組込み集計関数

Analytics Plusには、強力なメトリクスを作成し、ビジネスニーズに対応するさまざまな組込み集計関数が付いています。

集計関数

関数 説明
Sum - sum(numeric_column) 'numeric_column'の合計を返します
Avg - avg(numeric_column) 'numeric_column'の平均を返します
Min - Min(numberic_column) 'numeric column'の最小値を返します
Max - max(numeric_column) 'numeric_column'の最大値を返します
Count - count(column) 指定された列の行数（値）を返します
Stddev - stddev(numeric_column) 'numeric_column'の標準偏差を返します
Variance - variance(numeric_column) 'numeric_column'の分散を返します
Distinct Count - count(distinct(column)) 指定された列の特異数（行）を返します。
SumIf - sumif(condition, expr1, expr2) 条件がtrueの場合、expr1の合計を返します。それ以外は、expr 2の合計を返します。expr1とexpr2は、数値列の表現の場合があります。expr2はオプションの引数です。例：sumif(地域 = '東、売上0)は、地域列の値「東」と一致するすべてのレコードに対する売上列の値の合計を返します。該当しない場合は、0を返します。
AvgIf - avgif(condition, expr1, expr2) 条件がtrueの場合、expr1の平均を返します。それ以外は、expr 2の平均を返します。expr1とexpr2は、数値列の表現の場合があります。expr2はオプションの引数です。例：avgif(地域 = '東、売上0)は、地域列の値「東」と一致するすべてのレコードに対する売上列の値の平均を返します。該当しない場合は、0を返します。
CountIf - countif(condition) 条件を満たす行（レコード）の数を返します。例：countif(地域='東')は、地域列の「東」値と一致するテーブル内の行（レコード）の数を返します。
YTD - YTD(AggExpr,Date_Col) 年初来は、当年の初めから当日の終わりまでの期間です。

引数：
AggExpr - 集計数式(以下のような集計関数を使用 SUM、AVG、...)である必要があります。ここで、年初来の値を計算します
Date_Col - 年初来を計算する元となる日付列である必要があります。

例：YTD(Sum(sales)、OrderDate)は、当日までに当年の売上合計を、日付列'Date'に基づいて、返します
QTD - QTD(AggExpr,Date_Col) 四半期来は、現在の四半期の初めから当日までの期間のデータを取得します。

引数：
AggExpr - 集計数式(以下のような集計関数を使用 SUM、AVG、...)である必要があります。ここで、年初来の値を計算します
Date_Col - 四半期来を計算する元となる日付列である必要があります。

例： QTD(Sum(sales), OrderDate) will return the Sum of sales for the current Quarter till current day, based on date column 'OrderDate'.
MTD - MTD(AggExpr,Date_Col) 月初来は、現在の月の初めから現在の日までの期間のデータを取得します。

引数：
AggExpr - 集計数式(以下のような集計関数を使用 SUM、AVG、...)である必要があります。ここで、月初来の値を計算します
Date_Col - 月初来を計算する元となる日付列である必要があります。

例：MTD(Sum(sales)、OrderDate)は、当日までに当月の売上合計を、日付列'OrderDate’に基づいて、返します。

グループ別シフト表現

Analytics Plusのグループ別シフト表現では、必要に応じて、列データにグループ分けを指定できます。レポート中の各データまたはグループについて計算したデフォルト集計数式値の計算ではなく、計算に向けグループ分けする方法を簡単に管理できます。サポートしている表現は以下のとおりです。

グループ別を含む

この関数では、既存のグループ分けまたは大きさに1つ以上の列を追加して計算することができます。例えば、顧客別の平均売上を顧客名列を既存グループの売上合計に追加して計算してみましょう。

形式： AggExpr(include_groupby(AggExpr, Column-to-Include))

関数の例： avg(include_groupby(sum("StoreSales"."Sales"),"StoreSales"."Customer Name"))

グループ別を含む例

グループ別を除外

この関数では、レポートで使用した大きさやグループ分けには関係なく、集計値の計算時に特定列を省く、または無視します。

形式： exclude_groupby(AggExpr, Column-to-Exclude)

例：下のレポートには、各製品カテゴリの各地域に基づいてグループ分けした売上合計値が表示されます。地域列を除外し、以下の関数を使って、レポートに適用された既存のグループ分けは無視して、各製品カテゴリについて合計売上を計算してみましょう：exclude_groupby(sum("StoreSales"."Sales"),"StoreSales"."Region")

グループ別を除外の例

固定グループ別

この関数では、個別列の値をグループ分けして、レポートにあるグループ分けとは独立して、値を計算できます。

形式： AggExpr(fixed_groupby(AggExpr, Fixed-Column-to-compute))

関数の例： avg(fixed_groupby(sum("StoreSales"."Sales"),absquarter("StoreSales"."Date")))

上の例では、レポートに適用されたグループ分けは無視して、日付列の完全四半期を計算します。

固定グループ別の例

グループ別マッピング

この関数では、レポートで使用した列ではなく、指定列に基づいて、計算を行うことができます。

形式： map_groupby(AggExpr, レポート中の列、 マッピングする列)

例： map_groupby(sum("StoreSales"."Delivered Sales"),"StoreSales"."Order Date", "StoreSales"."Delivery Date")

上の例は、納品日に基づく、納入注文品の売上合計(納入売上)額を返します。下のレポートの合計売上は、注文日に基づいて受け取ったすべての注文品の売上額です。

グループ別マッピングの例

フィルターを無視

この関数では、指定列に基づいて、レポートに適用されたフィルターを無視できます。

形式： ignore_filters(AggExpr, Column-to-Ignore, Filter Type).

フィルタータイプのいずれか1つを指定できます。フィルタータイプはオプションですので、注意してください。

  • 0 - レポートに適用されたユーザーフィルターを無視します。
  • 1 - レポートに適用されたフィルターを無視します。
  • 2 - レポートに適用されたユーザーフィルターおよびフィルターを無視します。

フィルタータイプが指定されていない場合、0はデフォルト値とみなされ、レポートに適用されたユーザーフィルターは無視されます。

例： ignore_filters(sum("StoreSales"."Sales"), "StoreSales"."Region")

上の例は、ユーザーフィルター (フィルタータイプが指定されていないため)は無視し、地域列に基づいて合計売上を返します。

フィルターを無視の例1

例： ignore_filters(sum("StoreSales"."Sales"), "StoreSales"."Region", 2)

上の例は、フィルタータイプが2と指定されているため、ユーザーフィルター(東地域)とフィルター(中央と東地域)を無視し、合計売上を返します。

フィルターを無視の例2