon Quick에서 계산된 필드의 문자열(텍스트) 함수에는 다음이 포함됩니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/concat-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/concat-function.html)은 두 개 이상의 문자열을 연결합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/contains-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/contains-function.html)은(는) 표현식에 하위 문자열이 포함되어 있는지 확인합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/endsWith-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/endsWith-function.html)은(는) 표현식이 지정된 하위 문자열로 끝나는지 확인합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/left-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/left-function.html)는 문자열의 가장 왼쪽부터 지정된 개수의 문자를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/locate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/locate-function.html)는 다른 문자열 내에서 지정한 하위 문자열을 찾아 해당 하위 문자열 전까지의 문자 수를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ltrim-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/ltrim-function.html)은(는) 문자열 앞에 오는 공백을 제거합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseDate-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseDate-function.html)는 문자열을 구문 분석하여 문자열에 날짜 값이 포함되어 있는지 확인하고 발견된 경우 날짜 값을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseDecimal-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseDecimal-function.html)은 문자열을 구문 분석하여 문자열에 10진수 값이 포함되어 있는지 확인합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseInt-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseInt-function.html)는 문자열을 구문 분석하여 문자열에 정수 값이 포함되어 있는지 확인합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseJson-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parseJson-function.html)은 기본 JSON 또는 텍스트 필드 내 JSON 객체로부터 값을 구문 분석합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/replace-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/replace-function.html)는 문자열의 일부를 새 문자열로 바꿉니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/right-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/right-function.html)는 문자열의 가장 오른쪽부터 지정된 개수의 문자를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rtrim-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rtrim-function.html)은(는) 문자열 뒤에 오는 공백을 제거합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/split-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/split-function.html)은 선택한 구분자를 기준으로 문자열을 하위 문자열 배열로 분할한 다음 위치에 따라 항목을 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/startsWith-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/startsWith-function.html)은(는) 표현식이 지정된 하위 문자열로 시작하는지 확인합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/strlen-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/strlen-function.html)는 문자열의 문자 수를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/substring-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/substring-function.html)는 문자열에서 지정된 위치부터 시작하여 지정된 개수의 문자를 반환합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toLower-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toLower-function.html)는 문자열을 모두 소문자로 바꿉니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toString-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toString-function.html)은 입력 표현식을 문자열로 바꿉니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toUpper-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/toUpper-function.html)는 문자열을 모두 대문자로 바꿉니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/trim-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/trim-function.html)은(는) 문자열 앞/뒤의 공백을 둘 다 제거합니다. ## 테이블 계산 테이블 계산은 분석에 맥락을 제공하는 함수 그룹을 형성합니다. 이것은 강화된 집계 분석을 지원합니다. 이런 계산을 사용하면 총 비율, 누계, 차이, 공통 기준, 순위 계산과 같은 흔한 비즈니스 시나리오를 해결할 수 있습니다. 특정 시각적 객체에서 데이터를 분석할 때 현재 데이터 세트에 테이블 계산을 적용하여 차원이 치수나 다른 차원에 미치는 영향을 알아볼 수 있습니다. 시각적으로 표현된 데이터는 현재 데이터 세트를 바탕으로 각종 필터와 필드 선택, 사용자 지정 사항이 적용된 결과입니다. 이 결과 세트를 정확히 보려면 시각적 객체를 파일로 내보내기하면 됩니다. 테이블 계산 함수는 데이터에 연산을 수행하여 필드 사이의 관계를 알아냅니다. **조회 기반 함수** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/difference-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/difference-function.html)는 분할과 정렬 한 세트를 바탕으로 한 치수와 다른 세트를 바탕으로 한 치수 간의 차이를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lag-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lag-function.html)는 치수에 뒤떨어지는(이전) 값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lead-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lead-function.html)는 치수에 이어지는(다음) 값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentDifference-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentDifference-function.html)는 현재 값과 비교 값 간의 비율 차이를 계산합니다. **Over 함수:** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgOver-function.html)는 하나 이상의 차원에서 치수의 평균을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countOver-function.html)는 하나 이상의 차원에서 필드의 개수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinctCountOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinctCountOver-function.html)은(는) 지정된 수준에서 지정된 속성으로 분할된 피연산자의 고유 개수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxOver-function.html)는 하나 이상의 차원에서 치수의 최댓값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minOver-function.html) 하나 이상의 차원에서 측정치의 최소. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileOver-function.html)(`percentileDiscOver`의 가명)은(는) 차원 목록으로 분할된 측정치의 n번째 백분위 수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html)은(는) 차원 목록으로 분할된 측정값 수의 연속 분포를 기준으로 n번째 백분위 수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html)은(는) 차원 목록으로 분할된 실제 측정값 수의 n번째 백분위 수를 기준으로 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentOfTotal-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentOfTotal-function.html)은(는) 총합에 대한 치수의 비율을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodDifference-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodDifference-function.html)은(는) 기간 세분성 및 오프셋으로 지정된 서로 다른 두 기간 동안의 측정값 차이를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodLastValue-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodLastValue-function.html)은(는) 기간 세분성 및 오프셋으로 지정된 대로 이전 기간의 마지막 (이전) 측정값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodPercentDifference-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodOverPeriodPercentDifference-function.html)은(는) 시간 세분성 및 오프셋으로 지정된 서로 다른 두 시간의 측정값 백분율 차이를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateAvgOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateAvgOverTime-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대한 측정값의 평균을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateCountOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateCountOverTime-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대한 차원 또는 측정값의 수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMaxOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMaxOverTime-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대한 측정값 또는 날짜의 최대값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMinOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateMinOverTime-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대한 측정값 또는 날짜의 최소값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateSumOverTime-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/periodToDateSumOverTime-function.html)은(는) 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성(예: 분기)에 대한 측정값의 합계를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumOver-function.html)는 하나 이상의 차원에서 치수의 합을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevOver-function.html)은 샘플을 기반으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 표준 편차를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpOver-function.html)은 편향된 모집단을 기준으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 표준 편차를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varOver-function.html)은 샘플을 기반으로 선택된 특성 별로 분할된 지정된 치수의 분산을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpOver-function.html)은 편향된 모집단을 기준으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 분산을 계산합니다. **순위 함수** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rank-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rank-function.html)는 차원 또는 치수의 순위를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/denseRank-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/denseRank-function.html)은 중복을 무시하고 차원 또는 치수의 순위를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileRank-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileRank-function.html)은 백분위를 토대로 치수 또는 규격의 순위를 계산합니다. **실행 함수:** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningAvg-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningAvg-function.html)은 측정치의 실행 평균을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningCount-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningCount-function.html)은 측정치의 실행 개수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningMax-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningMax-function.html)은 측정치의 실행 최대를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningMin-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningMin-function.html)은 측정치의 실행 최소를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningSum-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/runningSum-function.html)은 치수의 누계를 계산합니다. **윈도 함수** + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/firstValue-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/firstValue-function.html)은(는) 지정된 속성을 기준으로 분할 및 정렬된 집계된 측정치 또는 차원의 첫 번째 값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lastValue-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/lastValue-function.html)은(는) 지정된 속성 기준으로 분할 및 정렬된 집계된 측정치 또는 차원의 마지막 값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowAvg-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowAvg-function.html)은 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 평균을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowCount-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowCount-function.html)은 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 개수를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowMax-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowMax-function.html)은 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 최대를 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowMin-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowMin-function.html)은 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 최소값을 계산합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowSum-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/windowSum-function.html)은 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 합계를 계산합니다. # 함수 이 섹션에서는 Amazon Quick에서 사용할 수 있는 함수 목록을 찾을 수 있습니다. 간단한 정의와 함께 범주별로 정렬된 함수 목록을 보려면 [범주별 함수를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/functions-by-category.html). **Topics** + [addDateTime](addDateTime-function.md) + [addWorkDays](addWorkDays-function.md) + [Abs](abs-function.md) + [Ceil](ceil-function.md) + [Coalesce](coalesce-function.md) + [Concat](concat-function.md) + [contains](contains-function.md) + [decimalToInt](decimalToInt-function.md) + [dateDiff](dateDiff-function.md) + [endsWith](endsWith-function.md) + [epochDate](epochDate-function.md) + [Exp](exp-function.md) + [Extract](extract-function.md) + [Floor](floor-function.md) + [formatDate](formatDate-function.md) + [Ifelse](ifelse-function.md) + [in](in-function.md) + [intToDecimal](intToDecimal-function.md) + [isNotNull](isNotNull-function.md) + [isNull](isNull-function.md) + [isWorkDay](isWorkDay-function.md) + [Left](left-function.md) + [Locate](locate-function.md) + [Log](log-function.md) + [Ln](ln-function.md) + [Ltrim](ltrim-function.md) + [Mod](mod-function.md) + [netWorkDays](netWorkDays-function.md) + [Now](now-function.md) + [notIn](notIn-function.md) + [nullIf](nullIf-function.md) + [parseDate](parseDate-function.md) + [parseDecimal](parseDecimal-function.md) + [parseInt](parseInt-function.md) + [parseJson](parseJson-function.md) + [Replace](replace-function.md) + [Right](right-function.md) + [Round](round-function.md) + [Rtrim](rtrim-function.md) + [Split](split-function.md) + [Sqrt](sqrt-function.md) + [startsWith](startsWith-function.md) + [Strlen](strlen-function.md) + [Substring](substring-function.md) + [switch](switch-function.md) + [toLower](toLower-function.md) + [toString](toString-function.md) + [toUpper](toUpper-function.md) + [trim](trim-function.md) + [truncDate](truncDate-function.md) # addDateTime `addDateTime`은 datetime 값에서 시간 단위를 더하거나 뺍니다. 예를 들어, `addDateTime(2,'YYYY',parseDate('02-JUL-2018', 'dd-MMM-yyyy') )`은 `02-JUL-2020`을 반환합니다. 이 함수를 이용해 날짜와 시간 데이터에서 날짜를 계산할 수 있습니다. ## 구문 ``` addDateTime(amount, period, datetime) ``` ## 인수 *amount* 제공된 datetime 필드에서 더하거나 빼려는 시간의 양을 나타내는 양수 또는 음수인 정수 값. *period* 제공된 datetime 필드에서 더하거나 빼려는 시간의 양을 나타내는 양수 또는 음수의 값. 유효한 기간은 다음과 같습니다. + YYYY: 날짜의 연도 부분을 반환합니다. + Q: 날짜가 속하는 분기를 반환합니다(1\$14). + MM: 날짜의 월 부분을 반환합니다. + DD: 날짜의 일 부분을 반환합니다. + WK: 날짜의 주 부분을 반환합니다. 주가 Amazon Quick에서 일요일에 시작됩니다. + HH: 날짜의 시간 부분을 반환합니다. + MI: 날짜의 분 부분을 반환합니다. + SS: 날짜의 초 부분을 반환합니다. + MS: 날짜의 밀리초 부분을 반환합니다. *datetime* 날짜를 계산하려는 날짜 또는 시간. ## 반환 타입 날짜시간 ## 예제 다음 값을 가진 `purchase_date`라는 필드가 있다고 가정해 보겠습니다. ``` 2018 May 13 13:24 2017 Jan 31 23:06 2016 Dec 28 06:45 ``` 다음 계산을 사용하여 `addDateTime`는 다음과 같이 값을 수정합니다. ``` addDateTime(-2, 'YYYY', purchaseDate) 2016 May 13 13:24 2015 Jan 31 23:06 2014 Dec 28 06:45 addDateTime(4, 'DD', purchaseDate) 2018 May 17 13:24 2017 Feb 4 23:06 2017 Jan 1 06:45 addDateTime(20, 'MI', purchaseDate) 2018 May 13 13:44 2017 Jan 31 23:26 2016 Dec 28 07:05 ``` # addWorkDays `addWorkDays` 지정된 날짜 값에 지정된 근무일 수를 더하거나 뺍니다. 이 함수는 지정된 입력 날짜 값 이후 또는 그 이전의 지정된 근무일에 해당하는 근무일의 날짜를 반환합니다. ## 구문 ``` addWorkDays(initDate, numWorkDays) ``` ## 인수 initDate 계산 시작 날짜 역할을 하는 NULL이 아닌 유효한 날짜입니다. + **데이터 세트 필드** - 이 함수를 추가하는 데이터 세트의 `date` 필드. + **날짜 함수** - 다른 `date` 함수의 모든 날짜 출력(예: `parseDate`, `epochDate`, `addDateTime` 등). **Example** ``` addWorkDays(epochDate(1659484800), numWorkDays) ``` + **계산된 필드** - `date` 값을 반환하는 빠른 계산된 필드입니다. **Example** ``` calcFieldStartDate = addDateTime(10, “DD”, startDate) addWorkDays(calcFieldStartDate, numWorkDays) ``` + **파라미터** - 모든 빠른 `datetime` 파라미터입니다. **Example** ``` addWorkDays($paramStartDate, numWorkDays) ``` + 위에 명시된 인수 값의 조합입니다. numWorkDays 계산 종료 날짜 역할을 하는 NULL이 아닌 정수입니다. + **리터럴** - 표현식 편집기에 직접 입력되는 정수 리터럴입니다. **Example** ``` ``` + **데이터 세트 필드** - 데이터 세트의 날짜 필드 **Example** ``` ``` + **스칼라 함수 또는 계산** - `decimalToInt`, 등과 같이 다른의 정수 출력을 반환하는 모든 스칼라 빠른 함수`abs`입니다. **Example** ``` addWorkDays(initDate, decimalToInt(sqrt (abs(numWorkDays)) ) ) ``` + **계산된 필드** - `date` 값을 반환하는 빠른 계산된 필드입니다. **Example** ``` someOtherIntegerCalcField = (num_days * 2) + 12 addWorkDays(initDate, someOtherIntegerCalcField) ``` + **파라미터** - 모든 빠른 `datetime` 파라미터입니다. **Example** ``` addWorkDays(initDate, $param_numWorkDays) ``` + 위에 명시된 인수 값의 조합입니다. ## 반환 타입 Integer ## 출력 값 예상 출력 값은 다음과 같습니다. + 양의 정수(start\$1date < end\$1date인 경우) + 양의 정수(start\$1date > end\$1date인 경우) + 인수 중 하나 또는 둘 모두가 `dataset field`에서 null 값을 가져오면 NULL입니다. ## 입력 오류 허용되지 않는 인수 값은 다음 예제와 같이 오류를 발생시킵니다. + 표현식에서 리터럴 NULL을 인수로 사용하는 것은 허용되지 않습니다. **Example** ``` addWorkDays(NULL, numWorkDays) ``` **Example** ``` Error At least one of the arguments in this function does not have correct type. Correct the expression and choose Create again. ``` + 표현식에서 문자열 리터럴을 인수로 사용하거나 날짜 이외의 다른 데이터 유형을 사용하는 것은 허용되지 않습니다. 다음 예제에서 문자열 **"2022-08-10"**은(는) 날짜처럼 보이지만 실제로는 문자열입니다. 이 함수를 사용하려면 날짜 데이터 유형으로 변환하는 함수를 사용해야 합니다. **Example** ``` addWorkDays("2022-08-10", 10) ``` **Example** ``` Error Expression addWorkDays("2022-08-10", numWorkDays) for function addWorkDays has incorrect argument type addWorkDays(String, Number). Function syntax expects Date, Integer. ``` ## 예제 양의 정수를 `numWorkDays` 인수로 사용하면 입력 날짜의 미래 날짜가 산출됩니다. 음의 정수를 `numWorkDays`인수로 사용하면 입력 날짜 이전의 결과 날짜가 산출됩니다. `numWorkDays` 인수 값이 0이면 근무일이든 주말이든 상관없이 입력 날짜와 동일한 값을 산출합니다. `addWorkDays` 함수는 `DAY`와(과) 같은 세분화 수준에서 작동합니다. `DAY` 레벨보다 낮거나 높은 세분도에서는 정확도를 유지할 수 없습니다. ``` addWorkDays(startDate, endDate) ``` 다음 값을 포함하며 `employmentStartDate`이라고 이름이 지정된 필드가 있다고 가정해 보겠습니다. ``` 2022-08-10 2022-08-06 2022-08-07 ``` 위 필드와 다음 계산을 사용하여 `addWorkDays`은(는) 아래와 같이 수정된 값을 반환합니다. ``` addWorkDays(employmentStartDate, 7) 2022-08-19 2022-08-16 2022-08-16 addWorkDays(employmentStartDate, -5) 2022-08-02 2022-08-01 2022-08-03 addWorkDays(employmentStartDate, 0) 2022-08-10 2022-08-06 2022-08-07 ``` 다음 예제에서는 각 직원이 실제로 근무한 일수를 기준으로 각 직원에게 2년간 지급될 총 비례 배분된 상여금을 계산합니다. ``` last_day_of_work = addWorkDays(employment_start_date, 730) total_days_worked = netWorkDays(employment_start_date, last_day_of_work) total_bonus = total_days_worked * bonus_per_day ``` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/addWorkDays-function-example.png) # Abs `abs`는 임의의 표현식의 절댓값을 반환합니다. ## 구문 ``` abs(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 숫자여야 합니다. 필드 이름, 리터럴 값, 또 다른 함수가 될 수 있습니다. # Ceil `ceil`은 10진수 값을 다음 높은 정수로 올립니다. 예를 들어, `ceil(29.02)`은 `30`을 반환합니다. ## 구문 ``` ceil(decimal) ``` ## 인수 *decimal* 10진수 데이터 형식을 사용하는 필드, **17.62**와 같은 리터럴 값 또는 10진수를 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 Integer ## 예제 다음 예에서는 10진수 필드를 다음 높은 정수로 올립니다. ``` ceil(salesAmount) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` 20.13 892.03 57.54 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 21 893 58 ``` # Coalesce `coalesce`는 null이 아닌 첫 번째 인수의 값을 반환합니다. null이 아닌 값이 있으면 목록의 나머지 인수는 평가되지 않습니다. 인수가 nill인, 결과가 null인 경우 0-length 문자열은 유효한 값으로 null과 동일하게 간주되지 않습니다. ## 구문 ``` coalesce(expression1, expression2 [, expression3, ...]) ``` ## 인수 `coalesce`는 두 개 이상의 표현식을 인수로 사용합니다. 모든 표현식은 데이터 형식이 동일하거나 동일한 데이터 형식으로 암시적으로 캐스팅할 수 있어야 합니다. *expression* 숫자, 날짜 및 시간(datetime), 문자열로 구성될 수 있는 표현식입니다. 필드 이름, 리터럴 값, 또 다른 함수가 될 수 있습니다. ## 반환 타입 `coalesce`는 동일한 데이터 형식의 값을 입력 인수로 반환합니다. ## 예제 다음 예에서는 고객의 청구 주소를 검색하여 있는 경우 거리 주소를, 청구 주소가 없거나 사용 가능한 주소가 없는 경우에는 "No address listed"를 반환합니다. ``` coalesce(billingAddress, streetAddress, 'No address listed') ``` # Concat `concat`은 두 개 이상의 문자열을 연결합니다. ## 구문 ``` concat(expression1, expression2 [, expression3 ...]) ``` ## 인수 `concat`는 두 개 이상의 문자열 표현식을 인수로 사용합니다. *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열 필드 3개를 연결하고 적절한 간격을 추가합니다. ``` concat(salutation, ' ', firstName, ' ', lastName) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` salutation firstName lastName ------------------------------------------------------- Ms. Li Juan Dr. Ana Carolina Silva Mr. Nikhil Jayashankar ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` Ms. Li Juan Dr. Ana Carolina Silva Mr. Nikhil Jayashankar ``` 다음 예에서는 문자열 리터럴 2개를 연결합니다. ``` concat('Hello', 'world') ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` Helloworld ``` # contains `contains`은(는) 지정한 하위 문자열이 표현식 내에 존재하는지 평가합니다. 표현식에 하위 문자열이 포함되어 있으면 true를 반환하고 그렇지 않으면 false를 반환합니다. ## 구문 ``` contains(expression, substring, string-comparison-mode) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *substring* 표현식과 비교하여 확인할 문자 세트입니다. 이 하위 문자열은 표현식에서 2회 이상 나타날 수 있습니다. string-comparison-mode (선택 사항) 사용할 문자열 비교 모드를 지정합니다. + `CASE_SENSITIVE` - 문자열 비교는 대/소문자를 구분합니다. + `CASE_INSENSITIVE` - 문자열 비교는 대/소문자를 구분하지 않습니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `CASE_SENSITIVE`로 설정됩니다. ## 반환 타입 부울 ## 예제 ### 대/소문자를 구분하는 예 다음 대소문자를 구분하는 예에서는 `state_nm`이 **New**로 포함되는지 평가합니다. ``` contains(state_nm, "New") ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` New York new york ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` true false ``` ### 대소문자를 구분하지 않는 예 다음 대소문자를 구분하지 않는 예에서는 `state_nm`이 **new**로 포함되는지 평가합니다. ``` contains(state_nm, "new", CASE_INSENSITIVE) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` New York new york ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` true true ``` ### 조건문을 사용한 예 contains 함수는 [avgIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html), [minIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html), [distinct\$1countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html), [countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html), [maxIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html), [medianIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html), [stdevIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html), [stdevpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html), [sumIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html), [varIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html), and [varpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html) 등의 If 함수 내에서 조건문으로 사용할 수 있습니다. 다음 예제에서는 `state_nm`에 **New**이(가)포함된 경우에만 `Sales` 합계를 계산합니다. ``` sumIf(Sales,contains(state_nm, "New")) ``` ### 예제는 포함되어 있지 않습니다. 표현식에 지정된 하위 문자열이 포함되어 있지 않은지 여부를 평가하는 데 조건 `NOT` 연산자를 사용할 수 있습니다. ``` NOT(contains(state_nm, "New")) ``` ### 숫자 값을 사용한 예 `toString`함수를 적용하여 표현식 또는 하위 문자열 인수에 숫자 값을 사용할 수 있습니다. ``` contains(state_nm, toString(5) ) ``` # decimalToInt `decimalToInt`는 소수점과 그 뒤에 오는 모든 숫자를 잘라내 10진수 값을 정수 데이터 형식으로 변환합니다. `decimalToInt`는 반올림하지 않습니다. 예를 들어, `decimalToInt(29.99)`은 `29`을 반환합니다. ## 구문 ``` decimalToInt(decimal) ``` ## 인수 *decimal* 10진수 데이터 형식을 사용하는 필드, **17.62**와 같은 리터럴 값 또는 10진수를 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 Integer ## 예제 다음 예에서는 10진수 필드를 정수로 변환합니다. ``` decimalToInt(salesAmount) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` 20.13 892.03 57.54 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 20 892 57 ``` # dateDiff `dateDiff`는 두 날짜 필드 간의 일수 차이를 반환합니다. 기간 값을 포함하면, `dateDiff`는 일이 아닌 기간의 차이를 반환합니다. ## 구문 ``` dateDiff(date1, date2,[period]) ``` ## 인수 `dateDiff`는 표현식 두 날짜를 인수로 사용합니다. 기간 지정은 옵션 사항입니다. 날짜 1 비교의 첫 날짜입니다. 날짜 필드이거나 날짜를 출력하는 다른 함수에 대한 호출입니다. 날짜 2 비교의 두 번째 날짜입니다. 날짜 필드이거나 날짜를 출력하는 다른 함수에 대한 호출입니다. *period* 반환하려는 차이 기간을 따옴표로 묶습니다. 유효한 기간은 다음과 같습니다. + YYYY: 날짜의 연도 부분을 반환합니다. + Q: 날짜가 속하는 분기의 첫 번째 날짜를 반환합니다. + MM: 날짜의 월 부분을 반환합니다. + DD: 날짜의 일 부분을 반환합니다. + WK: 날짜의 주 부분을 반환합니다. 주가 Amazon Quick에서 일요일에 시작됩니다. + HH: 날짜의 시간 부분을 반환합니다. + MI: 날짜의 분 부분을 반환합니다. + SS: 날짜의 초 부분을 반환합니다. + MS: 날짜의 밀리초 부분을 반환합니다. ## 반환 타입 Integer ## 예제 다음 예에서는 두 날짜 간의 차이 일수를 반환합니다. ``` dateDiff(orderDate, shipDate, "MM") ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` orderDate shipdate ============================= 01/01/18 03/05/18 09/13/17 10/20/17 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 2 1 ``` # endsWith `endsWith`은(는) 표현식이 지정한 하위 문자열로 끝나는지 평가합니다. 표현식이 하위 문자열로 끝나는 경우 true를 반환하고 그렇지 않으면 `endsWith`에서 false를 반환합니다. ## 구문 ``` endsWith(expression, substring, string-comparison-mode) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *substring* 표현식과 비교하여 확인할 문자 세트입니다. 이 하위 문자열은 표현식에서 2회 이상 나타날 수 있습니다. string-comparison-mode (선택 사항) 사용할 문자열 비교 모드를 지정합니다. + `CASE_SENSITIVE` - 문자열 비교는 대/소문자를 구분합니다. + `CASE_INSENSITIVE` - 문자열 비교는 대/소문자를 구분하지 않습니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `CASE_SENSITIVE`로 설정됩니다. ## 반환 타입 부울 ## 예제 ### 대/소문자를 구분하는 예 다음 대소문자를 구분하는 예에서는 `state_nm`이 **"York"**로 종료되는지 평가합니다. ``` endsWith(state_nm, "York") ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` New York new york ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` true false ``` ### 대소문자를 구분하지 않는 예 다음 대소문자를 구분하지 않는 예에서는 `state_nm`이 **"york"**로 종료되는지 평가합니다. ``` endsWith(state_nm, "york", CASE_INSENSITIVE) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` New York new york ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` true true ``` ### 조건문을 사용한 예 `endsWith` 함수는 [avgIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html), [minIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html), [distinct\$1countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html), [countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html), [maxIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html), [medianIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html), [stdevIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html), [stdevpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html), [sumIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html), [varIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html), 그리고 [varpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html) 함수 내에서 조건문으로 사용할 수 있습니다. 다음 예제에서는 `state_nm`이(가) **"York"**(으)로 종료되는 경우에만 `Sales` 합계를 계산합니다. ``` sumIf(Sales,endsWith(state_nm, "York")) ``` ### 예제는 포함되어 있지 않습니다. 조건부 `NOT` 연산자는 표현식이 지정된 하위 문자열로 시작하지 않는지 평가하는 데 사용할 수 있습니다. ``` NOT(endsWith(state_nm, "York")) ``` ### 숫자 값을 사용한 예 `toString`함수를 적용하여 표현식 또는 하위 문자열 인수에 숫자 값을 사용할 수 있습니다. ``` endsWith(state_nm, toString(5) ) ``` # epochDate `epochDate`은(는) Joda 프로젝트 문서의 [Class DateTimeFormat](http://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html)에 지정된 포맷 패턴 구문을 사용하여 에포크 날짜를 yyyy-MM-dd**T**kk:mm:ss.SSS**Z** 형식의 표준 날짜로 변환합니다. 예를 들면, `2015-10-15T19:11:51.003Z`입니다. `epochDate`는 Quick()에 저장된 데이터 세트를 기반으로 하는 분석에 사용할 수 있습니다SPICE. ## 구문 ``` epochDate(epochdate) ``` ## 인수 *epochdate* epoch 날짜는 날짜의 정수 표현으로, 00:00:00 UTC on January 1, 1970년 1월 1일 00:00:00 UTC 이후 경과된 시간을 초 수로 표시합니다. *epochdate*는 정수여야 합니다. 이 값은 정수 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, '3'과 같은 리터럴 값 또는 정수를 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. 정수 값이 10자리보다 길면 10번째 자리 이후 숫자는 잘립니다. ## 반환 타입 Date ## 예제 다음 예에서는 epoch 날짜를 표준 날짜로 변환합니다. ``` epochDate(3100768000) ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` 2068-04-04T12:26:40.000Z ``` # Exp `exp`는 임의의 표현식의 자연로그 밑 e의 거듭제곱을 반환합니다. ## 구문 ``` exp(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 숫자여야 합니다. 필드 이름, 리터럴 값, 또 다른 함수가 될 수 있습니다. # Extract `extract`는 날짜 값의 지정된 부분을 반환합니다. 시간 정보가 포함되지 않은 날짜의 시간 관련 부분을 요청하면 0이 반환됩니다. ## 구문 ``` extract(period, date) ``` ## 인수 *period* 날짜 값에서 추출하고자 하는 기간입니다. 유효한 기간은 다음과 같습니다. + YYYY: 날짜의 연도 부분을 반환합니다. + Q: 날짜가 속하는 분기를 반환합니다(1\$14). + MM: 날짜의 월 부분을 반환합니다. + DD: 날짜의 일 부분을 반환합니다. + WD: 요일을 정수로 반환합니다. 일요일은 1입니다. + HH: 날짜의 시간 부분을 반환합니다. + MI: 날짜의 분 부분을 반환합니다. + SS: 날짜의 초 부분을 반환합니다. + MS: 날짜의 밀리초 부분을 반환합니다. **참고** 밀리초 추출은 버전 0.216 미만의 Presto 데이터베이스에서는 지원되지 않습니다. *date* 날짜 필드이거나 날짜를 출력하는 다른 함수에 대한 호출입니다. ## 반환 타입 Integer ## 예제 다음 예에서는 날짜 값에서 요일을 추출합니다. ``` extract('DD', orderDate) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` orderDate ========= 01/01/14 09/13/16 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 01 13 ``` # Floor `floor`은 10진수 값을 다음 낮은 정수로 내립니다. 예를 들어, `floor(29.08)`은 `29`을 반환합니다. ## 구문 ``` floor(decimal) ``` ## 인수 *decimal* 10진수 데이터 형식을 사용하는 필드, **17.62**와 같은 리터럴 값 또는 10진수를 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 Integer ## 예제 다음 예에서는 10진수 필드를 다음 낮은 정수로 내립니다. ``` floor(salesAmount) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` 20.13 892.03 57.54 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 20 892 57 ``` # formatDate `formatDate`는 사용자가 지정한 패턴을 사용하여 날짜의 형식을 지정합니다. 데이터를 준비하는 동안 `formatDate`을(를) 사용하여 날짜 형식을 변경할 수 있습니다. 분석에서 날짜 형식을 변경하려면 날짜 필드의 컨텍스트 메뉴에서 형식 옵션을 선택합니다. ## 구문 ``` formatDate(date, ['format']) ``` ## 인수 *date* 날짜 필드이거나 날짜를 출력하는 다른 함수에 대한 호출입니다. *format* (선택 사항) 적용할 형식 패턴을 포함한 문자열입니다. 이 인수는 [지원되는 날짜 형식에 지정된 형식](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/supported-date-formats.html) 패턴을 허용합니다. 형식을 지정하지 않으면 이 문자열에 yyyy-MM-dd**T**kk:mm:ss:SSS가 기본 형식으로 사용됩니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 UTC 날짜의 형식을 변경합니다. ``` formatDate(orderDate, 'dd-MMM-yyyy') ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` order date ========= 2012-12-14T00:00:00.000Z 2013-12-29T00:00:00.000Z 2012-11-15T00:00:00.000Z ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 13 Dec 2012 28 Dec 2013 14 Nov 2012 ``` ## 예제 `yyyyMMdd'T'HHmmss`을(를) 예로 들어 날짜에 작은따옴표나 아포스트로피가 포함된 경우 다음 방법 중 하나를 사용하여 이 날짜 형식을 처리할 수 있습니다. + 다음 예제와 같이 날짜 전체를 큰따옴표로 묶습니다. ``` formatDate({myDateField}, "yyyyMMdd'T'HHmmss") ``` + 다음 예제와 같이 왼쪽에 백슬래시(`\`)를 추가하여 작은따옴표나 아포스트로피를 피합니다. ``` formatDate({myDateField}, 'yyyyMMdd\'T\'HHmmss') ``` # Ifelse `ifelse`는 *if*, *then* 표현식 쌍을 평가해 true로 평가된 첫 번째 *if* 인수에 대한 *then* 인수의 값을 반환합니다. true로 평가되는 *if* 인수가 없으면 *else* 인수의 값이 반환됩니다. ## 구문 ``` ifelse(if-expression-1, then-expression-1 [, if-expression-n, then-expression-n ...], else-expression) ``` ## 인수 `ifelse`은(는) 한 개 이상의 if, then 표현식 쌍 한 개 이상과 else 인수 표현식에 대한 단 한 개의 표현식을 요구합니다. IF 표현식 true 또는 true가 아닌 것으로 평가되는 표현식입니다. 이것은 **address1**과 같은 필드 이름, **'Unknown'**과 같은 리터럴 값 또는 `toString(salesAmount)`과 같은 또 다른 함수일 수 있습니다. 예를 들면, `isNotNull(FieldName)`입니다. `if` 인수에서 AND 및 OR 연산자를 여러 개 사용하는 경우 명령문을 괄호로 묶어 처리 순서를 정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 `if` 인수는 1월, 2월 또는 5월과 2000년이 포함된 레코드를 반환합니다. ``` ifelse((month = 5 OR month < 3) AND year = 2000, 'yes', 'no') ``` 다음`if` 인수는 동일한 연산자를 사용하지만 5월과 임의 연도 혹은 1월 또는 2월과 2000년이 포함된 레코드를 반환합니다. ``` ifelse(month = 5 OR (month < 3 AND year = 2000), 'yes', 'no') ``` THEN 표현식 true로 평가되는 *if* 인수가 있는 경우 반환하는 표현식입니다. 이것은 **address1**과 같은 필드 이름, **'Unknown'**과 같은 리터럴 값 또는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. 이 표현식의 데이터 유형은 `then` 인수 및 `else` 인수와 동일해야 합니다. ELSE 표현식 true로 평가되는 *if* 인수가 없는 경우 반환하는 표현식입니다. 이것은 **address1**과 같은 필드 이름, **'Unknown'**과 같은 리터럴 값 또는 `toString(salesAmount)`과 같은 또 다른 함수일 수 있습니다. 이 표현식의 데이터 유형은 모든 `then` 인수와 동일해야 합니다. ## 반환 타입 `ifelse`은(는) then 표현식의 값과 동일한 데이터 유형의 값을 반환합니다. then 표현식과 else 표현식이 반환되는 모든 데이터는 동일한 데이터 유형이거나 동일한 데이터 유형으로 변환되어야 합니다. ## 예제 다음 예제에서는 `country` 필드의 별칭 열을 생성합니다. ``` ifelse(country = "United States", "US", country = "China", "CN", country = "India", "IN", "Others") ``` 리터럴 목록을 기준으로 필드의 각 값을 평가하고 첫 번째로 일치하는 값에 해당하는 결과를 반환하는 사용 사례의 경우 작업을 단순화하기 위해 함수 전환을 사용하는 것이 좋습니다. 이전 예제는 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/switch-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/switch-function.html)을(를) 사용하여 다음 문장으로 다시 작성할 수 있습니다. ``` switch(country,"United States","US","China","CN","India","IN","Others") ``` 다음 예에서는 고객당 매출을 사람이 읽을 수 있는 수준으로 분류합니다. ``` ifelse(salesPerCustomer < 1000, “VERY_LOW”, salesPerCustomer < 10000, “LOW”, salesPerCustomer < 100000, “MEDIUM”, “HIGH”) ``` 다음 예에서는 AND, OR, NOT을 사용하여 조건 연산자를 사용하는 여러 표현식을 비교하여 10회 이상 주문한 워싱턴 또는 오리건 비거주(NOT) 최우수 고객을 태깅합니다. 아무 값도 반환되지 않으면 값 `'n/a'`이(가) 사용됩니다. ``` ifelse(( (NOT (State = 'WA' OR State = 'OR')) AND Orders > 10), 'Special Promotion XYZ', 'n/a') ``` 다음 예시에서는 OR만 사용하여 각 `country`에 해당하는 대륙 이름이 포함된 새 열을 생성합니다. ``` ifelse(country = "United States" OR country = "Canada", "North America", country = "China" OR country = "India" OR country = "Japan", "Asia", "Others") ``` 이전 예제는 다음 예와 같이 단순화할 수 있습니다. 다음 예제에서는 테스트된 값이 리터럴 목록에 있는 모든 행의 새 열에 `ifelse` 및 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html)을(를) 사용하여 값을 만듭니다. `ifelse` 및 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html)을(를) 사용할 수 있습니다. ``` ifelse(in(country,["United States", "Canada"]), "North America", in(country,["China","Japan","India"]),"Asia","Others") ``` 작성자는 리터럴 목록을 다중값 파라미터에 저장하여 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/in-function.html) 또는 [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/notIn-function.html) 함수에서 사용할 수 있습니다. 다음 예제는 리터럴 목록이 두 개의 다중값 파라미터에 저장된다는 점을 제외하면 이전 예제와 동일합니다. ``` ifelse(in(country,${NorthAmericaCountryParam}), "North America", in(country,${AsiaCountryParam}),"Asia", "Others") ``` 다음 예에서는 총 매출을 기준으로 판매 레코드에 그룹을 할당합니다. between의 각 `if-then` 구문의 구조는 현재 계산된 필드 표현식에서는 작동하지 않는 키워드인 betone의 동작을 모방합니다. 예를 들어 비교 결과 `salesTotal >= 0 AND salesTotal < 500`은 SQL 비교 `salesTotal between 0 and 499`와(과) 동일한 값을 반환합니다. ``` ifelse(salesTotal >= 0 AND salesTotal < 500, 'Group 1', salesTotal >= 500 AND salesTotal < 1000, 'Group 2', 'Group 3') ``` 다음 예제에서는 `coalesce`을(를) 사용하여 NULL이 아닌 첫 번째 값을 반환하여 NULL 값을 테스트합니다. 날짜 필드에서 NULL의 의미를 기억할 필요 없이 읽을 수 있는 설명을 대신 사용할 수 있습니다. 연결 해제 날짜가 NULL인 경우 이 예제에서는 일시 중지 날짜를 반환합니다. 단, 둘 다 NULL인 경우는 예외입니다. 그러면 `coalesce(DiscoDate, SuspendDate, '12/31/2491')`에서 `'12/31/2491'`을(를) 반환합니다. 반환 값은 다른 데이터 유형과 일치해야 합니다. 이 날짜는 특이한 값처럼 보일 수 있지만 25세기의 날짜는 데이터 마트에서 가장 높은 날짜로 정의되는 “시간의 끝”을 합리적으로 시뮬레이션합니다. ``` ifelse ( (coalesce(DiscoDate, SuspendDate, '12/31/2491') = '12/31/2491'), 'Active subscriber', 'Inactive subscriber') ``` 다음은 코드를 모두 하나의 긴 줄로 압축할 필요가 없다는 것을 보여주기 위해 좀 더 읽기 쉬운 형식으로 더 복잡한 예를 보여줍니다. 이 예시에서는 설문조사 결과의 가치를 여러 번 비교할 수 있습니다. 이 필드의 잠재적 NULL 값을 처리하고 허용 가능한 두 범위를 분류합니다. 또한 추가 테스트가 필요한 범위 하나와 유효하지 않은 범위 범위를 (벗어남)에 레이블을 지정합니다. 나머지 모든 값에 대해서는 `else` 조건을 적용하고 해당 행의 날짜로부터 3년 후 재테스트가 필요한 것으로 행에 레이블을 지정합니다. ``` ifelse ( isNull({SurveyResult}), 'Untested', {SurveyResult}=1, 'Range 1', {SurveyResult}=2, 'Range 2', {SurveyResult}=3, 'Need more testing', {SurveyResult}=99, 'Out of Range', concat ( 'Retest by ', toString ( addDateTime(3, "YYYY", {Date}) ) ) ) ``` 다음 예시에서는 “수동으로” 만든 리전 이름을 주 그룹에 할당합니다. 또한 공백과 주석을 `/* */`에 감싸서 사용하여 코드를 더 쉽게 유지 관리할 수 있도록 합니다. ``` ifelse ( /* NE REGION*/ locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0, 'Northeast', /* SE REGION*/ locate('Georgia, Alabama, South Carolina, Louisiana',{State}) > 0, 'Southeast', 'Other Region' ) ``` 리전 태깅의 로직은 다음과 같이 분류됩니다. 1. 다음과 같이 각 리전에 대해 원하는 주를 나열하고, 각 목록을 따옴표로 묶어 각 목록을 문자열로 만듭니다. + `'New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire'` + `'Georgia, Alabama, South Carolina, Louisiana'` + 원하는 경우 세트를 더 추가하거나 국가, 도시, 지방 또는 What3Words를 사용할 수 있습니다. 1. 다음과 같이 목록에서 `State`(각 행의) 값을 찾을 수 있는지 확인합니다. 예를 들어 목록에서 주를 찾으면 `locate` 함수를 사용하여 0이 아닌 값을 반환합니다. ``` locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) and locate('Georgia, Alabama, South Carolina, Louisiana',{State}) ``` 1. `locate` 함수는 `TRUE` 또는 `FALSE` 대신 숫자를 반환하지만 `ifelse`에는 `TRUE`/`FALSE` Boolean 값이 필요합니다. 이 문제를 해결하기 위해 `locate`의 결과를 숫자와 비교할 수 있습니다. 상태가 목록에 있는 경우 반환 값은 0보다 큽니다. 1. 상태가 존재하는지 물어보십시오. ``` locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0 ``` 1. 해당 리전이 있는 경우 특정 리전(이 경우에는 북동부 리전)으로 라벨을 붙이세요. ``` /*The if expression:*/ locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0, /*The then expression:*/ 'Northeast', ``` 1. 목록에 없는 주가 있고 하나의 `else` 표현식만 `ifelse`에 필요하기 때문에 남은 주에 대한 레이블로 `'Other Region'`을(를) 제공합니다. ``` /*The if expression:*/ locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0, /*The then expression:*/ 'Northeast', /*The else expression:*/ 'Other Region' ``` 1. 이 모든 내용을 `ifelse( )` 함수에 포함시켜 최종 버전을 구합니다. 다음 예시에서는 원본에 있던 남동부 리전의 주를 제외합니다. *``* 태그 대신 다시 추가할 수 있습니다. 더 많은 리전을 추가하려는 경우 두 줄의 사본을 더 만들고 용도에 맞게 주 목록을 변경할 수 있습니다. 리전 이름을 자신에게 맞는 이름으로 변경하고 필드 이름을 `State`에서 필요한 이름으로 변경할 수 있습니다. ``` ifelse ( /*The if expression:*/ locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) > 0, /*The then expression:*/ 'Northeast', /**/ /*The else expression:*/ 'Other Region' ) ``` **참고** if 표현식의 초기 비교를 수행하는 다른 방법도 있습니다. 예를 들어 “이 목록에서 빠지지 않은 주는 무엇입니까?” 라는 질문을 던진다고 가정해 보겠습니다. 대신 “목록에 있는 주는 어디입니까?” 이렇게 하면 다르게 표현할 수 있습니다. 다음과 같이 locate 문을 0과 비교하여 목록에서 누락된 값을 찾은 다음 NOT 연산자를 사용하여 해당 값을 “누락되지 않음”으로 분류할 수 있습니다. ``` /*The if expression:*/ NOT (locate('New York, New Jersey, Connecticut, Vermont, Maine, Rhode Island, New Hampshire',{State}) = 0), ``` 두 버전 모두 정확합니다. 어떤 버전을 선택하든 팀원들과 가장 잘 맞아야 쉽게 유지 관리할 수 있습니다. 모든 옵션이 같으면 가장 간단한 것을 선택하세요. # in `in`은(는) 표현식이 리터럴 목록 내에 존재하는지 평가합니다. 목록에 표현식이 포함된 경우 in은 true를 반환하고 그렇지 않으면 false를 반환합니다. `in`은(는) 문자열 유형 입력의 경우 대소문자를 구분합니다. `in`은(는) 두 종류의 리터럴 목록을 받아들입니다. 하나는 수동으로 입력한 목록이고 다른 하나는 [다중 값 파라미터](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parameters-in-quicksight.html)입니다. ## 구문 수동으로 입력한 목록 사용: ``` in(expression, [literal-1, ...]) ``` 다중값 파라미터 사용: ``` in(expression, $multivalue_parameter) ``` ## 인수 *expression* 리터럴 목록의 요소와 비교할 표현식입니다. 이는 `address`와(과) 같은 필드 이름, '**Unknown**'와(과) 같은 리터럴 값, 단일 값 파라미터 또는 다른 스칼라 함수에 대한 호출일 수 있습니다. 단, 이 함수는 집계 함수나 테이블 계산이 아닙니다. 리터럴 목록 (필수 사항) 수동으로 입력한 목록이거나 다중 값 파라미터일 수 있습니다. 이 인수에는 최대 5,000개의 요소를 사용할 수 있습니다. 하지만 서드파티 데이터 소스(예: Oracle 또는 Teradata)에 대한 직접 쿼리에서는 제한이 더 작을 수 있습니다. + **수동으로 입력한 목록** - 표현식과 비교할 목록에 있는 하나 이상의 리터럴 값입니다. 목록은 대괄호로 묶어야 합니다. 비교할 모든 리터럴은 표현식과 동일한 데이터 유형을 가져야 합니다. + **다중 값 파라미터** - 리터럴 목록으로 전달되는 미리 정의된 다중 값 파라미터입니다. 다중값 파라미터는 표현식과 동일한 데이터 유형을 가져야 합니다. ## 반환 타입 부울 참/거짓 ## 정적 목록이 있는 예 다음 예제에서는 문자열 목록의 `origin_state_name` 필드 값을 평가합니다. 문자열 유형 입력을 비교할 때는 대소문자를 구분하는 `in` 비교만 지원합니다. ``` in(origin_state_name,["Georgia", "Ohio", "Texas"]) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` "Washington" "ohio" "Texas" ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` false false true ``` 포함된 값 중 하나는 “Texas”뿐이므로 세 번째 반환 값은 true입니다. 다음 예제에서는 문자열 목록의 `fl_date` 필드 값을 평가합니다. 유형을 일치시키기 위해 날짜 유형을 문자열 유형으로 변환하는 데 `toString`이 사용됩니다. ``` in(toString(fl_date),["2015-05-14","2015-05-15","2015-05-16"]) ``` ![\[함수 예제의 결과 이미지로, 표 형식으로 표시됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/in-function-example-manual-list.png) 리스트의 리터럴과 비교할 표현식 인수에는 리터럴과 NULL 값이 지원됩니다. 다음 두 예제 모두 TRUE 값의 새 열을 생성합니다. ``` in("Washington",["Washington","Ohio"]) ``` ``` in(NULL,[NULL,"Ohio"]) ``` ## 예: 다중 값 파라미터를 사용하는 예 작성자가 모든 상태 이름 목록이 포함된 [다중값 파라미터](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parameters-in-quicksight.html)를 만든다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 작성자는 독자가 목록에서 값을 선택할 수 있도록 콘트롤을 추가합니다. 그런 다음 판독기는 파라미터의 드롭다운 목록 컨트롤에서 “Georgia”, “Ohio”, “Texas”의 세 가지 값을 선택합니다. 이 경우 다음 표현식은 첫 번째 예와 동일합니다. 첫 번째 예에서는 이 세 개의 주 이름을 리터럴 목록으로 전달하여 `original_state_name` 필드와 비교합니다. ``` in (origin_state_name, ${stateName MultivalueParameter}) ``` ## `ifelse`을(를) 사용한 예 `in`은(는) 다른 함수에 부울 값으로 중첩될 수 있습니다. 한 가지 예를 들어 작성자는 목록에 있는 모든 식을 평가하고`in` 및 `ifelse`을(를) 사용하여 원하는 값을 반환할 수 있습니다. 다음 예제에서는 `dest_state_name` 항공편이 미국의 특정 주 목록에 속하는지 평가하고 비교 결과를 기반으로 여러 주의 카테고리를 반환합니다. ``` ifelse(in(dest_state_name,["Washington", "Oregon","California"]), "WestCoastUSState", "Other US State") ``` ![\[함수 예제의 결과 이미지로, 표 형식으로 표시됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/in-function-with-ifelse.png) # intToDecimal `intToDecimal`은 정수 값을 10진수 데이터 형식으로 변환합니다. ## 구문 ``` intToDecimal(integer) ``` ## 인수 *int* 이 값은 정수 데이터 형식을 사용하는 필드, **14**와 같은 리터럴 값 또는 정수를 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 레거시 데이터 준비 경험의 소수(고정)입니다. 새로운 데이터 준비 경험의 소수(Float)입니다. ## 예제 다음 예에서는 정수 필드를 10진수로 변환합니다. ``` intToDecimal(price) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` 20 892 57 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 20.0 892.0 58.0 ``` 분석 내에서 형식 지정을 적용하여, 예를 들어 화폐 단위로써 `price`로 형식 지정할 수 있습니다. # isNotNull `isNotNull`은 표현식이 null이 아닌지 평가합니다. 표현식이 null이 아니면 `isNotNull`은 true를 반환하고 null이면 false를 반환합니다. ## 구문 ``` isNotNull(expression) ``` ## 인수 *expression* null 또는 null이 아닌 것으로 평가되는 표현식입니다. 이 표현식은 **address1**과 같은 필드 이름 또는 문자열을 출력하는 또 다른 함수일 수 있습니다. ## 반환 타입 부울 ## 예제 다음 예에서는 sales\$1amount 필드에 null 값이 있는지 평가합니다. ``` isNotNull(salesAmount) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` 20.13 (null) 57.54 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` true false true ``` # isNull `isNull`은 표현식이 null인지 평가합니다. 표현식이 null인 경우 `isNull`은 true를 반환하고 그렇지 않은 경우 false를 반환합니다. ## 구문 ``` isNull(expression) ``` ## 인수 *expression* null 또는 null이 아닌 것으로 평가되는 표현식입니다. 이 표현식은 **address1**과 같은 필드 이름 또는 문자열을 출력하는 또 다른 함수일 수 있습니다. ## 반환 타입 부울 ## 예제 다음 예에서는 sales\$1amount 필드에 null 값이 있는지 평가합니다. ``` isNull(salesAmount) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` 20.13 (null) 57.54 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` false true false ``` 다음 예제에서는 `ifelse` 명령문의 NULL 값을 테스트하고 사람이 읽을 수 있는 값을 대신 반환합니다. ``` ifelse( isNull({ActiveFlag}) , 'Inactive', 'Active') ``` # isWorkDay `isWorkDay`은(는) 지정된 날짜-시간 값을 평가하여 값이 근무일인지 아닌지를 확인합니다. `isWorkDay`은(는) 월요일에 시작하여 금요일에 끝나는 표준 주 5일 근무를 가정합니다. 토요일과 일요일은 주말인 것으로 간주됩니다. 함수는 항상 `DAY` 세부 수준에서 결과를 계산하며 지정된 입력 날짜를 제외합니다. ## 구문 ``` isWorkDay(inputDate) ``` ## 인수 inputDate 평가하려는 날짜-시간 값입니다. 유효한 값은 다음과 같습니다. + 데이터 세트 필드: 이 함수를 추가하려는 데이터 세트의 `date` 필드. + 날짜 함수: 다른 `date` 함수의 모든 날짜 출력(예:`parseDate`). + 계산된 필드: `date` 값을 반환하는 빠른 계산된 필드입니다. + 파라미터: 모든 빠른 `DateTime` 파라미터입니다. ## 반환 타입 정수(`0` 또는 `1`) ## 예제 다음 예는 해당 `application_date` 필드가 근무일인지 여부를 결정합니다. 다음 값을 포함하며 `application_date`이라고 이름이 지정된 필드가 있다고 가정해 보겠습니다. ``` 2022-08-10 2022-08-06 2022-08-07 ``` 이러한 필드를 사용하고 다음 계산을 추가하면 `isWorkDay`에서는 아래 값이 반환됩니다. ``` isWorkDay({application_date}) 1 0 0 ``` 다음 예에서는 근무일에 고용이 종료되는 직원을 필터링하고 조건부 서식을 사용하여 고용이 근무일에 시작되었는지 주말에 시작되었는지 확인합니다. ``` is_start_date_work_day = isWorkDay(employment_start_date) is_end_date_work_day = isWorkDay(employment_end_date) ``` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/isWorkDay-example.png) # Left `left`는 문자열에서 공백을 포함해 가장 왼쪽에 있는 문자를 반환합니다. 반환되는 문자 수를 지정합니다. ## 구문 ``` left(expression, limit) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *limit* 문자열의 처음 문자부터 시작해 *표현식*에서 반환될 문자 수입니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열의 처음 3자를 반환합니다. ``` left('Seattle Store #14', 3) ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` Sea ``` # Locate `locate`는 다른 문자열 내에서 지정한 하위 문자열을 찾아 하위 문자열의 첫 번째 문자까지 문자 수를 반환합니다. 이 함수는 하위 문자열을 찾지 못할 경우 0을 반환합니다. 함수는 1부터 시작하는 함수입니다. ## 구문 ``` locate(expression, substring, start) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *substring* 찾으려는 *표현식*의 문자 세트. 이 하위 문자열은 *표현식*에서 2회 이상 나타날 수 있습니다. *start* (선택 사항) *하위 문자열*이 2회 이상 나타나면 *start*를 사용하여 함수가 하위 문자열을 찾기 시작해야 하는 문자열 내 위치를 식별합니다. 예를 들어, 하위 문자열의 두 번째 예를 찾으려 하고 일반적으로 이 하위 문자열이 처음 10개 문자 이후에 나타나는 것을 알고 있다고 가정합시다. 그러면 *start* 값을 10으로 지정합니다. 1부터 시작해야 합니다. ## 반환 타입 Integer ## 예제 다음 예에서는 문자열에서 하위 문자열 'and'가 처음 나타나는 위치에 대한 정보를 반환합니다. ``` locate('1 and 2 and 3 and 4', 'and') ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` 3 ``` 다음 예에서는 문자열에서 4번째 문자 다음에 하위 문자열 'and'가 처음 나타나는 위치에 대한 정보를 반환합니다. ``` locate('1 and 2 and 3 and 4', 'and', 4) ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` 9 ``` # Log `log`는 임의의 표현식의 밑이 10인 로그를 반환합니다. ## 구문 ``` log(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 숫자여야 합니다. 필드 이름, 리터럴 값, 또 다른 함수가 될 수 있습니다. # Ln `ln`은 임의의 표현식의 자연로그를 반환합니다. ## 구문 ``` ln(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 숫자여야 합니다. 필드 이름, 리터럴 값, 또 다른 함수가 될 수 있습니다. # Ltrim `ltrim`은(는) 문자열 앞에 오는 공백을 제거합니다. ## 구문 ``` ltrim(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열 앞에 오는 공백을 제거합니다. ``` ltrim(' Seattle Store #14') ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` Seattle Store #14 ``` # Mod 숫자를 제수로 나눈 후 나머지를 구하려면 `mod` 함수를 사용합니다. `mod` 함수 또는 모듈로 연산자(%)를 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다. ## 구문 ``` mod(number, divisor) ``` ``` number%divisor ``` ## 인수 *number* number는 나누고 나머지를 구하려는 양의 정수입니다. *divisor* divisor는 나누는 양의 정수입니다. divisor가 0이면, 이 함수는 0으로 나누는 오류를 반환합니다. ## 예제 다음 예제에서는 6으로 나눌 때 17의 모듈로를 반환합니다. 첫 번째 예제에서는 % 연산자를 사용하고 두 번째 예제에서는 mod 함수를 사용합니다. ``` 17%6 ``` ``` mod( 17, 6 ) ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` 5 ``` # netWorkDays `netWorkDays`는 제공된 두 날짜 필드 사이의 근무일 수 또는 `parseDate` 또는와 같은 다른 빠른 날짜 함수를 사용하여 생성된 사용자 지정 날짜 값을 정수`epochDate`로 반환합니다. `netWorkDays`은(는) 월요일에 시작하여 금요일에 끝나는 표준 주 5일 근무를 가정합니다. 토요일과 일요일은 주말인 것으로 간주됩니다. 계산에는 `startDate` 및 `endDate`, 이 두 가지가 모두 포함됩니다. 이 함수는 DAY 세분성에 대해 작동하며 결과를 표시합니다. ## 구문 ``` netWorkDays(startDate, endDate) ``` ## 인수 startDate 계산 시작 날짜 역할을 하는 NULL이 아닌 유효한 날짜입니다. + 데이터 세트 필드: 이 함수를 추가하려는 데이터 세트의 `date` 필드. + 날짜 함수: 다른 `date` 함수의 모든 날짜 출력(예:`parseDate`). + 계산된 필드: `date` 값을 반환하는 빠른 계산된 필드입니다. + 파라미터: 모든 빠른 `DateTime` 파라미터입니다. + 위에 명시된 인수 값의 조합입니다. endDate 계산 종료 날짜 역할을 하는 NULL이 아닌 유효한 날짜입니다. + 데이터 세트 필드: 이 함수를 추가하려는 데이터 세트의 `date` 필드. + 날짜 함수: 다른 `date` 함수의 모든 날짜 출력(예:`parseDate`). + 계산된 필드: `date` 값을 반환하는 빠른 계산된 필드입니다. + 파라미터: 모든 빠른 `DateTime` 파라미터입니다. + 위에 명시된 인수 값의 조합입니다. ## 반환 타입 Integer ## 출력 값 예상 출력 값은 다음과 같습니다. + 양의 정수(start\$1date < end\$1date인 경우) + 양의 정수(start\$1date > end\$1date인 경우) + 인수 중 하나 또는 둘 모두가 `dataset field`에서 null 값을 가져오면 NULL입니다. ## 예제 다음 예에서는 두 날짜 사이에 있는 근무일 수를 반환합니다. 다음 값을 포함하며 `application_date`이라고 이름이 지정된 필드가 있다고 가정해 보겠습니다. ``` netWorkDays({startDate}, {endDate}) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` startDate endDate netWorkDays 9/4/2022 9/11/2022 5 9/9/2022 9/2/2022 -6 9/10/2022 9/11/2022 0 9/12/2022 9/12/2022 1 ``` 다음 예제는 각 직원의 근무 일수와 각 직원의 하루 지출 급여를 계산합니다. ``` days_worked = netWorkDays({employment_start_date}, {employment_end_date}) salary_per_day = {salary}/{days_worked} ``` 다음 예에서는 근무일에 고용이 종료되는 직원을 필터링하고 조건부 서식을 사용하여 고용이 근무일에 시작되었는지 주말에 시작되었는지 확인합니다. ``` is_start_date_work_day = netWorkDays(employment_start_date) is_end_date_work_day = netWorkDays(employment_end_date) ``` ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/netWorkDays-function-example.png) # Now 데이터베이스를 직접 쿼리하는 데이터베이스 데이터 세트의 경우 `now`은(는) 데이터베이스 서버에 지정된 설정 및 형식을 사용하여 현재 날짜 및 시간을 반환합니다. SPICE 및 Salesforce 데이터 세트의 경우 `now`은(는) UTC 날짜 및 시간을 `yyyy-MM-ddTkk:mm:ss:SSSZ` 형식(예: 2015-10-15T19:11:51:003Z)으로 반환합니다. ## 구문 ``` now() ``` ## 반환 타입 Date # notIn `notIn`은(는) 표현식이 리터럴 목록 내에 존재하는지 평가합니다. 목록에 표현식이 없으면 true를 반환하고 그렇지 않으면 `notIn`은(는) false를 반환합니다. `notIn`은(는) 문자열 유형 입력의 경우 대소문자를 구분합니다. `notIn`은(는) 두 종류의 리터럴 목록을 받아들입니다. 하나는 수동으로 입력한 목록이고 다른 하나는 [다중 값 파라미터](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parameters-in-quicksight.html)입니다. ## 구문 수동으로 입력한 목록 사용: ``` notIn(expression, [literal-1, ...]) ``` 다중값 파라미터 사용: ``` notIn(expression, $multivalue_parameter) ``` ## 인수 *expression* 리터럴 목록의 요소와 비교할 표현식입니다. 이는 `address`와(과) 같은 필드 이름, '**Unknown**'와(과) 같은 리터럴 값, 단일 값 파라미터 또는 다른 스칼라 함수에 대한 호출일 수 있습니다. 단, 이 함수는 집계 함수나 테이블 계산이 아닙니다. 리터럴 목록 (필수 사항) 수동으로 입력한 목록이거나 다중 값 파라미터일 수 있습니다. 이 인수에는 최대 5,000개의 요소를 사용할 수 있습니다. 하지만 서드파티 데이터 소스(예: Oracle 또는 Teradata)에 대한 직접 쿼리에서는 제한이 더 작을 수 있습니다. + **수동으로 입력한 목록** - 표현식과 비교할 목록에 있는 하나 이상의 리터럴 값입니다. 목록은 대괄호로 묶어야 합니다. 비교할 모든 리터럴은 표현식과 동일한 데이터 유형을 가져야 합니다. + **다중 값 파라미터** - 리터럴 목록으로 전달되는 미리 정의된 다중 값 파라미터입니다. 다중값 파라미터는 표현식과 동일한 데이터 유형을 가져야 합니다. ## 반환 타입 부울 참/거짓 ## 수동으로 입력한 목록이 있는 예 다음 예제에서는 문자열 목록의 `origin_state_name` 필드 값을 평가합니다. 문자열 유형 입력을 비교할 때는 대소문자를 구분하는 `notIn` 비교만 지원합니다. ``` notIn(origin_state_name,["Georgia", "Ohio", "Texas"]) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` "Washington" "ohio" "Texas" ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` true true false ``` 제외된 값 중 하나는 “Texas”뿐이므로 세 번째 반환 값은 false입니다. 다음 예제에서는 문자열 목록의 `fl_date` 필드 값을 평가합니다. 유형을 일치시키기 위해 날짜 유형을 문자열 유형으로 변환하는 데 `toString`이 사용됩니다. ``` notIn(toString(fl_date),["2015-05-14","2015-05-15","2015-05-16"]) ``` ![\[함수 예제의 결과 이미지로, 표 형식으로 표시됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/notin-function-example-manual-list.png) 리스트의 리터럴과 비교할 표현식 인수에는 리터럴과 NULL 값이 지원됩니다. 다음 두 예제 모두 FALSE 값의 새 열을 생성합니다. ``` notIn("Washington",["Washington","Ohio"]) ``` ``` notIn(NULL,[NULL,"Ohio"]) ``` ## 예: 다중 값 파라미터를 사용하는 예 작성자가 모든 상태 이름 목록이 포함된 [다중값 파라미터](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/parameters-in-quicksight.html)를 만든다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 작성자는 독자가 목록에서 값을 선택할 수 있도록 콘트롤을 추가합니다. 그런 다음 판독기는 파라미터의 드롭다운 목록 컨트롤에서 “Georgia”, “Ohio”, “Texas”의 세 가지 값을 선택합니다. 이 경우 다음 표현식은 첫 번째 예와 동일합니다. 첫 번째 예에서는 이 세 개의 주 이름을 리터럴 목록으로 전달하여 `original_state_name` 필드와 비교합니다. ``` notIn (origin_state_name, ${stateName MultivalueParameter}) ``` ## `ifelse`을(를) 사용한 예 `notIn`은(는) 다른 함수에 부울 값으로 중첩될 수 있습니다. 한 가지 예를 들어 작성자는 목록에 있는 모든 식을 평가하고`notIn` 및 `ifelse`을(를) 사용하여 원하는 값을 반환할 수 있습니다. 다음 예제에서는 `dest_state_name` 항공편이 미국의 특정 주 목록에 속하는지 평가하고 비교 결과를 기반으로 여러 주의 카테고리를 반환합니다. ``` ifelse(notIn(dest_state_name,["Washington", "Oregon","California"]), "notWestCoastUSState", "WestCoastUSState") ``` ![\[함수 예제의 결과 이미지로, 표 형식으로 표시됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/notin-function-with-ifelse.png) # nullIf `nullIf`는 두 표현식을 비교합니다. 두 표현식이 동일하면 이 함수는 null을 반환합니다. 두 표현식이 동일하지 않으면 이 함수는 첫 번째 표현식을 반환합니다. ## 구문 ``` nullIf(expression1, expression2) ``` ## 인수 `nullIf`는 표현식 두 개를 인수로 사용합니다. *expression* 숫자, 날짜 및 시간(datetime), 문자열로 구성될 수 있는 표현식입니다. 필드 이름, 리터럴 값, 또 다른 함수가 될 수 있습니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 배송 지연 사유를 알 수 없는 경우 null을 반환합니다. ``` nullIf(delayReason, 'unknown') ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` delayReason ============ unknown back ordered weather delay ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` (null) back ordered weather delay ``` # parseDate `parseDate`는 문자열을 구문 분석하여 문자열에 날짜 값이 있는지 확인하고 표준 날짜를 `yyyy-MM-ddTkk:mm:ss.SSSZ` 형식(Joda 프로젝트 문서의 [Class DateTimeFormat](http://www.joda.org/joda-time/apidocs/org/joda/time/format/DateTimeFormat.html)에 지정된 형식 패턴 구문 사용)으로 반환합니다(예: 2015-10-15T19:11:51.003Z). 이 함수는 유효한 형식으로 표시된 날짜가 포함된 행을 모두 반환하고 이러한 값이 포함되지 않은 행은 모두 건너뜁니다. 따라서 null 값을 포함하는 행을 포함합니다. Quick은 1900년 1월 1일 00:00:00 UTC\$12037년 12월 31일 23:59:59 UTC 범위의 날짜를 지원합니다. 자세한 내용은 [지원되는 날짜 형식을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/supported-date-formats.html). ## 구문 ``` parseDate(expression, ['format']) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'1/1/2016'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *format* (선택 사항) *date\$1string*과 일치해야 하는 형식 패턴이 포함된 문자열입니다. 예를 들어, **01/03/2016**과 같은 데이터가 포함된 필드를 사용하는 경우 형식 'MM/dd/yyyy'를 지정합니다. 형식을 지정하지 않으면 `yyyy-MM-dd`가 기본 형식으로 사용됩니다. 데이터가 *format*을 따르지 않는 행은 건너뜁니다. 사용되는 데이터 세트 유형에 따라 여러 데이터 형식이 지원됩니다. 다음 표에서 지원되는 날짜 형식에 대한 세부 정보를 확인하십시오. **** [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/parseDate-function.html) ## 반환 타입 Date ## 예제 다음 예에서는 `prodDate`를 평가하여 이 필드에 날짜 값이 포함되어 있는지 확인합니다. ``` parseDate(prodDate, 'MM/dd/yyyy') ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` prodDate -------- 01-01-1999 12/31/2006 1/18/1982 7/4/2010 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 행이 반환됩니다. ``` 12-31-2006T00:00:00.000Z 01-18-1982T00:00:00.000Z 07-04-2010T00:00:00.000Z ``` # parseDecimal `parseDecimal`은 문자열을 구문 분석하여 문자열에 10진수 값이 포함되어 있는지 확인합니다. 이 함수는 10진수, 정수 또는 null 값이 포함된 행을 모두 반환하고 이러한 값이 포함되지 않은 행은 모두 건너뜁니다. 행에 정수 값이 포함되어 있으면 소수점 이하 4자리까지의 십진수로 반환됩니다. 예를 들어, 값 '2'는 '2.0'으로 반환됩니다. ## 구문 ``` parseDecimal(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'9.62'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 레거시 데이터 준비 경험의 소수(고정)입니다. 새로운 데이터 준비 경험의 소수(Float)입니다. ## 예제 다음 예에서는 `fee`를 평가하여 이 필드에 소수점 아래 값이 포함되어 있는지 확인합니다. ``` parseDecimal(fee) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` fee -------- 2 2a 12.13 3b 3.9 (null) 198.353398 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 행이 반환됩니다. ``` 2.0 12.13 3.9 (null) 198.3533 ``` # parseInt `parseInt`는 문자열을 구문 분석하여 문자열에 정수 값이 포함되어 있는지 확인합니다. 이 함수는 10진수, 정수 또는 null 값이 포함된 행을 모두 반환하고 이러한 값이 포함되지 않은 행은 모두 건너뜁니다. 행에 10진수 값이 포함되어 있는 경우 해당 값은 반내림한 가장 가까운 정수로 반환됩니다. 예를 들어, 값 '2.99'는 '2'로 반환됩니다. ## 구문 ``` parseInt(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'3'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 Integer ## 예제 다음 예에서는 `feeType`를 평가하여 이 필드에 정수 값이 포함되어 있는지 확인합니다. ``` parseInt(feeType) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` feeType -------- 2 2.1 2a 3 3b (null) 5 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 행이 반환됩니다. ``` 2 2 3 (null) 5 ``` # parseJson `parseJson`을 사용하여 JSON 객체에서 값을 추출합니다. 데이터 세트가 빠른에 저장된 경우 데이터 세트를 준비SPICE할 `parseJson` 때를 사용할 수 있지만 분석 중에는 계산된 필드에는 사용할 수 없습니다. 직접 쿼리의 경우, 데이터 준비 및 분석 모두에서 `parseJson`을 사용할 수 있습니다. `parseJson` 함수는 언어에 따라 문자열 또는 JSON 기본 데이터 형식에 적용됩니다(다음 표 참조). | 언어 | Type | | --- | --- | | PostgreSQL | JSON | | Amazon Redshift | 문자열 | | Microsoft SQL Server | 문자열 | | MySQL | JSON | | Teradata | JSON | | Oracle | 문자열 | | Presto | 문자열 | | Snowflake | 반구조화 데이터 형식 객체 및 배열 | | Hive | 문자열 | ## 구문 ``` parseJson(fieldName, path) ``` ## 인수 *fieldName* 구문 분석할 JSON 객체를 포함하는 필드입니다. *경로* JSON 객체에서 구문 분석할 데이터 요소의 경로입니다. 경로 인수에는 문자, 숫자 및 공백만 지원됩니다. 유효한 경로 구문은 다음과 같습니다. + \$1 - 루트 객체 + . - 하위 연산자. + [ ] - 구독 배열 연산자 ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예제에서는 수신되는 JSON을 평가하여 항목 수량 값을 추출합니다. 데이터 준비 시 이를 사용하여 JSON에서 테이블을 생성할 수 있습니다. ``` parseJson({jsonField}, “$.items.qty”) ``` 다음은 JSON입니다. ``` { "customer": "John Doe", "items": { "product": "Beer", "qty": 6 }, "list1": [ "val1", "val2" ], "list2": [ { "list21key1": "list1value1" } ] } ``` 이 예제에서는 다음 값이 반환됩니다. ``` 6 ``` ## 예제 다음 예제에서는 `JSONObject1`을(를) 평가하여 `"State"`(이)라는 이름의 첫 번째 키 값 페어(KVP)를 추출하고, 이 값을 생성하려는 계산 필드에 할당합니다. ``` parseJson(JSONObject1, “$.state”) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` JSONObject1 ----------- {"State":"New York","Product":"Produce","Date Sold":"1/16/2018","Sales Amount":"$3423.39"} {"State":"North Carolina","Product":"Bakery Products","Date Sold":"2/1/2018","Sales Amount":"$3226.42"} {"State":"Utah","Product":"Water","Date Sold":"4/24/2018","Sales Amount":"$7001.52"} ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 행이 반환됩니다. ``` New York North Carolina Utah ``` # Replace `replace`는 문자열의 일부를 지정한 다른 문자열로 바꿉니다. ## 구문 ``` replace(expression, substring, replacement) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *substring* 대체하려는 *표현식*의 문자 세트. 이 하위 문자열은 *표현식*에서 2회 이상 나타날 수 있습니다. replacement** *하위 문자열*을 대체하려는 문자열 ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 하위 문자열 'and'를 'or'로 대체합니다. ``` replace('1 and 2 and 3', 'and', 'or') ``` 다음 문자열이 반환됩니다. ``` 1 or 2 or 3 ``` # Right `right`는 문자열에서 공백을 포함해 가장 오른쪽에 있는 문자를 반환합니다. 반환되는 문자 수를 지정합니다. ## 구문 ``` right(expression, limit) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *limit* 문자열의 마지막 문자부터 시작해 *표현식*에서 반환될 문자 수입니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열의 마지막 5자를 반환합니다. ``` right('Seattle Store#14', 12) ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` tle Store#14 ``` # Round `round`는 소수 자릿수가 지정되지 않은 경우 10진수 값을 가장 가까운 정수로 올리고 지정된 경우에는 가장 가까운 소수 자릿수로 올립니다. ## 구문 ``` round(decimal, scale) ``` ## 인수 *decimal* 10진수 데이터 형식을 사용하는 필드, **17.62**와 같은 리터럴 값 또는 10진수를 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *사용* 반환 값에 사용되는 소수 자릿수입니다. ## 반환 타입 | 피연산자 | 레거시 데이터 준비 환경의 반환 유형 | 새 데이터 준비 환경의 반환 유형 | | --- | --- | --- | | INT | 소수(고정) | 소수(고정) | | 소수(고정) | 소수(고정) | 소수(고정) | | DECIMAL(FLOAT) | 소수(고정) | DECIMAL(FLOAT) | ## 예제 다음 예에서는 10진수 필드를 가장 가까운 두 번째 소수 자릿수로 올립니다. ``` round(salesAmount, 2) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` 20.1307 892.0388 57.5447 ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 20.13 892.04 58.54 ``` # Rtrim `rtrim`은(는) 문자열 뒤에 오는 공백을 제거합니다. ## 구문 ``` rtrim(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열 뒤에 오는 공백을 제거합니다. ``` rtrim('Seattle Store #14 ') ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` Seattle Store #14 ``` # Split `split`은 선택한 구분자를 기준으로 문자열을 하위 문자열 배열로 분할한 다음 위치에 따라 항목을 반환합니다. 분석이 아닌 데이터 준비 중 계산된 필드에만 `split`을 추가할 수 있습니다. Microsoft SQL Server에 대한 직접 쿼리에서는 이 함수가 지원되지 않습니다. ## 구문 ``` split(expression, delimiter , position) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street;1402 35th Ave;1818 Elm Ct;11 Janes Lane'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *delimiter* 문자열이 하위 문자열로 분할되는 지점을 구분하는 문자입니다. 예를 들어 `split('one|two|three', '|', 2)`은 다음이 됩니다. ``` one two three ``` `position = 2`를 선택한 경우 `split`은 `'two'`을 반환합니다. *position* (필수) 배열에서 반환할 항목의 위치입니다. 배열의 첫 번째 항목 위치는 1입니다. ## 반환 타입 문자열 배열 ## 예제 다음 예에서는 세미콜론 문자(;)를 사용하여 문자열을 배열로 분할하고 배열의 세 번째 요소를 반환합니다. ``` split('123 Test St;1402 35th Ave;1818 Elm Ct;11 Janes Lane', ';', 3) ``` 다음 항목이 반환됩니다. ``` 1818 Elm Ct ``` 이 함수는 null 값을 포함한 항목이나 빈 문자열을 건너뜁니다. # Sqrt `sqrt`는 임의의 표현식의 제곱근을 반환합니다. ## 구문 ``` sqrt(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 숫자여야 합니다. 필드 이름, 리터럴 값, 또 다른 함수가 될 수 있습니다. # startsWith `startsWith`은(는) 표현식이 지정한 하위 문자열로 시작하는지 평가합니다. 표현식이 하위 문자열로 시작하는 경우 true를 반환하고 그렇지 않으면 `startsWith`에서 false를 반환합니다. ## 구문 ``` startsWith(expression, substring, string-comparison-mode) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. *substring* 표현식과 비교하여 확인할 문자 세트입니다. 이 하위 문자열은 표현식에서 2회 이상 나타날 수 있습니다. string-comparison-mode (선택 사항) 사용할 문자열 비교 모드를 지정합니다. + `CASE_SENSITIVE` - 문자열 비교는 대/소문자를 구분합니다. + `CASE_INSENSITIVE` - 문자열 비교는 대/소문자를 구분하지 않습니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `CASE_SENSITIVE`로 설정됩니다. ## 반환 타입 부울 ## 예제 ### 대/소문자를 구분하는 예 다음 대소문자를 구분하는 예에서는 `state_nm`이 **New**로 시작되는지 평가합니다. ``` startsWith(state_nm, "New") ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` New York new york ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` true false ``` ### 대소문자를 구분하지 않는 예 다음 대소문자를 구분하지 않는 예에서는 `state_nm`이 **new**로 시작되는지 평가합니다. ``` startsWith(state_nm, "new", CASE_INSENSITIVE) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` New York new york ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` true true ``` ### 조건문을 사용한 예 `startsWith` 함수는 [avgIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/avgIf-function.html), [minIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/minIf-function.html), [distinct\$1countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/distinct_countIf-function.html), [countIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/countIf-function.html), [maxIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/maxIf-function.html), [medianIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/medianIf-function.html), [stdevIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevIf-function.html), [stdevpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/stdevpIf-function.html), [sumIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/sumIf-function.html), [varIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varIf-function.html), 그리고 [varpIf](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/varpIf-function.html) 함수 내에서 조건문으로 사용할 수 있습니다. 다음 예제에서는 state\$1nm이 **New**(으)로 시작되는 경우에만 `Sales` 합계를 계산합니다. ``` sumIf(Sales,startsWith(state_nm, "New")) ``` ### 예제는 포함되어 있지 않습니다. 조건부 `NOT` 연산자는 표현식이 지정된 하위 문자열로 시작하지 않는지 평가하는 데 사용할 수 있습니다. ``` NOT(startsWith(state_nm, "New")) ``` ### 숫자 값을 사용한 예 `toString`함수를 적용하여 표현식 또는 하위 문자열 인수에 숫자 값을 사용할 수 있습니다. ``` startsWith(state_nm, toString(5) ) ``` # Strlen `strlen`은 문자열 내에서 공백을 포함한 문자 수를 반환합니다. ## 구문 ``` strlen(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열 데이터 형식(예: **address1**)을 사용하는 필드의 이름, 리터럴 값(예: **'Unknown'**) 또는 다른 함수(예: `substring(field_name,0,5)`)일 수 있습니다. ## 반환 타입 Integer ## 예제 다음 예에서는 지정된 문자열의 길이를 반환합니다. ``` strlen('1421 Main Street') ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` 16 ``` # Substring `substring`은 *start* 인수로 지정된 위치에서 시작하여 *length* 인수로 지정된 문자 수까지 앞쪽으로 계산해 문자열에 포함된 문자 수를 반환합니다. ## 구문 ``` substring(expression, start, length) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열 데이터 형식(예: **address1**)을 사용하는 필드의 이름, 리터럴 값(예: **'Unknown'**) 또는 다른 함수(예: `substring(field_name,1,5)`)일 수 있습니다. *start* 시작할 문자 위치. *start*는 자신도 포함하므로 시작 위치에 있는 문자가 반환 값의 첫 번째 문자가 됩니다. 시작의 최소값은 1입니다. *length* 시작 다음에 포함할 추가 문자 수. 길이에는 시작도 포함되므로 반환되는 마지막 문자는 시작 문자 다음에 (길이 - 1만큼) 이동한 문자입니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열의 13\$119번째 문자를 반환합니다. 문자열의 시작은 인덱스 1이므로 첫 문자부터 계산을 시작합니다. ``` substring('Fantasy and Science Fiction',13,7) ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` Science ``` # switch `switch`은(는) 리터럴 레이블 및 반환-표현식 쌍 세트 내에서 조건식과 리터럴 레이블을 비교합니다. 그런 다음 조건 표현식과 동일한 첫 번째 리터럴 레이블에 해당하는 반환 표현식을 반환합니다. 조건 표현식과 동일한 레이블이 없는 경우 `switch`은(는) 기본 표현식을 반환합니다. 모든 반환 표현식과 기본 표현식은 동일한 데이터 유형을 가져야 합니다. ## 구문 ``` switch(condition-expression, label-1, return-expression-1 [, label-n, return-expression-n ...], default-expression) ``` ## 인수 `switch`은(는) 한 개 이상의 if, then 표현식 쌍 한 개 이상과 else 인수 표현식에 대한 단 한 개의 표현식을 요구합니다. 조건 표현식 레이블 리터럴과 비교되는 표현식입니다. 이것은 `address`와(과) 같은 필드 이름, `Unknown`와(과) 같은 리터럴 값 또는 `toString(salesAmount)`와(과) 같은 또 다른 스칼라 함수일 수 있습니다. 라벨 리터럴을 조건 표현식 인수와 비교할 때 모든 리터럴은 조건 표현식 인수와 동일한 데이터 유형을 가져야 합니다.`switch`에서 최대 5000개의 레이블을 허용합니다. 반환 표현식 레이블 값이 조건 표현식의 값과 같은 경우 반환되는 표현식입니다. 이것은 `address`와(과) 같은 필드 이름, `Unknown`와(과) 같은 리터럴 값 또는 `toString(salesAmount)`와(과) 같은 또 다른 스칼라 함수일 수 있습니다. 모든 반환 표현식 인수는 기본 표현식과 동일한 데이터 유형을 가져야 합니다. 기본 표현식 조건 표현식 값과 동일한 레이블 인수 값이 없는 경우 반환되는 표현식입니다. 이것은 `address`와(과) 같은 필드 이름, `Unknown`와(과) 같은 리터럴 값 또는 `toString(salesAmount)`와(과) 같은 또 다른 스칼라 함수일 수 있습니다. 기본 표현식의 데이터 유형은 모든 반환 표현식 인수와 동일해야 합니다. ## 반환 타입 `switch`은(는) 반환 표현식의 값과 동일한 데이터 유형의 값을 반환합니다. 반환되는 모든 데이터는 반환 표현식과 기본 표현식이 동일한 데이터 유형이거나 동일한 데이터 유형으로 변환되어야 합니다. ## 일반 예제 다음 예제에서는 입력 리전 이름의 AWS 리전 코드를 반환합니다. ``` switch(region_name, "US East (N. Virginia)", "us-east-1", "Europe (Ireland)", "eu-west-1", "US West (N. California)", "us-west-1", "other regions") ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` "US East (N. Virginia)" "US West (N. California)" "Asia Pacific (Tokyo)" ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` "us-east-1" "us-west-1" "other regions" ``` ## 스위치를 사용하여 `ifelse` 변경 다음 `ifelse` 사용 사례는 이전 예제와 동일합니다. `ifelse`은(는) 한 필드의 값이 다른 리터럴 값과 같은지 여부를 평가하는 경우에는 대신 `switch`을(를) 사용하는 것이 좋습니다. ``` ifelse(region_name = "US East (N. Virginia)", "us-east-1", region_name = "Europe (Ireland)", "eu-west-1", region_name = "US West (N. California)", "us-west-1", "other regions") ``` ## 반환값으로서의 표현식 다음 예제에서는 반환 표현식에 표현식을 사용합니다. ``` switch({origin_city_name}, "Albany, NY", {arr_delay} + 20, "Alexandria, LA", {arr_delay} - 10, "New York, NY", {arr_delay} * 2, {arr_delay}) ``` 위 예시에서는 특정 도시에서 출발하는 각 항공편의 예상 지연 시간을 변경합니다. ![\[함수 예제의 결과 이미지로, 표 형식으로 표시됩니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/switch-function-example.png) # toLower `toLower`는 문자열을 모두 소문자로 바꿉니다. `toLower`는 null 값이 포함된 행을 건너뜁니다. ## 구문 ``` toLower(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열 값을 소문자로 변환합니다. ``` toLower('Seattle Store #14') ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` seattle store #14 ``` # toString `toString`은 입력 표현식을 문자열로 바꿉니다. `toString`는 null 값이 포함된 행을 건너뜁니다. ## 구문 ``` toString(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 데이터 형식 필드, 리터럴 값(예: **14.62**) 또는 데이터 형식을 반환하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 `payDate`(`date` 데이터 형식 사용)의 값을 문자열로 반환합니다. ``` toString(payDate) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` payDate -------- 1992-11-14T00:00:00.000Z 2012-10-12T00:00:00.000Z 1973-04-08T00:00:00.000Z ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 행이 반환됩니다. ``` 1992-11-14T00:00:00.000Z 2012-10-12T00:00:00.000Z 1973-04-08T00:00:00.000Z ``` # toUpper `toUpper`는 문자열을 모두 대문자로 바꿉니다. `toUpper`는 null 값이 포함된 행을 건너뜁니다. ## 구문 ``` toUpper(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열 값을 대문자로 변환합니다. ``` toUpper('Seattle Store #14') ``` 다음과 같은 값이 반환됩니다. ``` SEATTLE STORE #14 ``` # trim `trim`은(는) 문자열 앞/뒤의 공백을 둘 다 제거합니다. ## 구문 ``` trim(expression) ``` ## 인수 *expression* 표현식은 문자열이어야 합니다. 문자열 데이터 형식을 사용하는 필드의 이름, **'12 Main Street'**와 같은 리터럴 값 또는 문자열을 출력하는 다른 함수에 대한 호출일 수 있습니다. ## 반환 타입 문자열 ## 예제 다음 예에서는 문자열 뒤에 오는 공백을 제거합니다. ``` trim(' Seattle Store #14 ') ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` Seattle Store #14 ``` # truncDate `truncDate`는 날짜의 지정된 부분을 나타내는 날짜 값을 반환합니다. 예를 들어, 값 2012-09-02T00:00:00.000Z의 연도 부분을 요청하면 2012-01-01T00:00:00.000Z가 반환됩니다. 시간 정보가 포함되지 않은 날짜의 시간 관련 기간을 지정하면 처음 날짜 값이 그대로 반환됩니다. ## 구문 ``` truncDate('period', date) ``` ## 인수 *period* 반환하고자 하는 날짜의 기간입니다. 유효한 기간은 다음과 같습니다. + YYYY: 날짜의 연도 부분을 반환합니다. + Q: 날짜가 속하는 분기의 첫 번째 날짜를 반환합니다. + MM: 날짜의 월 부분을 반환합니다. + DD: 날짜의 일 부분을 반환합니다. + WK: 날짜의 주 부분을 반환합니다. 주가 Amazon Quick에서 일요일에 시작됩니다. + HH: 날짜의 시간 부분을 반환합니다. + MI: 날짜의 분 부분을 반환합니다. + SS: 날짜의 초 부분을 반환합니다. + MS: 날짜의 밀리초 부분을 반환합니다. *date* 날짜 필드이거나 날짜를 출력하는 다른 함수에 대한 호출입니다. ## 반환 타입 Date ## 예제 다음 예에서는 주문 날짜의 월을 나타내는 날짜를 반환합니다. ``` truncDate('MM', orderDate) ``` 다음은 주어진 필드 값의 예입니다. ``` orderDate ========= 2012-12-14T00:00:00.000Z 2013-12-29T00:00:00.000Z 2012-11-15T00:00:00.000Z ``` 이러한 필드 값의 경우 다음 값이 반환됩니다. ``` 2012-12-01T00:00:00.000Z 2013-12-01T00:00:00.000Z 2012-11-01T00:00:00.000Z ``` # 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. # 테이블 계산 함수 특정 시각적 객체에서 데이터를 분석할 때 현재 데이터 세트에 테이블 계산을 적용하여 차원이 치수나 다른 차원에 미치는 영향을 알아볼 수 있습니다. *시각적으로 표현된 데이터*는 현재 데이터 세트를 바탕으로 각종 필터와 필드 선택, 사용자 지정 사항이 적용된 결과입니다. 이 결과 세트를 정확히 보려면 시각적 객체를 파일로 내보내기하면 됩니다. *테이블 계산 함수*는 데이터에 연산을 수행하여 필드 사이의 관계를 알아냅니다. 이 섹션에서는 Amazon Quick에서 시각화된 데이터에 대해 수행할 수 있는 테이블 계산에 사용할 수 있는 함수 목록을 찾을 수 있습니다. 간단한 정의와 함께 범주별로 정렬된 함수 목록을 보려면 [범주별 함수를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/functions-by-category.html). **Topics** + [difference](difference-function.md) + [distinctCountOver](distinctCountOver-function.md) + [lag](lag-function.md) + [lead](lead-function.md) + [percentDifference](percentDifference-function.md) + [avgOver](avgOver-function.md) + [countOver](countOver-function.md) + [maxOver](maxOver-function.md) + [minOver](minOver-function.md) + [percentileOver](percentileOver-function.md) + [percentileContOver](percentileContOver-function.md) + [percentileDiscOver](percentileDiscOver-function.md) + [percentOfTotal](percentOfTotal-function.md) + [periodOverPeriodDifference](periodOverPeriodDifference-function.md) + [periodOverPeriodLastValue](periodOverPeriodLastValue-function.md) + [periodOverPeriodPercentDifference](periodOverPeriodPercentDifference-function.md) + [periodToDateAvgOverTime](periodToDateAvgOverTime-function.md) + [periodToDateCountOverTime](periodToDateCountOverTime-function.md) + [periodToDateMaxOverTime](periodToDateMaxOverTime-function.md) + [periodToDateMinOverTime](periodToDateMinOverTime-function.md) + [periodToDateSumOverTime](periodToDateSumOverTime-function.md) + [stdevOver](stdevOver-function.md) + [stdevpOver](stdevpOver-function.md) + [varOver](varOver-function.md) + [varpOver](varpOver-function.md) + [sumOver](sumOver-function.md) + [denseRank](denseRank-function.md) + [rank](rank-function.md) + [percentileRank](percentileRank-function.md) + [runningAvg](runningAvg-function.md) + [runningCount](runningCount-function.md) + [runningMax](runningMax-function.md) + [runningMin](runningMin-function.md) + [runningSum](runningSum-function.md) + [firstValue](firstValue-function.md) + [lastValue](lastValue-function.md) + [windowAvg](windowAvg-function.md) + [windowCount](windowCount-function.md) + [windowMax](windowMax-function.md) + [windowMin](windowMin-function.md) + [windowSum](windowSum-function.md) # difference `difference` 함수는 분할과 정렬 한 세트를 바탕으로 한 치수와 다른 세트를 바탕으로 한 치수 간의 차이를 계산합니다. `difference` 함수는 SPICE와(과) 직접 쿼리 데이터 세트를 기반으로 한 분석에 사용할 수 있습니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` difference ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index, ,[ partition field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 차이를 확인하려는 집계 치수입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *lookup index* lookup index는 양수 또는 정수입니다. 정렬의 다음 행(양수) 또는 정렬의 이전 행(음수)을 말합니다. 조화 인덱스는 1–2,147,483,647이 될 수 있습니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 호환되는 에디션의 Aurora MySQL이 있는 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제는 `sum({Billed Amount})` 기준으로 오름차순 정렬한 `Customer Region`과 다음 행의 차이를 계산하고 `Service Line` 기준으로 분할합니다. ``` difference( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1, [{Service Line}] ) ``` 다음 예제는 `Billed Amount`과 다음 행의 차이를 계산하고 기준대로(`[{Customer Region}]`) 분할합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` difference( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1 ) ``` 빨간색 강조 표시는 각 금액을 더한 방식을 보여주면서(a \$1 b = c) a와 c의 차이를 보여줍니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/differenceCalc.png) # distinctCountOver `distinctCountOver` 함수는 지정된 수준에서 지정된 속성으로 분할된 피연산자의 고유 개수를 계산합니다. 지원되는 수준은 `PRE_FILTER` 및 `PRE_AGG`입니다. 피연산자는 집계되지 않아야 합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` distinctCountOver ( measure or dimension field ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *측정치 또는 차원 필드* 계산하려는 측정값 또는 차원으로, 예를 들면 `{Sales Amt}`입니다. 유효 값은 `PRE_FILTER` 및 `PRE_AGG`입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. `POST_AGG_FILTER`에 대한 기본값은 공백입니다. `POST_AGG_FILTER`이(가) 작업에 적합한 레벨이 아니므로 오류 메시지가 표시됩니다. 자세한 내용은 [Amazon Quick에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예에서는 `PRE_AGG` 수준에서 `City` 및 `State`(으)로 분할된 `Sales`의 고유한 수를 가져옵니다. ``` distinctCountOver ( Sales, [City, State], PRE_AGG ) ``` # lag `lag` 함수는 지정 파티션 및 정렬을 바탕으로 치수에 뒤떨어지는(이전) 값을 계산합니다. `lag`는 SPICE와 직접 쿼리 데이터 세트를 기반으로 한 분석에 사용할 수 있습니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` lag ( lag ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index ,[ partition_field, ... ] )] ) ``` ## 인수 *치수* lag를 구하려는 치수입니다. 집계가 포함될 수 있으며, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *lookup index* lookup index는 양수 또는 정수입니다. 정렬의 다음 행(양수) 또는 정렬의 이전 행(음수)을 말합니다. 조화 인덱스는 1–2,147,483,647이 될 수 있습니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 호환되는 에디션의 Amazon Aurora MySQL이 있는 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제는 `cancellation_code`의 오름차순 정렬에서 출신국 기준으로 이전 `sum(sales)`을 계산합니다. ``` lag ( sum(Sales), [cancellation_code ASC], 1, [origin_state_nm] ) ``` 다음 예제는 `lag`이(가) 포함된 계산 필드를 사용하여 `Order Date`(으)로 정렬한 현재 행 다음에 이전 행의 판매 금액을 표시합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` lag( sum({Sales}), [{Order Date} ASC], 1 ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/lagCalc.png) 다음 예제는 `lag`이(가) 포함된 계산 필드를 사용하여 `Segment`별로 분할된 `Order Date`(으)로 정렬한 현재 행 다음에 이전 행의 판매 금액을 표시합니다. ``` lag ( sum(Sales), [Order Date ASC], 1, [Segment] ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/lagCalc2.png) # lead `lead` 함수는 지정 파티션 및 정렬을 바탕으로 치수에 이어지는(다음) 값을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` lead ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup_index, ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* lead를 구하려는 치수입니다. 집계가 포함될 수 있으며, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *lookup index* lookup index는 양수 또는 정수입니다. 정렬의 다음 행(양수) 또는 정렬의 이전 행(음수)을 말합니다. 조화 인덱스는 1–2,147,483,647이 될 수 있습니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 호환되는 에디션의 Amazon Aurora MySQL이 있는 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제는 `cancellation_code`의 오름차순 정렬에서 출신국 기준으로 다음 `sum(sales)`을 계산합니다. ``` lead ( sum(sales), [cancellation_code ASC], 1, [origin_state_nm] ) ``` 다음 예제는 lead가 포함된 계산 필드를 사용하여 `Customer Segment`로 정렬한 현재 행 옆에 다음 행 금액을 표시합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` lead( sum({Billed Amount}), [{Customer Segment} ASC], 1 ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/leadCalc.png) # percentDifference `percentDifference` 함수는 분할과 정렬, lookup index를 바탕으로 현재 값과 비교 값 사이의 비율 차이를 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` percentDifference ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,lookup index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 비율 차이를 확인하려는 집계 치수입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *lookup index* lookup index는 양수 또는 정수입니다. 정렬의 다음 행(양수) 또는 정렬의 이전 행(음수)을 말합니다. 조화 인덱스는 1–2,147,483,647이 될 수 있습니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 호환되는 에디션의 Aurora MySQL이 있는 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제는 `Sales` 기준으로 정렬한 현재 및 이전 `State`의 `sum(Sales)` 간 차이를 비율로 계산합니다. ``` percentDifference ( sum(amount), [sum(amount) ASC], -1, [State] ) ``` 다음 예제는 정렬 기준(`[{Customer Region} ASC]`)에 따라 또 다른 `Billed Amount`에 대한 `Billed Amount`의 비율을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` percentDifference ( sum( {Billed Amount} ), [{Customer Region} ASC], 1 ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. 빨간색 문자는 `Customer Region` **APAC** 에 대한 `Billed Amount`가 **EMEA** 리전 금액보다 24% 적음을 보여줍니다 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentDifference.png) # avgOver `avgOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 치수의 평균을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` avgOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` 다음 예제는 `Customer Region`에 대한 평균 `Billed Amount`을 보여줍니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` avgOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. `Service Line`를 추가한 각각의 총 청구 금액을 표시하고, 세 값의 평균을 계산된 필드에 표시합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/avgOver.png) ## 인수 *치수* 계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 `City` 및 `State`를 분할 기준으로 한 평균 `sum(Sales)`입니다. ``` avgOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` # countOver `countOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 크기 또는 치수의 개수를 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` countOver ( measure or dimension field ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *측정치 또는 차원 필드* 계산하려는 측정값 또는 차원으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 `City` 및 `State`의 `Sales` 개수입니다. ``` countOver ( Sales, [City, State] ) ``` 다음 예제는 `City` 및 `State`의 `{County}` 개수입니다. ``` countOver ( {County}, [City, State] ) ``` 다음 예제는 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount` 개수를 보여줍니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` countOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. 관련된 다른 필드가 없으므로 각 리전의 개수는 1입니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/countOver1.png) 추가 필드를 추가하면 개수가 변경됩니다. 다음 스크린샷에서는 `Customer Segment` 및 `Service Line`을 추가합니다. 이러한 필드 각각에는 세 고유값이 포함됩니다. 세그먼트 3개, 서비스 라인 3개, 리전 3개이므로 계산 필드에 9라고 표시합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/countOver2.png) 계산 필드 `countOver( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}, {Customer Segment}, {Service Line}]`의 파티션 필드에 추가 필드를 2개 추가할 경우 각 행에 대한 개수는 다시 1입니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/countOver.png) # maxOver `maxOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 치수 또는 날짜의 최댓값을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` maxOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제에서는 `City` 및 `State`를 분할 기준으로 `sum(Sales)`의 최댓값을 계산합니다. ``` maxOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 다음 예제는 `Customer Region`에 대한 최대 `Billed Amount`을 보여줍니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` maxOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. `Service Line`를 추가한 각각의 총 청구 금액을 표시하고, 세 값의 최댓값을 계산된 필드에 표시합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/maxOver.png) # minOver `minOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 치수 또는 날짜의 최솟값을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` minOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 `City` 및 `State`를 분할 기준으로 `sum(Sales)`의 최솟값을 계산합니다. ``` minOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 다음 예제는 `Customer Region`에 대한 최소 `Billed Amount`을 보여줍니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` minOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. `Service Line`를 추가한 각각의 총 청구 금액을 표시하고, 세 값의 최솟값을 계산 필드에 표시합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/minOver.png) # percentileOver `percentileOver` 함수는 차원 목록으로 분할된 측정치의 n번째 백분위 수를 계산합니다. Quick에서 사용할 수 있는 `percentileOver` 계산에는 두 가지 종류가 있습니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html)은(는) 선형 보간을 사용하여 결과를 결정합니다. + [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html)은(는) 실제 값을 사용하여 결과를 결정합니다. `percentileOver` 함수는 `percentileDiscOver`의 별칭입니다. # percentileContOver `percentileContOver` 함수는 `measure`의 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 `percentileDiscOver`을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 `percentileContOver`을(를) 대신 사용하십시오. ## 구문 ``` percentileContOver ( 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\$1100의 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 \$1 \$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *calculation-level* 평가 순서와 관련하여 계산을 수행할 위치를 지정합니다. 지원되는 계산 수준은 세 가지입니다. + PRE\$1FILTER + PRE\$1AGG + POST\$1AGG\$1FILTER(기본값) - 이 계산 수준을 사용하려면 `sum(measure)`을(를) 예로 들어 `measure`에 대한 집계를 지정하십시오. PRE\$1FILTER 및 PRE\$1AGG는 시각화에서 집계가 발생하기 전에 적용됩니다. 이 두 계산 수준의 경우 계산된 필드 표현식에서 `measure` 집계를 지정할 수 없습니다. 계산 수준 및 적용 시기에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick의 평가 순서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) 및 [Quick의 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 반환 함수의 결과는 숫자입니다. ## percentileContOver의 예 다음 예제는 percentileContOver의 작동 방식을 설명하는 데 도움이 됩니다. **Example 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 ``` # percentileDiscOver `percentileDiscOver` 함수는 `measure`의 실제 수치를 기반으로 백분위수를 계산합니다. 필드 모음에 적용된 그룹화 및 정렬을 사용합니다. 결과는 지정된 계산 수준에서 지정된 차원을 기준으로 분할됩니다. `percentileOver` 함수는 `percentileDiscOver`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 `percentileDiscOver`을(를) 사용하십시오. 데이터 세트에 없을 수도 있는 정확한 백분위수 값을 반환하려면 `percentileContOver`을(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\$1100의 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 \$1 \$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *calculation-level* 평가 순서와 관련하여 계산을 수행할 위치를 지정합니다. 지원되는 계산 수준은 세 가지입니다. + PRE\$1FILTER + PRE\$1AGG + POST\$1AGG\$1FILTER (기본값) - 이 계산 수준을 사용하려면 `sum(measure)`을(를) 예로 들어 `measure`에 대한 집계를 지정해야 합니다. PRE\$1FILTER 및 PRE\$1AGG는 시각화에서 집계가 발생하기 전에 적용됩니다. 이 두 계산 수준의 경우 계산된 필드 표현식에서 `measure` 집계를 지정할 수 없습니다. 계산 수준 및 적용 시기에 대한 자세한 내용은 [Amazon Quick의 평가 순서](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html) 및 [Quick의 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 반환 함수의 결과는 숫자입니다. ## percentileDiscOver의 예 다음 예제는 percentileDiscover의 작동 방식을 설명하는 데 도움이 됩니다. **Example 중앙값에 대한 계산 수준 비교** 다음 예제에서는 함수에 다양한 계산 수준을 사용하여 차원 (범주) 의 `percentileDiscOver` 중앙값을 보여줍니다. 백분위수는 50입니다. 데이터 세트는 리전 필드를 기준으로 필터링됩니다. 각 계산된 필드의 코드는 다음과 같습니다. + `example = left( category, 1 )`(단순화된 예제.) + `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 ``` **Example 중앙값** 다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할된 `Sales`의 중간값(50번째 백분위수)을 계산합니다. ``` percentileDiscOver ( Sales, 50, [City, State] ) ``` 다음 예제에서는 `Customer Region` 기준으로 분할된 `sum({Billed Amount})`의 98번째 백분위수를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` percentileDiscOver ( sum({Billed Amount}), 98, [{Customer Region}] ) ``` 다음 스크린샷은 이 두 예제가 차트에서 어떻게 보이는지 보여줍니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentilOver-50-98.png) # percentOfTotal `percentOfTotal` 함수는 지정 차원을 바탕으로 총합에 대한 치수의 비율을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` percentOfTotal ( measure ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 총 비율을 확인하려는 집계 치수입니다. 현재 `distinct count` 집계는 `percentOfTotal`에 대해 지원되지 않습니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예는 각 `State`에서 총 `Sales`에 기여한 비율의 계산을 생성합니다. ``` percentOfTotal ( sum(Sales), [State] ) ``` 다음 예시는 분할 기준(`[{Service Line} ASC]`)에 따라 총 `Billed Amount`에 비교했을 때 `Billed Amount`의 비율을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` percentOfTotal ( sum( {Billed Amount} ), [{Service Line}] ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. 빨간 강조 표시는 값이 "`Billing`"인 파티션에 리전당 하나씩 모두 세 항목이 있음을 보여줍니다. 이 서비스 라인의 총 청구액은 세 비율로 나뉘어 총 100를 이룹니다. 비율은 반올림하므로 모두 더했을 때 정확히 100%가 아닐 수도 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentOfTotal.png) # periodOverPeriodDifference `periodOverPeriodDifference` 함수는 기간 세분성 및 오프셋으로 지정된 서로 다른 두 기간의 측정값 차이를 계산합니다. 차이 계산과 달리 이 함수는 고정된 크기의 오프셋 대신 날짜 기반 오프셋을 사용합니다. 이렇게 하면 데이터 세트에 데이터 포인트가 없더라도 정확한 날짜만 비교할 수 있습니다. ## 구문 ``` periodOverPeriodDifference( measure, date, period, offset) ``` ## 인수 *치수* periodOverPeriod 계산을 수행하고자 하는 집계된 측정값입니다. *dateTime* 기간별 계산을 계산하는 데 사용되는 날짜 차원입니다. *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. 기본값은 시각적 날짜 차원 세분성입니다. *Offset* (선택 사항) 오프셋은 비교하려는 이전 기간(기간으로 지정)을 나타내는 양의 정수 또는 음의 정수일 수 있습니다. 예를 들어 오프셋이 1인 분기 기간은 이전 분기와 비교하는 것을 의미합니다. 기본값은 1입니다. ## 예제 다음 예제에서는 계산된 필드 `PeriodOverPeriod`을(를) 사용하여 어제의 판매액 차이를 표시합니다. ``` periodOverPeriodDifference(sum(Sales), {Order Date}) ``` ![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference.png) 다음 예제에서는 계산된 필드 `PeriodOverPeriod`을(를) 사용하여 지난 2개월간의 판매액 차이를 표시합니다. 아래 예는 `Mar2020` 및 `Jan2020`의 매출을 비교한 것입니다. ``` periodOverPeriodDifference(sum(Sales),{Order Date}, MONTH, 1) ``` ![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference2.png) # periodOverPeriodLastValue `periodOverPeriodLastValue` 함수는 기간 세분성 및 오프셋으로 지정된 대로 이전 기간의 마지막 (이전) 측정값을 계산합니다. 이 함수는 고정된 크기의 오프셋 대신 날짜 기반 오프셋을 사용합니다. 이렇게 하면 데이터 세트에 데이터 포인트가 없더라도 정확한 날짜만 비교할 수 있습니다. ## 구문 ``` periodOverPeriodLastValue( measure, date, period, offset) ``` ## 인수 *치수* 차이를 확인하려는 집계 치수입니다. *date* periodOverPeriod 계산할 때 사용하는 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. 이 인수는 기본적으로 시각적 집계의 세분성을 사용합니다. *Offset* (선택 사항) 오프셋은 비교하려는 이전 기간(기간으로 지정)을 나타내는 양의 정수 또는 음의 정수일 수 있습니다. 예를 들어 오프셋이 1인 분기 기간은 이전 분기와 비교하는 것을 의미합니다. 기본값은 1입니다. ## 예제 다음 예제에서는 시각적 차원 세분성과 기본 오프셋 1을 사용하여 매출의 월별 누계 값을 계산합니다. ``` periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date}) ``` 다음 예에서는 `MONTH`의 고정 세분성과 고정 오프셋을 1로 하여 매출의 월별 대비 가치를 계산합니다. ``` periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date},MONTH, 1) ``` ![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthLastValue.png) # periodOverPeriodPercentDifference `periodOverPeriodPercentDifference` 함수는 기간 세분성 및 오프셋으로 지정된 대로 서로 다른 두 기간의 측정값 백분율 차이를 계산합니다. percentDifference와 달리 이 함수는 고정된 크기의 오프셋 대신 날짜 기반 오프셋을 사용합니다. 이렇게 하면 데이터 세트에 데이터 포인트가 없더라도 정확한 날짜만 비교할 수 있습니다. ## 구문 ``` periodOverPeriodPercentDifference( measure, date, period, offset) ``` ## 인수 *치수* 차이를 확인하려는 집계 치수입니다. *date* periodOverPeriod 계산할 때 사용하는 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. 이 인수는 기본적으로 시각적 집계의 세분성을 사용합니다. *Offset* (선택 사항) 오프셋은 비교하려는 이전 기간(기간으로 지정)을 나타내는 양의 정수 또는 음의 정수일 수 있습니다. 예를 들어 오프셋이 1인 분기 기간은 이전 분기와 비교하는 것을 의미합니다. 기본값은 1입니다. ## 예제 다음 예제에서는 시각적 차원 세분성과 기본 오프셋 1을 사용하여 월별 매출액 퍼센트 차이를 계산합니다. ``` periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales),{Order Date}) ``` 다음 예제에서는 `MONTH`의 고정 세분성과 고정 오프셋을 1로 하여 매출의 월별 퍼센트 차이를 계산합니다. ``` periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales), {Order Date}, MONTH, 1) ``` ![\[이 이미지는 예제 계산의 결과 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthPercentDifference.png) # periodToDateAvgOverTime `periodToDateAvgOverTime` 함수는 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성(예: 분기)에 대한 측정값의 평균을 계산합니다. ## 구문 ``` periodToDateAvgOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 치수의 집계 *dateTime* PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 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. 기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다. ## 예제 다음 함수는 월별 평균 요금을 계산합니다. ``` periodToDateAvgOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDAvgOverTimeResults.png) # periodToDateCountOverTime `periodToDateCountOverTime` 함수는 특정 시점까지의 지정된 시간 세분성 (예: 1/4) 에 대한 차원 또는 측정값의 수를 계산합니다. ## 구문 ``` periodToDateCountOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 치수의 집계 *dateTime* PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 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. 기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다. ## 예제 다음 예제에서는 월별 공급업체 수를 계산합니다. ``` periodToDateCountOverTime(count(vendorid), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDCountOverTimeResults.png) # periodToDateMaxOverTime `periodToDateMaxOverTime` 함수는 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성 (예: 1/4) 에 대한 측정값의 최대값을 계산합니다. ## 구문 ``` periodToDateMaxOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 치수의 집계 *dateTime* PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 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. 기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다. ## 예제 다음 예시에서는 월별 최대 운임을 계산합니다. ``` periodToDatemaxOverTime(max({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDMaxOverTimeResults.png) # periodToDateMinOverTime `periodToDateMinOverTime` 함수는 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성 (예: 1/4) 에 대한 측정값의 최소값을 계산합니다. ## 구문 ``` periodToDateMinOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 치수의 집계 *dateTime* PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 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. 기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다. ## 예제 다음 예시에서는 월별 최저 요금을 계산합니다. ``` periodToDateMinOverTime(min({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDMinOverTimeResults.png) # periodToDateSumOverTime `periodToDateSumOverTime` 함수는 특정 시점까지의 주어진 시간 세분성 (예: 1/4) 에 대한 측정값의 합계를 계산합니다. ## 구문 ``` periodToDateSumOverTime( measure, dateTime, period) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 치수의 집계 *dateTime* PeriodOverTime 계산 컴퓨팅을 수행하는 데 사용되는 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. 기본값은 시각적 객체의 날짜 차원 세분성입니다. ## 예제 다음 함수는 월별 총 운임 금액을 반환합니다. ``` periodToDateSumOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH) ``` ![\[이 그림은 계산 예시 결과를 그림으로 나타낸 이미지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/PTDSumOverTime-example-results.png) # stdevOver `stdevOver` 함수는 샘플을 기반으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 표준 편차를 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` stdevOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 계산됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 샘플을 기준으로 `sum(Sales)`의 표준 편차를 계산하고 `City`, `State`로 분할한 결과를 보여줍니다. ``` stdevOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 다음 예제는 샘플을 기준으로 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 표준 편차를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` stdevOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # stdevpOver `stdevpOver` 함수는 편향된 모집단을 기준으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 표준 편차를 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` stdevpOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 계산됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 편향된 모집단을 기준으로 `City`, `State` 분할된 `sum(Sales)`의 표준 편차를 계산합니다. ``` stdevpOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 다음 예제는 편향된 모집단을 기준으로 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 표준 편차를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` stdevpOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # varOver `varOver` 함수는 샘플을 기반으로 선택된 특성 별로 분할된 지정된 치수의 분산을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` varOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 샘플을 기준으로 `sum(Sales)`의 분산을 계산하고 `City`, `State`로 분할한 결과를 보여줍니다. ``` varOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 다음 예제는 샘플을 기준으로 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 분산을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` varOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # varpOver `varpOver` 함수는 편향된 모집단을 기준으로 선택한 특성 별로 분할된 지정된 치수의 분산을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` varpOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 편향된 모집단을 기준으로 `sum(Sales)`의 분산을 계산하고 `City`, `State`로 분할한 결과를 보여줍니다. ``` varpOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 다음 예제는 편향된 모집단을 기준으로 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 분산을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` varpOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` # sumOver `sumOver` 함수는 차원 목록으로 구분한 치수의 합을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` sumOver ( measure ,[ partition_field, ... ] ,calculation level ) ``` ## 인수 *치수* 계산하려는 측정값으로, 예를 들면 `sum({Sales Amt})`입니다. 계산 수준이 `NULL` 또는 `POST_AGG_FILTER`로 설정된 경우 집계를 사용하십시오. 계산 수준이 `PRE_FILTER` 또는 `PRE_AGG`로 설정된 경우 집계를 사용하지 마십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 계산됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제에서는 `City` 및 `State`를 분할 기준으로 `sum(Sales)`의 합을 계산합니다. ``` sumOver ( sum(Sales), [City, State] ) ``` 다음 예제에서는 `Customer Region`에 대한 `Billed Amount`의 합계를 구합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` sumOver ( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}] ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. `Customer Segment`를 추가한 각각의 총 청구 금액을 `Customer Region`의 합으로 구하고 계산 필드에 표시합니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/sumOver.png) # denseRank `denseRank` 함수는 지정 분할과 비교한 차원 또는 치수의 순위를 계산합니다. 중복은 무시하고 각 항목을 단 한 번 센 후 중복값의 순위가 동일하도록 "공백 없이" 순위를 할당합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` denseRank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *정렬 순서 필드* 측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 `State` 및 `City` 기준으로 내림차순으로 밀집 정렬한 `max(Sales)`의 순위입니다. `max(Sales)`가 동일한 모든 도시에 동일 순위가 할당되며, 그다음 도시는 연속으로 이어지는 순위를 매깁니다. 예를 들어 순위가 같은 도시가 세 곳이라면 네 번째 도시는 2위입니다. ``` denseRank ( [max(Sales) DESC], [State, City] ) ``` 다음 예제는 `State` 기준으로 내림차순으로 밀집 정렬한 `max(Sales)`의 순위입니다. `max(Sales)`가 동일한 모든 주에 동일 순위가 할당되며, 그다음은 연속으로 이어지는 순위를 매깁니다. 예를 들어 순위가 같은 주가 세 곳이라면 네 번째 주는 2위입니다. ``` denseRank ( [max(Sales) DESC], [State] ) ``` # rank `rank` 함수는 지정 분할과 비교한 차원 또는 치수의 순위를 계산합니다. 중복까지 각 항목을 한 번 계산하며 순위에 "취약점 포함"을 할당하여 중복값을 보완합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` rank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *정렬 순서 필드* 하나 이상의 집계 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제는 **WA**의 `State` 안에서 `State` 및 `City` 기준으로 내림차순으로 정렬한 `max(Sales)`의 순위입니다. `max(Sales)`가 동일한 모든 도시에는 동일 순위를 할당하지만, 그다음 순위는 앞 순위의 개수를 모두 합한 이후의 순위를 표시합니다. 예를 들어 순위가 같은 도시가 세 곳이라면 네 번째 도시는 4위입니다. ``` rank ( [max(Sales) DESC], [State, City] ) ``` 다음 예제는 `State` 기준으로 오름차순 정렬 순서에 따른 `max(Sales)`의 순위입니다. `max(Sales)`가 동일한 모든 주에는 동일 순위를 할당하지만, 그다음 순위는 앞 순위의 개수를 모두 합한 이후의 순위를 표시합니다. 예를 들어 순위가 같은 주가 세 곳이라면 네 번째 주는 4위입니다. ``` rank ( [max(Sales) ASC], [State] ) ``` 다음은 `Billed Amount` 기준의 `Customer Region` 순위 예시입니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` rank( [sum({Billed Amount}) DESC] ) ``` 다음 스크린샷은 총 `Billed Amount`와 함께 예제의 결과를 표시하므로 각 리전의 순위를 볼 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/rankCalc.png) # percentileRank `percentileRank` 함수는 지정 분할과 비교한 치수 또는 규격의 백분위 순위를 계산합니다. 이 백분위 순위 값(*x*)은 현재 항목이 지정된 파티션 내 값의 *x*%를 상회함을 나타냅니다. 백분위 순위 값은 0 이상 100 미만의 수를 범위로 합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` percentileRank ( [ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ {partition_field}, ... ] ) ``` ## 인수 *정렬 순서 필드* 하나 이상의 집계 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *계산 수준* (선택 사항) 사용할 계산 수준을 지정합니다. + **`PRE_FILTER`** - 사전 필터 계산이 데이터 세트 필터보다 먼저 계산됩니다. + **`PRE_AGG`** - 사전 집계 계산이 집계 및 상위/하위 N 필터를 시각적 객체에 적용하기 전에 계산됩니다. + **`POST_AGG_FILTER`** - (기본값) 시각적 객체가 표시될 때 테이블 계산이 수행됩니다. 비어 있을 때 이 값은 기본적으로 `POST_AGG_FILTER`로 설정됩니다. 자세한 내용은 [빠른에서 레벨 인식 계산 사용을 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html). ## 예제 다음 예제에서는 `State` 기준으로 `max(Sales)`의 내림차순 백분위 순위를 결정합니다. ``` percentileRank ( [max(Sales) DESC], [State] ) ``` 다음 예제에서는 총 `Billed Amount` 기준으로 `Customer Region`의 백분위 순위를 결정합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` percentileRank( [sum({Billed Amount}) DESC], [{Customer Region}] ) ``` 다음 스크린샷은 총 `Billed Amount`와 함께 예제의 결과를 표시하므로 각 리전의 비교해 볼 수 있습니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/percentileRank.png) # runningAvg `runningAvg` 함수는 지정 차원과 정렬 순서를 바탕으로 측정치의 실행 평균을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` runningAvg ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 실행 평균을 확인하려는 집계 측정치입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할되고, `Sales` 기준으로 정렬된 `sum(Sales)`의 실행 평균을 계산합니다. ``` runningAvg ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 다음 예제에서는 월(`[truncDate("MM",Date) ASC]`) 기준으로 정렬된 `Billed Amount`의 실행 평균을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` runningAvg ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningCount `runningCount` 함수는 지정된 차원과 정렬 순서에 따라 측정치 또는 치수의 실행 개수를 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` runningCount ( measure_or_dimension ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *측정치 또는 차원* 실행 개수를 확인하려는 집계 측정치 또는 차원입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할되고, `Sales` 기준으로 정렬된 `sum(Sales)`의 실행 개수를 계산합니다. ``` runningCount ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 다음 예제에서는 월(`[truncDate("MM",Date) ASC]`) 기준으로 정렬된 `Billed Amount`의 실행 개수를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` runningCount ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningMax `runningMax` 함수는 지정된 차원 및 정렬 순서에 따라 측정치의 실행 최대값을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` runningMax ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 실행 최대값을 확인하려는 집계 측정치입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할되고, `Sales` 기준으로 정렬된 `sum(Sales)`의 실행 최대를 계산합니다. ``` runningMax ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 다음 예제에서는 월 `[truncDate("MM",Date) ASC]`) 기준으로 정렬된 `Billed Amount`의 실행 최대값을 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` runningMax ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningMin `runningMin` 함수는 지정된 차원 및 정렬 순서에 따라 측정치의 실행 최소를 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` runningMin ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 실행 최소값을 확인하려는 집계 측정치입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `City` 및 `State` 기준으로 분할되고, `Sales` 기준으로 정렬된 `sum(Sales)`의 실행 최소를 계산합니다. ``` runningMin ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 다음 예제에서는 월 `[truncDate("MM",Date) ASC]`) 기준으로 정렬된 `Billed Amount`의 실행 최소를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` runningMin ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` # runningSum `runningSum` 함수는 지정 차원과 정렬 순서를 바탕으로 치수의 누계를 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` runningSum ( measure ,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ] ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 누계를 확인하려는 집계 치수입니다. *정렬 순서 필드* 하나 이상의 치수와 차원 데이터를 정렬하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제는 `Sales` 정렬, `City` 및 `State` 분할 기준으로 `sum(Sales)`의 누계를 계산합니다. ``` runningSum ( sum(Sales), [Sales ASC], [City, State] ) ``` 다음 예제는 월(`[truncDate("MM",Date) ASC]`) 정렬 기준으로 `Billed Amount`의 누계를 계산합니다. 테이블 계산의 필드는 시각적 객체의 필드 모음에 있습니다. ``` runningSum ( sum({Billed Amount}), [truncDate("MM",Date) ASC] ) ``` 다음 스크린샷에 예제 결과가 나와 있습니다. 빨간색 레이블은 각 금액을 다음 금액에 더한(`a + b = c`) 결과 새롭게 나온 총계입니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/runningSum.png) # firstValue `firstValue` 함수는 지정된 속성에 따라 분할되고 정렬된 집계된 측정값 또는 차원의 첫 번째 값을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` firstValue ( aggregated measure or dimension, [ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ], [ partition_by_attribute, ... ] ) ``` ## 인수 집계된 측정값 또는 차원 첫 번째 값을 확인하려는 집계 측정치 또는 차원입니다. *정렬 속성* 측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. 속성별 파티션 (선택 사항) 하나 이상의 측정값 또는 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `Flight Date`별로 정렬된, `Flight Date` 기준 오름차순 및 `Origin Airport`(으)로 분할된 첫 번째 `Destination Airport`을(를) 계산합니다. ``` firstValue( {Destination Airport} [{Flight Date} ASC], [ {Origin Airport}, {Flight Date} ] ) ``` # lastValue `lastValue` 함수는 지정된 속성을 기준으로 분할 및 정렬된 집계된 측정값 또는 차원의 마지막 값을 계산합니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` lastValue ( aggregated measure or dimension, [ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ], [ partition_by_attribute, ... ] ) ``` ## 인수 집계된 측정값 또는 차원 마지막 값을 확인하려는 집계 측정치 또는 차원입니다. *정렬 속성* 측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(`ASC`) 또는 내림차순(`DESC`)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. 속성별 파티션 (선택 사항) 하나 이상의 측정값 또는 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `Destination Airport`의 마지막 값을 계산합니다. 이 계산은 `Flight Date` 값을 기준으로 정렬되고 오름차순으로 정렬된 `Flight Date` 값과 `Origin Airport` 값을 기준으로 분할됩니다. ``` lastValue( [{Destination Airport}], [{Flight Date} ASC], [ {Origin Airport}, truncDate('DAY', {Flight Date}) ] ) ``` # windowAvg `windowAvg` 함수는 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 평균을 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다. 예를 들어 `windowAvg`을 사용하여 이동 평균을 계산할 수 있습니다. 이동 평균은 흔히 선형 차트의 노이즈를 없애는 데 사용됩니다. 창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` windowAvg ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 평균을 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다. *정렬 속성* 측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1 \$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *시작 인덱스* 시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *종료 인덱스* 종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 분할된 `sum(Revenue)`의 이동 평균을 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 3행과 아래 2행이 포함됩니다. ``` windowAvg ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 3, 2 ) ``` 다음 스크린샷은 이 이동 평균 예제의 결과를 보여줍니다. 수익과 수익의 이동 평균 간의 차이를 보여주기 위해 합계(수익) 필드가 차트에 추가됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/windowAvg.png) # windowCount `windowCount` 함수는 지정된 속성 기준으로 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치 또는 차원의 개수를 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다. 창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` windowCount ( measure_or_dimension , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *측정치 또는 차원* 평균을 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다. *정렬 속성* 측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *시작 인덱스* 시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *종료 인덱스* 종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 분할된 `sum(Revenue)`의 이동 개수를 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 3행과 아래 2행이 포함됩니다. ``` windowCount ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 3, 2 ) ``` # windowMax `windowMax` 함수는 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 최대를 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다. `windowMax`을 사용하면 일정 기간 동안 지표의 최대를 파악할 수 있습니다. 창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` windowMax ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 평균을 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다. *정렬 속성* 측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *시작 인덱스* 시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *종료 인덱스* 종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 두 단어 이상이면 목록의 각 필드가 \$1\$1(중괄호)로 묶입니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 분할된 `sum(Revenue)`의 검사하는 12개월 최대값을 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 12행과 아래 0행이 포함됩니다. ``` windowMax ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 12, 0 ) ``` 다음 스크린샷은 이 검사하는 12개월 예제의 결과를 보여줍니다. 수익과 검사하는 12개월 최대 수익의 차이를 보여주기 위해 합계(수익) 필드가 차트에 추가됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/windowMax.png) # windowMin `windowMin` 함수는 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 최소값을 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다. `windowMin`을 사용하면 일정 기간 동안 지표의 최소를 파악할 수 있습니다. 창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` windowMin ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 평균을 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다. *정렬 속성* 측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *시작 인덱스* 시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *종료 인덱스* 종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 분할된 `sum(Revenue)`의 검사하는 12개월 최소를 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 12행과 아래 0행이 포함됩니다. ``` windowMin ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 12, 0 ) ``` 다음 스크린샷은 이 검사하는 12개월 예제의 결과를 보여줍니다. 수익과 검사하는 12개월 최소 수익의 차이를 보여주기 위해 합계(수익) 필드가 차트에 추가됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/windowMin.png) # windowSum `windowSum` 함수는 지정된 속성에 따라 분할 및 정렬된 사용자 지정 창에서 집계된 측정치의 합계를 계산합니다. 일반적으로 시각적으로 지표 및 날짜 필드를 보여주는 시계열에서 사용자 지정 창 함수를 사용합니다. 창 함수는 MySQL 8 이전 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다. ## 구문 괄호를 사용해야 합니다. 어떤 인수가 옵션인지 보려면 다음 설명을 확인합니다. ``` windowSum ( measure , [sort_order_field ASC/DESC, ...] , start_index , end_index ,[ partition_field, ... ] ) ``` ## 인수 *치수* 합계를 구하려는 집계된 지표(예: `sum({Revenue})`)입니다. 엔진 MySQL, MariaDB 및 MySQL 호환성이 있는 Amazon Aurora의 경우 조회 인덱스는 1로만 제한됩니다. 창 함수는 MySQL 8 이하 버전과 MariaDB 10.2 이전 버전에서는 지원되지 않습니다. *정렬 속성* 측정치나 차원 또는 둘 모두 등 원하는 데이터 기준대로 하나 이상의 집계 필드를 정렬하고 쉼표로 구분합니다. 오름차순(**ASC**) 또는 내림차순(**DESC**)으로 정렬 순서를 지정할 수 있습니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. *시작 인덱스* 시작 인덱스는 양수이며 현재 행 위의 *n* 행을 나타냅니다. 시작 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 위에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *종료 인덱스* 종료 인덱스는 양수이며 현재 행 아래의 *n* 행을 나타냅니다. 종료 인덱스는 실제 시간을 계산하는 것이 아니라 현재 행 아래에 있는 사용 가능한 데이터 포인트를 계산합니다. 데이터가 희박한 경우(예: 몇 개월 또는 몇 년 누락) 인덱스를 적절히 조정하십시오. *partition field* (선택 사항) 하나 이상의 차원을 분할하는 기준으로, 쉼표로 구분합니다. 목록의 각 필드는 두 개 이상의 단어인 경우 \$1\$1(중괄호)로 묶습니다. 전체 목록은 [ ](대괄호)로 묶입니다. ## 예제 다음 예제에서는 `SaleDate` 기준으로 정렬된 `sum(Revenue)`의 이동 합계를 계산합니다. 계산에는 현재 행의 위 2행과 아래 1행이 포함됩니다. ``` windowSum ( sum(Revenue), [SaleDate ASC], 2, 1 ) ``` 다음 예제에서는 검사하는 12개월 합계를 보여줍니다. ``` windowSum(sum(Revenue),[SaleDate ASC],12,0) ``` 다음 스크린샷은 이 검사하는 12개월 합계 예제의 결과를 보여줍니다. 수익과 검사하는 12개월 합계 수익의 차이를 보여주기 위해 `sum(Revenue)` 필드가 차트에 추가됩니다. ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/quick/latest/userguide/images/windowSum.png)