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Référence - fonctions avancées

Access these functions by checking Show Advanced in the Functions drop-down list.

Fonctions de tableau et fonctions de ligne

Une fonction de tableau est une fonction dont la sortie est la même pour chaque ligne du tableau. Une fonction de ligne est une fonction dont la sortie est différente pour chaque ligne du tableau.

Que signifie le paramètre d’inclusion de zéros ?

Il indique s’il faut inclure des zéros dans le calcul. Parfois zéro signifie "rien", mais parfois c'est important.
Si, par exemple, vous disposez d’une mesure Recettes, puis ajoutez une mesure de page au rapport, vous obtenez soudainement plus de lignes pour vos recettes, qui sont toutes nulles. Vous ne voulez probablement pas que cela affecte un MOYEN, un MIN, un QUARTILE, etc. les calculs que vous avez dans la colonne des recettes. Dans ce cas, vous devez vérifier le paramètre include-zeros.
D’un autre côté, si vous avez deux mesures qui vous intéressent, il n’est peut-être pas juste de dire que l’une d’elles a une moyenne ou un minimum plus élevé car certaines de ses lignes étaient des zéros. Vous ne devriez donc pas vérifier le paramètre pour inclure les zéros.

ET

Renvoie la valeur de son argument. Utilisez NOT pour vous assurer qu’une valeur n’est pas égale à une valeur particulière.
0 (zéro) signifie False, et toute autre valeur est True.
AND(logical_test1,[logical_test2],...)

Argument
Description
logical_test1
Obligatoire. N'importe quelle valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
logical_test2
Facultatif. Conditions supplémentaires que vous souhaitez évaluer comme VRAI ou FALSE

Nombre distinct approximatif (dimension)

Renvoie le nombre approximatif d'éléments distincts de la dimension sélectionnée. La fonction utilise la méthode HyperLogLog (HLL) d’approximation des nombres distincts.  Elle est configurée pour garantir que la valeur est comprise dans les 5 % de la valeur réelle 95 % du temps.
Approximate Count Distinct (dimension)

Argument
dimension
Dimension pour laquelle vous souhaitez obtenir un nombre d’éléments distinct approximatif.

Exemple de cas d’utilisation

Le nombre distinct approximatif (eVar ID de client) est un cas d’utilisation courant pour cette fonction.
Définition d’une nouvelle mesure calculée « Nombre approximatif de clients » :
Voici comment cette mesure pourrait être utilisée dans les rapports :

Valeurs uniques dépassées

Comme Count() et RowCount(), Rapprochement de Count Distinct() est sujet aux limites metrics_uniques_high_numbers.html"dépassées". Si la limite "dépassé" est atteinte au cours d’un mois donné pour une dimension, la valeur est comptée comme un élément de dimension 1.

Comparaison des fonctions de comptage

La fonction Rapprocher le décompte distinct() est une amélioration par rapport aux fonctions Count() et RowCount(), car la mesure créée peut être utilisée dans n’importe quel rapport dimensionnel pour générer un nombre approximatif d’éléments pour une dimension distincte. Par exemple, nombre d’ID de client utilisés dans un rapport Type de périphérique mobile.
Cette fonction sera légèrement moins précise que Count() et RowCount(), car elle utilise la méthode HLL, tandis que Count() et RowCount() sont des valeurs exactes.

Arc cosinus (ligne)

Renvoie l’arc cosinus, ou le cosinus inverse, d’un nombre. L’arc cosinus d’un nombre est l’angle dont le cosinus correspond à ce nombre. L’angle renvoyé est donné en radians dans la plage 0 (zéro) à pi. Si vous souhaitez convertir le résultat en degrés, multipliez-le par 180/PI( ).
ACOS(metric)

Argument
mesure
Cosinus de l'angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Arc sinus (ligne)

Renvoie l’arc sinus, ou le sinus inverse, d’un nombre. L’arc sinus d’un nombre est l’angle dont le sinus vaut ce nombre. L’angle renvoyé est donné en radians dans la plage -pi/2 à pi/2. Pour exprimer l'arc sinus en degrés, multipliez le résultat par 180/PI( ).
ASIN(metric) 

Argument
mesure
Cosinus de l'angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Arc tangent (ligne)

Renvoie l’arc tangent, ou la tangente inverse, d’un nombre. L’arc tangent d’un nombre est l’angle dont la tangente vaut ce nombre. L’angle renvoyé est donné en radians dans la plage -pi/2 à pi/2. Pour exprimer l'arc tangent en degrés, multipliez le résultat par 180/PI( ).
ATAN(metric)

Argument
mesure
Cosinus de l'angle que vous souhaitez obtenir de -1 à 1.

Régression exponentielle : Y prédit (ligne)

Calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation basée sur .
ESTIMATE.EXP(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Cdf-T

Renvoie le pourcentage des valeurs d’un distribution en t de Student avec n degrés de liberté ayant un score centré réduit inférieur à x.
cdf_t( -∞, n ) = 0 
cdf_t(  ∞, n ) = 1 
cdf_t( 3, 5 ) ? 0.99865 
cdf_t( -2, 7 ) ? 0.0227501 
cdf_t( x, ∞ ) ? cdf_z( x )

Cdf-Z

Renvoie le pourcentage des valeurs d’une distribution normale ayant un score centré réduit inférieur à x.
cdf_z( -∞ ) = 0 
cdf_z( ∞ ) = 1 
cdf_z( 0 ) = 0.5 
cdf_z( 2 ) ? 0.97725 
cdf_z( -3 ) ? 0.0013499 
 

Plafond (ligne)

Renvoie l’entier le plus petit, non inférieur à une valeur donnée. Par exemple, si vous souhaitez éviter de signaler les décimales de devise pour les recettes et qu’un produit a une recette de 569,34 $, utilisez la formule PLAFOND( Recettes ) pour arrondir la recette au dollar le plus proche, soit 570 $.
CEILING(metric)

Argument
Description
mesure
Mesure que vous souhaitez arrondir.

Cosinus (ligne)

Renvoie le cosinus de l’angle donné. Si l’angle est en degrés, multipliez-le par PI( )/180.
COS(metric)

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le cosinus.

Racine cubique

Renvoie la racine cubique positive d’un nombre. La racine cubique d’un nombre est la valeur de ce nombre élevée à la puissance 1/3.
CBRT(metric)

Argument
Description
mesure
Mesure pour laquelle vous souhaitez obtenir la racine cubique.

Cumulé

Renvoie la somme de x pour les N dernières lignes (selon l’ordre de la dimension, à l’aide de valeurs de hachage pour les champs basés sur des chaînes).
Si N <= 0, elle utilise toutes les lignes précédentes. Comme il est classé par la dimension, il n'est utile que pour les dimensions qui ont un ordre naturel, comme la date ou la longueur du chemin.
| Date | Rev  | cumul(0,Rev) | cumul(2,Rev) | 
|------+------+--------------+--------------| 
| May  | $500 | $500         | $500         | 
| June | $200 | $700         | $700         | 
| July | $400 | $1100        | $600         | 
 

Moyenne cumulée

Renvoie la moyenne des N dernières lignes.
Si N <= 0, elle utilise toutes les lignes précédentes. Comme il est classé par la dimension, il n'est utile que pour les dimensions qui ont un ordre naturel, comme la date ou la longueur du chemin.
La moyenne cumulée ne fonctionne pas comme vous pourriez l’attendre avec des mesures de taux comme recettes/visiteur : elle fait la moyenne des taux au lieu d’additionner les recettes sur le dernier N et les visiteurs sur le dernier N, puis les diviser. À la place, utilisez
cumul(revenue)/cumul(visitor)

equal (égal à)

Renvoie des éléments qui correspondent exactement à une valeur numérique ou de chaîne.

Régression exponentielle : coefficient de corrélation (tableau)

Renvoie le coefficient de corrélation, r , entre deux colonnes de mesures ( metric_A et metric_B ) pour l’équation de régression.
CORREL.EXP(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
A metric that you would like to correlate with metric_Y .
metric_Y
A metric that you would like to correlate with metric_X .

Régression exponentielle : ordonnée à l’origine (tableau)

Renvoie l’ordonnée à l’origine, b , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour.
INTERCEPT.EXP(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression exponentielle : inclinaison (tableau)

Renvoie l’inclinaison, a , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour.
SLOPE.EXP(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Plancher (ligne)

Renvoie l’entier le plus grand, non supérieur à une valeur donnée. Par exemple, si vous souhaitez éviter de signaler les décimales de devise pour les recettes et qu’un produit a une recette de 569,34 $, utilisez la formule PLANCHER( Recettes ) pour arrondir la recette au dollar le plus proche, soit 569 $.
FLOOR(metric)

Argument
Description
mesure
Mesure que vous souhaitez arrondir.

Supérieur à

Renvoie les éléments dont le nombre est supérieur à la valeur saisie.

Supérieur ou égal à

Renvoie les éléments dont le nombre est supérieur ou égal à la valeur saisie.

Cosinus hyperbolique (ligne)

Renvoie le cosinus hyperbolique d’un nombre.
COSH(metric)

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le cosinus hyperbolique.

Sinus hyperbolique (ligne)

Renvoie le sinus hyperbolique d’un nombre.
SINH(metric)

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le sinus hyperbolique.

Tangente hyperbolique (ligne)

Renvoie la tangente hyperbolique d’un nombre.
TANH(metric)

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez trouver la tangente hyperbolique.

SI (ligne)

La fonction IF renvoie une valeur si une condition que vous spécifiez est évaluée sur TRUE, et une autre valeur si cette condition est évaluée sur FALSE.
IF(logical_test, [value_if_true], [value_if_false])

Argument
Description
logical_test
Obligatoire. N'importe quelle valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
The value that you want to be returned if the logical_test argument evaluates to TRUE. (This argument defaults to 0 if not included.)
The value that you want to be returned if the logical_test argument evaluates to FALSE. (This argument defaults to 0 if not included.)

Inférieur à

Renvoie les éléments dont le nombre est inférieur à la valeur saisie.

Inférieur ou égal à

Renvoie les éléments dont le nombre est inférieur ou égal à la valeur saisie.

Régression linéaire : coefficient de corrélation

Y = a X + b. Renvoie le coefficient de corrélation.

Régression linéaire : ordonnée à l’origine

Y = a X + b. Renvoie b.

Régression linéaire : Y prédit

Y = a X + b. Renvoie Y.

Régression linéaire : inclinaison

Y = a X + b. Renvoie a.

Logarithme de base 10

Renvoie le logarithme décimal d’un nombre.
LOG10(metric)

Argument
Description
mesure
Nombre réel positif pour lequel vous souhaitez obtenir le logarithme en base 10.

Régression logarithmique : coefficient de corrélation (tableau)

Renvoie le coefficient de corrélation, r , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour l’équation de régression Y = a ln(X) + b. Il est calculé en utilisant l’équation CORREL.
CORREL.LOG(metric_X,metric_Y)

Argument
Description
metric_X
A metric that you would like to correlate with metric_Y .
metric_Y
A metric that you would like to correlate with metric_X .

Régression logarithmique : ordonnée à l’origine (tableau)

Renvoie l’ordonnée à l’origine b en tant que régression aux moindres carrés entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour l’équation de régression Y = a ln(X) + b. Elle est calculée en utilisant l’équation INTERCEPT.
INTERCEPT.LOG(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression logarithmique : Y prédit (ligne)

Calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation d’après Y = a ln(X) + b. Elle est calculée en utilisant l’équation ESTIMATE.
Dans une analyse de régression, cette fonction calcule les valeurs y prédites ( metric_Y ), selon les valeurs x connues ( metric_X ) en utilisant l’algorithme pour calculer la ligne de meilleure approximation pour l’équation de régression Y = a ln(X) + b. Les valeurs a correspondent à chaque valeur x et b est une valeur constante.
ESTIMATE.LOG(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression logarithmique : inclinaison (tableau)

Renvoie l’inclinaison, a , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour l’équation de régression Y = a ln(X) + b. Elle est calculée en utilisant l’équation SLOPE.
SLOPE.LOG(metric_A, metric_B)

Argument
Description
metric_A
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_B
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Logarithme népérien

Returns the natural logarithm of a number. Natural logarithms are based on the constant e (2.71828182845904). LN is the inverse of the EXP function.
LN(metric)

Argument
Description
mesure
Nombre réel positif pour lequel vous souhaitez obtenir le logarithme naturel.

SAUF

Renvoie 1 si le nombre est 0 ou renvoie 0 si un autre nombre.
NOT(logical)

Argument
Description
logique
Obligatoire. Valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
L’utilisation de SAUF nécessite de savoir si le (<, >, =, <> , etc.) renvoient des valeurs 0 ou 1.

Différent de

Renvoie les éléments qui ne comportent pas une correspondance exacte avec la valeur saisie.

Ou (ligne)

Renvoie TRUE si un argument est VRAI ou renvoie FALSE si tous les arguments sont FAUX.
0 (zéro) signifie False, et toute autre valeur est True.
OR(logical_test1,[logical_test2],...)

Argument
Description
logical_test1
Obligatoire. N'importe quelle valeur ou expression qui peut être évaluée sur TRUE ou FALSE.
logical_test2
Facultatif. Conditions supplémentaires que vous souhaitez évaluer comme VRAI ou FALSE

Pi

Renvoie la constante PI, 3,14159265358979, exacte jusqu’à 15 chiffres.
PI()

La fonction PI ne comporte aucun argument.

Régression puissance : coefficient de corrélation (tableau)

Renvoie le coefficient de corrélation, r , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour Y = b*X.
CORREL.POWER(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
A metric that you would like to correlate with metric_Y .
metric_Y
A metric that you would like to correlate with metric_X .

Régression puissance : ordonnée à l’origine (tableau)

Renvoie l’ordonnée à l’origine, b , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour Y = b*X.
 INTERCEPT.POWER(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression puissance : Y prédit (ligne)

Calcule les valeurs y prédites ( metric_Y), selon les valeurs x connues ( metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation pour Y = b*X.
 ESTIMATE.POWER(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression puissance : inclinaison (tableau)

Renvoie l’inclinaison, a , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour Y = b*X.
SLOPE.POWER(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression quadratique : coefficient de corrélation (tableau)

Renvoie le coefficient de corrélation, r , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour Y=(a*X+b) .
CORREL.QUADRATIC(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
A metric that you would like to correlate with metric_Y .
metric_Y
A metric that you would like to correlate with metric_X .

Régression quadratique : ordonnée à l’origine (tableau)

Renvoie l’ordonnée à l’origine, b , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour Y=(a*X+b) .
INTERCEPT.POWER(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression quadratique : Y prédit (ligne)

Calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation en utilisant Y=(a*X+b) .
ESTIMATE.QUADRATIC(metric_A, metric_B)

Argument
Description
metric_A
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_B
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.

Régression quadratique : inclinaison (tableau)

Renvoie l’inclinaison, a , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y) pour Y=(a*X+b) .
SLOPE.QUADRATIC(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression réciproque : coefficient de corrélation (tableau)

Renvoie le coefficient de corrélation r , entre deux colonnes de mesures ( metric_X) et metric_Y ) pour Y = a/X+b.
CORREL.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
A metric that you would like to correlate with metric_Y .
metric_Y
A metric that you would like to correlate with metric_X .

Régression réciproque : ordonnée à l’origine (tableau)

Renvoie l’ordonnée à l’origine, b , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour Y = a/X+b.
INTERCEPT.RECIPROCAL(metric_A, metric_B)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression réciproque : Y prédit (ligne)

Calcule les valeurs y prédites (metric_Y), selon les valeurs x connues (metric_X) en utilisant la méthode des « moindres carrés » pour calculer la ligne de meilleure approximation en utilisant Y = a/X+b.
ESTIMATE.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Régression réciproque : inclinaison (tableau)

Renvoie l’inclinaison, a , entre deux colonnes de mesures ( metric_X et metric_Y ) pour Y = a/X+b.
SLOPE.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)

Argument
Description
metric_X
Mesure que vous souhaitez désigner comme données dépendantes.
metric_Y
Mesure que vous souhaitez désigner comme données indépendantes.

Sinus (ligne)

Renvoie le sinus de l’angle donné. Si l’angle est en degrés, multipliez-le par PI( )/180.
SIN(metric)

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir le sinus.

Score normalisé

Alias de score centré réduit, soit l’écart par rapport à la moyenne divisé par l’écart type

Test en t

Exécute un test en t m-latéral avec un score normalisé de col et n degrés de liberté.
La signature est t_test( x, n, m ) . En dessous, elle appelle simplement m*cdf_t(-abs(x),n) . Cela est semblable à la fonction test en_z qui exécute m*cdf_z(-abs(x)) .
Ici, m correspond au nombre de queues et n , aux degrés de liberté. Il doit s’agir de nombres (c’est une constante pour l’ensemble du rapport ; en d’autres termes, cela ne doit pas changer d’une ligne à l’autre).
X est la statistique du test en t. Il s’agira généralement d’une formule (zscore, par exemple) basée sur une mesure et évaluée sur chaque ligne.
La valeur renvoyée est la probabilité de voir la statistique de test x compte tenu des degrés de liberté et du nombre de queues.
Exemples:
  1. Utilisez-la pour trouver des valeurs aberrantes :
    t_test( zscore(bouncerate), row-count-1, 2)
    
    
  2. Combinez-la à if pour ignorer les taux de rebond très élevés ou très bas, et comptabiliser les visites dans tous les autres cas :
    if ( t_test( z-score(bouncerate), row-count, 2) < 0.01, 0, visits )
    
    

Tangente

Renvoie la tangente de l’angle donné. Si l’angle est en degrés, multipliez-le par PI( )/180.
TAN (metric)

Argument
Description
mesure
Angle en radians pour lequel vous souhaitez obtenir la tangente.

Score centré réduit (ligne)

Renvoie le score centré réduit, ou score normal, en fonction d’une distribution normale. Le score centré réduit est le nombre d’écarts types par rapport à la moyenne. Un score centré réduit de 0 (zéro) signifie que le score est le même que la moyenne. Un score centré réduit peut être positif ou négatif, indiquant s’il est supérieur ou inférieur à la moyenne et selon le nombre d’écarts types.
L’équation du score centré réduit est la suivante :
où x est le score brut, μ la moyenne de la population et σ l’écart type de la population.
μ (mu) etσ (sigma) sont automatiquement calculés à partir de la mesure.
Score centré réduit (mesure)
Argument Description
mesure
Renvoie la valeur du premier argument non nul.

Test Z

Exécute un test Z n-latéral avec un score centré réduit de A.
Renvoie la probabilité que la ligne active puisse être vue par hasard dans la colonne.
Présume que les valeurs sont distribuées normalement.