本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # 在樞紐分析表中使用資料表計算 您可以使用資料表計算，將統計函數套用到包含度量 (數值) 的樞紐分析表儲存格。使用以下各節，以了解您可以用於計算的函數，以及如何套用或移除函數。 儲存格值的資料類型會配合您的計算而自動變更。例如，假設您對貨幣資料類型套用 **Rank (排名)** 函數。值會顯示為整數，而不是貨幣，因為排名不是以貨幣來測量。同樣地，如果您改為套用 **Percent difference (百分比差異)** 函數，儲存格值會顯示為百分比。 **Topics** + [新增和刪除樞紐分析表計算](adding-a-calculation.md) + [樞紐分析表計算函數](supported-functions.md) + [樞紐分析表計算的套用方式](supported-applications.md) # 新增和刪除樞紐分析表計算 使用以下程序，在樞紐分析表上新增、修改和刪除資料表計算。 **Topics** + [新增樞紐分析表計算](add-a-calculation.md) + [變更套用計算的方式](change-how-a-calculation-is-applied.md) + [移除計算](remove-a-calculation.md) # 新增樞紐分析表計算 使用以下程序，將資料表計算新增到樞紐分析表。 **若要將表計算新增至樞紐分析表** 1. 選擇視覺效果底部附近的欄位集，展開**欄位集**窗格。 1. 在 **Values (值)** 欄位集選擇您想要套用資料表計算的欄位，選擇 **Add table calculation (新增資料表計算)**，然後選擇要套用的函數。 **注意** 當依量值對樞紐分析表排序時，您無法執行「總計」、「差異」和「百分比差異」表計算。若要使用這些表計算，請從樞紐分析表中移除排序。 # 變更套用計算的方式 使用以下程序，以變更資料表計算套用到樞紐分析表的方式。 **若要變更資料表計算套用到樞紐分析表的方式** 1. 選擇位於視覺效果頂端的欄位集，展開 **Field wells (欄位集)** 窗格。 1. 在 **Values (值)** 集選擇欄位，其中包含您要變更的資料表計算，選擇 **Calculate as (計算為)**，然後選擇您想要的計算套用方式。 # 移除計算 使用以下程序，從樞紐分析表移除資料表計算。 **若要將表計算從樞紐分析表移除** 1. 選擇視覺效果底部附近的欄位集，展開**欄位集**窗格。 1. 在**值**欄位集選擇您想要移除資料表計算的欄位，然後選擇**移除**。 # 樞紐分析表計算函數 您可以在樞紐分析表計算中使用下列函數。 **Topics** + [累計加總](#running-total) + [差異](#difference) + [百分比差異](#percent-difference) + [總計百分比](#percent-of-total) + [Rank](#rank) + [百分位數](#percentile) 您可以將列出的函數套用至下列資料： ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/running-total1.png) ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/running-total1.png) ## 累計加總 **Running total (累計加總)** 函數計算特定儲存格值及其之前所有儲存格的值的總和。此總和的計算方式為 `Cell1=Cell1, Cell2=Cell1+Cell2, Cell3=Cell1+Cell2+Cell3`，依此類推。 對表格列套用 **Running total (累計加總)** 函數，使用 **Table across (表格橫越)** 當成 **Calculate as (計算為)** 會得到以下結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/running-total2.png) ## 差異 **Difference (差異)** 函數計算儲存格值及其前一儲存格的值之間的差異。此差異的計算方式為 `Cell1=Cell1-null, Cell2=Cell2-Cell1, Cell3=Cell3-Cell2,`，依此類推。由於 `Cell1-null = null`，Cell1 值一律是空的。 對表格列套用 **Difference (差異)** 函數，使用 **Table across (表格橫越)** 當成 **Calculate as (計算為)** 會得到以下結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/difference.png) ## 百分比差異 **Percentage Difference (百分比差異)** 函數計算儲存格值及其前一儲存格的值之間的差異，再除以其前一儲存格的值而得出百分比。此值的計算方式為 `Cell1=(Cell1-null)/null, Cell2=(Cell2-Cell1)/Cell1, Cell3=(Cell3-Cell2)/Cell2,`，依此類推。由於 `(Cell1-null)/null = null`，Cell1 值一律是空的。 對表格列套用 **Percentage Difference (百分比差異)** 函數，使用 **Table across (表格橫越)** 當成 **Calculate as (計算為)** 會得到以下結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentage-difference.png) ## 總計百分比 **Percent of Total (總計百分比)** 函數計算特定儲存格在計算中所包含所有儲存格的總和中所佔的百分比。此百分比的計算方式為 `Cell1=Cell1/(sum of all cells), Cell2=Cell2/(sum of all cells),`，依此類推。 對表格列套用 **Percent of Total (總計百分比)** 函數，使用 **Table across (表格橫越)** 當成 **Calculate as (計算為)** 會得到以下結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percent-of-total.png) ## Rank **Rank (排名)** 函數計算儲存格值相較於計算中所包含的其他儲存格值的排名。排名一律顯示最高值等於 1，最低值等於計算中包含的儲存格計數。如果有兩個或更多儲存格是相等值，它們會獲得相同的排名，但在排名中各佔有一席之地。因此，下一個最高值的排名會下降，幅度為排名以上的儲存格數目，再減去 1。例如，若您將 5,3,3,4,3,2 這些值排名，則其排名會是 1,3,3,2,3,6。 例如，假設您有以下資料。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/rank.png) 對表格列套用 **Rank (排名)** 函數，使用 **Table across (表格橫越)** 當成 **Calculate as (計算為)** 會得到以下結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/rank2.png) ## 百分位數 **Percentile (百分位數)** 函數計算包含於計算中的儲存格的值，其等於或低於特定儲存格的值的百分比。 此百分比的計算方式如下。 ``` percentile rank(x) = 100 * B / N Where: B = number of scores below x N = number of scores ``` 對表格列套用 **Percentile (百分位數)** 函數，使用 **Table across (表格橫越)** 當成 **Calculate as (計算為)** 會得到以下結果。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentile.png) # 樞紐分析表計算的套用方式 您可以如下所述套用資料表計算。資料表計算一次只會套用到一個欄位。因此，如果您的樞紐分析表有多個值，則套用計算的儲存格只限於代表您已套用計算的欄位。 **Topics** + [資料表橫越](#table-across) + [資料表向下](#table-down) + [資料表橫越向下](#table-across-down) + [資料表向下橫越](#table-down-across) + [群組橫越](#group-across) + [群組向下](#group-down) + [群組橫越向下](#group-across-down) + [群組向下橫越](#group-down-across) ## 資料表橫越 使用 **Table across (表格橫越)** 會沿著樞紐分析表的各列套用計算，而不考慮任何分組。此為預設的套用方式。例如，以下列樞紐分析表為例。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) 使用**資料表橫越**來套用**累計加總**函數會得到以下結果，資料列總計位於最後一欄。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/table-across.png) ## 資料表向下 使用 **Table down (表格向下)** 會沿著樞紐分析表的各欄向下套用計算，而不考慮任何分組。 使用**資料表向下**來套用**累計加總**函數會得到以下結果，資料欄總計位於最後一列。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/table-down.png) ## 資料表橫越向下 使用 **Table across down (表格橫越向下)** 會沿著樞紐分析表的各列套用計算，得到結果後再沿著樞紐分析表的各欄向下重新套用計算。 使用**資料表橫越向下**對資料表列套用**累計加總**函數會得到以下結果。在此情況下，總計將以橫向及縱向求出總和，最後總計顯示於右下儲存格。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/running-total-across-down.png) 在這種情況下，假設您使用**資料表橫越向下**套用**排名**函數。則其將先沿著表格列決定初始排名，再沿著各欄向下排名。最後得到的結果如下。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/rank-table-across-down.png) ## 資料表向下橫越 使用 **Table down across (表格向下橫越)** 會沿著樞紐分析表的各欄向下套用計算，得到結果後再沿著樞紐分析表的各列重新套用計算。 您可以使用**資料表向下橫越**對資料表列套用**累計加總**函數，以得到以下結果。在此情況下，總計將以橫向及縱向求出總和，最後總計顯示於右下儲存格。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/running-total-down-across.png) 您可以使用**資料表向下橫越**對資料表列套用**排名**函數，以得到以下結果。在此情況下，其將先沿著表格欄向下決定初始排名，再沿著各列進行排名。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/rank-table-down-across.png) ## 群組橫越 使用 **Group across (群組橫越)** 會在群組邊界內 (取決於套用到欄的第二層分組) 沿著樞紐分析表的各列套用計算。例如，若您先依欄位 2 分組再依欄位 1 分組，其將在欄位 2 層級套用分組。如果是依欄位 3、欄位 2 和欄位 1 的順序分組，則同樣會在欄位 2 層級套用分組。若未進行任何分組，**Group across (群組橫越)** 傳回的結果將與 **Table across (表格橫越)** 相同。 例如，以下的樞紐分析表是將各欄先依 `Service Line` 分組，再依 `Consumption Channel` 分組。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) 您可以使用**群組橫越**對資料表列套用**累計加總**函數，以得到以下結果。在此情況下，其將沿著由每個服務類別群組的欄劃定邊界的各列逐次套用函數。`Mobile` 欄針對特定列所代表的 `Customer Region` 和 `Date` (年份)，顯示特定 `Service Line` 的兩個 `Consumption Channel` 值的總計。例如，圖中標明的儲存格代表 `Service Line` 為 `Billing` 的所有 `Consumption Channel` 值，其 `APAC` 區域於 `2012` 年的總計。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/group-across.png) ## 群組向下 使用 **Group down (群組向下)** 會在群組邊界內 (取決於套用到列的第二層分組) 沿著樞紐分析表的各欄向下套用計算。例如，若您先依欄位 2 分組再依欄位 1 分組，其將在欄位 2 層級套用分組。如果是依欄位 3、欄位 2 和欄位 1 的順序分組，則同樣會在欄位 2 層級套用分組。若未進行任何分組，**Group down (群組向下)** 傳回的結果將與 **Table down (表格向下)** 相同。 例如，以下的樞紐分析表是將各列先依 `Customer Region` 分組，再依 `Date` (年份) 分組。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) 您可以使用**群組向下**對資料表列套用**累計加總**函數，以得到以下結果。在此情況下，其將沿著由每個 `Customer Region` 群組的列劃定邊界的各欄向下套用函數。`2014` 列針對特定欄所代表的 `Service Line` 和 `Consumption Channel`，顯示特定 `Customer Region` 在所有年份的總計。例如，圖中標明的儲存格代表報告中顯示的所有 `Date` (年份) 值，其 `Mobile` 管道的 `Billing` 服務於 `APAC` 區域的總計。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/group-down.png) ## 群組橫越向下 使用 **Group across down (群組橫越向下)** 會在群組邊界內 (取決於套用到欄的第二層分組) 沿著各列套用計算。函數得到結果後再沿著樞紐分析表的各欄向下重新套用計算。群組邊界同樣取決於套用到列的第二層分組。 例如，若您先依欄位 2 再依欄位 1 將列或欄分組，其將在欄位 2 層級套用分組。如果是依欄位 3、欄位 2 和欄位 1 的順序分組，則同樣會在欄位 2 層級套用分組。若未進行任何分組，**Group across down (群組橫越向下)** 傳回的結果將與 **Table across down (表格橫越向下)** 相同。 例如，以下的樞紐分析表是將各欄先依 `Service Line` 分組，再依 `Consumption Channel` 分組。各列將先依 `Customer Region` 分組，再依 `Date` (年份) 分組。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) 您可以使用**群組橫越向下**對資料表列套用**累計加總**函數，以得到以下結果。在此情況下，總計將於群組邊界內以橫向及縱向求出總和。本例中，欄的邊界是 `Service Line`，而列的邊界是 `Customer Region`。最後總計顯示於群組的右下儲存格。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/running-total-group-across-down.png) 您可以使用**群組橫越向下**對資料表列套用**排名**函數，以得到以下結果。在此情況下，其將先沿著由每個 `Service Line` 群組劃定邊界的各列逐次套用函數。隨後還會再次對第一次計算的結果套用函數，而這次是沿著由每個 `Customer Region` 群組劃定邊界的各欄向下套用。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/rank-group-across-down.png) ## 群組向下橫越 使用 **Group down across (群組向下橫越)** 會在群組邊界內 (取決於套用到列的第二層分組) 沿著各欄向下套用計算。然後，Amazon Quick 會取得結果，並在樞紐分析表的資料列中重新套用計算。同樣地，在群組邊界內 (取決於套用到欄的第二層分組) 會重新套用計算。 例如，若您先依欄位 2 再依欄位 1 將列或欄分組，其將在欄位 2 層級套用分組。如果是依欄位 3、欄位 2 和欄位 1 的順序分組，則同樣會在欄位 2 層級套用分組。若未進行任何分組，**Group down across (群組向下橫越)** 傳回的結果將與 **Table down across (表格向下橫越)** 相同。 例如，以下列樞紐分析表為例。各欄將先依 `Service Line` 分組，再依 `Consumption Channel` 分組。各列將先依 `Customer Region` 分組，再依 `Date` (年份) 分組。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sample-pivot.png) 您可以使用**群組向下橫越**對資料表列套用**累計加總**函數，以得到以下結果。在此情況下，總計將於群組邊界內以橫向及縱向求出總和。本例中，欄的邊界是 `Service Category`，而列的邊界是 `Customer Region`。最後總計顯示於群組的右下儲存格。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/running-total-group-across-down.png) 您可以使用**群組橫越向下**對資料表列套用**排名**函數，以得到以下結果。在此情況下，其將先沿著由每個 `Customer Region` 群組劃定邊界的各欄向下套用函數。隨後還會再次對第一次計算的結果套用函數，而這次是沿著由每個 `Service Line` 群組劃定邊界的各列逐次套用。 ![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/rank-group-down-across.png)