関数を使用して数式を構築する

関数は、一般的な計算の種類を実行する操作で、数式の作成に使用できます。
データの結合、集計、蓄積、比較に使用できる関数には、主に4つの種類があります。このセクションでは、関数の構文と例に関する情報を含む、最も一般的な関数について説明します。
データの結合：集計関数
集計は、データに対して数学的計算を実行するために使用されます。複数のフィールドの集計を同時に実行することにより、複数の要素に基づいてデータを簡単にまとめることができます。
構文:
関数 (数値フィールド)
パラメーター:

関数:Sum()、Avg()、Count()、DupCount()、Max()、Min()

数値フィールド：数値フィールドまたは数式です。

たとえば、プリンター名と印刷済み平均インプレッション数を示すピボットテーブルを作成する場合は、単純な集計を使用して、各プリンターの印刷済み平均インプレッション数を計算できます。 

AVG([Total Printed Impressions])

また、各プリンターの1日あたりの平均印刷インプレッション数を含めるには、複数の計算を同時に実行するマルチパスアグリゲーションを使用できます。ピボットテーブルに日単位で新しい列を追加する代わりに、1日あたりの印刷インプレッションの合計を計算し、各プリンターの結果を平均したマルチパス集計を作成できます。 

AVG([Days in Date], [Total Printed Impressions])

データの要約:統計関数
統計関数では、データを意味付ける要約が提供され、情報に基づいて決定するために役立ちます。これらは、大規模なデータセットを分析する場合に特に便利です。
構文:
関数 (数値フィールド)
パラメーター:

関数:Median() 、Mode() 、Largest() 、Stdev() 、Stdevp() 、Varp() 、Var() 、Quartile() 、Percentile()

数値フィールド：数値フィールドまたは数式です。

たとえば、統計関数を使用すると、一般的な結果の把握や中央の傾向や標準偏差に基づいて予測ができます。

データの蓄積:合計と平均の実行
パフォーマンスを測定するには、データは、年、四半期、月などの長期にわたって連続形式と累積形式で表示してください。標準またはカスタムの期間にわたる実行中の合計と平均の作成ができる機能がいくつかあります。
構文:
関数 (数値フィールド)
パラメーター:

関数:YTDAvg()、QTDAvg()、MTDAvg()、YTDSum()、QTDSum()、MTDSum()、RPSum()、RPAvg()

数値フィールド：数値フィールドまたは数式です。

たとえば、印刷ジョブの数の増加に向けて進捗状況を追跡するために、年平均関数を使用できます。 

YTDAVG([# of unique Job ID])

時間の経過と共に変化:時間関数
time関数を実行すると、異なる時点で結果を比較して、成長率を決定できます。関数は、年、四半期、月、日、またはカスタム期間などの標準の期間に対して設定できます。
注意: 時間関数を計算するには、タイムフィルターをダッシュボードまたはウィジェットに適用してください。
構文:
関数 (数値フィールド)
パラメーター:

関数:PastYear(), PastQuarter(), PastMonth(), Growth(), GrowthRate(), Contribution(), YDiff(), QDiff(), MDiff(), DDiff(), HDiff(), MnDiff(), SDiff(), Next(), Prev(), DiffPastYear(), DiffPastQuarter(), DiffPastMonth()

数値フィールド：数値フィールドまたは数式です。

たとえば、プリンターのインプレッションの伸びを前年の同じ期間と比較するには、DiffPastYear関数を使用します。 

DIFFPASTYEAR([Total Printed Impressions])

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