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Referência: funções avançadas

Para acessar essas funções, selecione Mostrar avançadas na lista suspensa Funções .

Funções de tabela versus Funções de linha

Uma função de tabela exibe um resultado igual para cada linha da tabela. Uma função de linha exibe um resultado diferente para cada linha da tabela.

O que significa o parâmetro Incluir zeros?

Informa se os zeros devem ou não ser incluídos no cálculo. Muitas vezes, zero significa "nada"; mas em alguns casos, pode ser importante.
Por exemplo, se você possuir uma métrica de Receita e adicionar a métrica de Exibições de página ao relatório, aparecerão mais linhas com valores iguais a zero para sua receita. Você provavelmente não quer que isso afete nenhum cálculo de MÉDIA, MÍN, QUARTIL etc. que você possui na coluna de receita. Neste caso, você deve marcar o parâmetro Incluir zeros.
Por outro lado, se você possuir duas métricas de interesse, pode não ser correto dizer que uma tem uma média ou valor mínimo maior que a outra por causa dos zeros de algumas linhas. Neste caso, é melhor não marcar o parâmetro Incluir zeros.

E

Retorna o valor do seu argumento. Use NÃO para garantir que um valor não seja igual a um determinado valor.
0 (zero) significa Falso, e qualquer outro valor é True.
AND(logical_test1,[logical_test2],...)

Argumento
Descrição
logical_test1
Obrigatório. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliado como VERDADEIRO ou FALSO.
logical_test2
Opcional. Condições adicionais que você deseja avaliar como VERDADEIRO ou FALSO

Contagem distinta aproximada (dimensão)

Retorna a contagem distinta aproximada de itens de dimensão em referência à dimensão selecionada. A função usa o método HyperLogLog (HLL) de aproximação de contagens distintas.  Está configurada para garantir que o valor fique entre 5% do valor inteiro em 95% das vezes.
Approximate Count Distinct (dimension)

Argumento
dimension
A dimensão cuja contagem distinta de itens você deseja obter.

Caso de uso de exemplo

A Contagem distinta aproximada (eVar de ID de cliente) é um caso de uso comum para essa função.
Definição de uma nova métrica calculada "Número aproximado de clientes":
A métrica “Número aproximado de clientes” deve ser usada em relatórios da seguinte maneira:

Únicos excedidos

Como Count() e RowCount(), Approximate Count Distinct() está sujeita a limites “únicos excedidos” . Se o limite “únicos excedidos” for atingido dentro de um mês específico relativo a uma dimensão, o valor será contado como 1 item de dimensão.

Comparação de funções de contagem

Approximate Count Distinct() é uma melhoria das funções Count() e RowCount(), pois a métrica criada pode ser usada em qualquer relatório dimensional para renderizar uma contagem aproximada de itens de uma dimensão separada. Por exemplo, a contagem de IDs de clientes usadas em um relatório de Tipo de dispositivo móvel.
Essa função será menos precisa que Count() e RowCount(), porque usa o método HLL, em comparação a Count() e RowCount(), que são contagens exatas.

Arco cosseno (Linha)

Retorna o arco cosseno, ou o cosseno inverso, de uma métrica. O arco seno é o ângulo cujo cosseno é um número. O ângulo retornado é fornecido em radianos, no intervalo de 0 (zero) a pi. Caso queira converter o resultado de radianos para graus, multiplique por 180/PI( ).
ACOS(metric)

Argumento
metric
O cosseno do ângulo que você deseja de -1 a 1.

Arco seno (Linha)

Retorna o arco seno, ou seno inverso, de um número. O arco seno é o ângulo cujo seno é um número. O ângulo é fornecido em radianos, no intervalo de -pi/2 a pi/2. Para expressar o arco seno em graus, multiplique o resultado por 180/PI( ).
ASIN(metric) 

Argumento
metric
O cosseno do ângulo que você deseja de -1 a 1.

Arco tangente (Linha)

Retorna o arco tangente, ou a tangente inversa, de um número. O arco tangente é o ângulo cuja tangente é um número. O ângulo é fornecido em radianos, no intervalo de -pi/2 a pi/2. Para expressar o arco tangente em graus, multiplique o resultado por 180/PI( ).
ATAN(metric)

Argumento
metric
O cosseno do ângulo que você deseja de -1 a 1.

Regressão exponencial: valor previsto de Y (Linha)

Calcula os valores previstos de y (metric_Y), levando em conta os valores de x conhecidos (metric_X) e usando o método dos quadrados mínimos para calcular a linha de melhor ajuste baseada em .
ESTIMATE.EXP(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Cdf-T

Retorna o percentual dos valores em uma distribuição t de student com n graus de liberdade, que conta com uma pontuação Z menor que 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

Retorna o percentual dos valores em uma distribuição normal que conta com uma pontuação Z menor que x.
cdf_z( -∞ ) = 0 
cdf_z( ∞ ) = 1 
cdf_z( 0 ) = 0.5 
cdf_z( 2 ) ? 0.97725 
cdf_z( -3 ) ? 0.0013499 
 

Limite máximo (Linha)

Retorna o menor número inteiro não inferior a um valor especificado. Por exemplo, caso você não queira relatar os decimais na receita e um produto apresentar um valor de US$569,34, use a fórmula LIMITE MÁXIMO( Receita ) para arredondar a receita para cima; neste caso, US$570.
CEILING(metric)

Argumento
Descrição
metric
A métrica que deseja arredondar.

Cosseno (Linha)

Retorna o cosseno do ângulo especificado. Se o ângulo estiver em graus, multiplique-o por PI( )/180.
COS(metric)

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja obter o cosseno.

Raiz cúbica

Retorna a raiz cúbica positiva de um número. A raiz cúbica de um número é o valor dele elevado à potência de 1/3.
CBRT(metric)

Argumento
Descrição
metric
A métrica para a qual você deseja obter a raiz cúbica.

Cumulativo

Retorna a soma de x para as últimas N linhas (conforme ordenado pela dimensão, usando valores de hash para campos baseados em sequências).
Se N <= 0, usa todas as linhas anteriores. Já que é ordenado pela dimensão, é útil somente em dimensões com ordem natural como datas ou comprimento do caminho.
| Date | Rev  | cumul(0,Rev) | cumul(2,Rev) | 
|------+------+--------------+--------------| 
| May  | $500 | $500         | $500         | 
| June | $200 | $700         | $700         | 
| July | $400 | $1100        | $600         | 
 

Média acumulada

Retorna a média das últimas N linhas.
Se N <= 0, usa todas as linhas anteriores. Já que é ordenado pela dimensão, é útil somente em dimensões com ordem natural como datas ou comprimento do caminho.
Isso não funciona conforme o esperado com métricas de taxa como receita/visitante: calcula a média das taxas em vez de dividir a soma da receita dos últimos N e a soma dos visitantes dos últimos N. Em vez disso, use
cumul(revenue)/cumul(visitor)

Igual

Retorna itens que possuem o mesmo valor numérico ou de sequência.

Regressão exponencial_ Coeficiente de correlação (Tabela)

Retorna o coeficiente de correlação r entre duas colunas de métrica ( metric_A e metric_B ) para a equação de regressão .
CORREL.EXP(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_Y .
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_X .

Regressão exponencial: intercepto (Tabela)

Retorna o intercepto b entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para
INTERCEPT.EXP(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão exponencial: inclinação (Tabela)

Retorna a inclinação a entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para .
SLOPE.EXP(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Limite mínimo (Linha)

Retorna o maior número inteiro não superior a um valor especificado. Por exemplo, caso você não queira relatar os decimais na receita e um produto apresentar um valor de US$569,34, use a fórmula LIMITE MÍNIMO( Receita ) para arredondar a receita para baixo; neste caso, US$569.
FLOOR(metric)

Argumento
Descrição
metric
A métrica que deseja arredondar.

Maior que

Retorna itens cuja contagem numérica é superior ao valor inserido.

Maior que ou igual

Retorna itens cuja contagem numérica é superior ou igual ao valor inserido.

Cosseno hiperbólico (Linha)

Retorna o cosseno hiperbólico de um número.
COSH(metric)

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja descobrir o cosseno hiperbólico.

Seno hiperbólico (Linha)

Retorna o seno hiperbólico de um número.
SINH(metric)

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja descobrir o seno hiperbólico.

Tangente hiperbólica (Linha)

Retorna a tangente hiperbólica de um número.
TANH(metric)

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja descobrir a tangente hiperbólica.

Se (Linha)

A função SE retorna um valor se uma condição especificada for considerada VERDADEIRO, e outro valor se a condição for considerada FALSO.
IF(logical_test, [value_if_true], [value_if_false])

Argumento
Descrição
logical_test
Obrigatório. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliado como VERDADEIRO ou FALSO.
O valor que você deseja retornar se o argumento logical_test for considerado VERDADEIRO. (Caso não tenha sido incluído, o padrão para este argumento é 0.)
O valor que você deseja retornar se o argumento logical_test for considerado FALSO. (Caso não tenha sido incluído, o padrão para este argumento é 0.)

Menor que

Retorna itens cuja contagem numérica é inferior ao valor inserido.

Menor que ou igual

Retorna itens cuja contagem numérica é inferior ou igual ao valor inserido.

Regressão linear: Coeficiente de correlação

Y = a X + b. Retorna o coeficiente de correlação

Regressão linear: Intercepto

Y = a X + b. Retorna b.

Regressão linear: Valor previsto de Y

Y = a X + b. Retorna Y.

Regressão linear: Inclinação

Y = a X + b. Retorna a.

Logaritmo na base 10 (Linha)

Retorna o logaritmo de base 10 de um número.
LOG10(metric)

Argumento
Descrição
metric
O número real positivo para o qual você deseja obter o logaritmo de base 10.

Regressão logarítmica: coeficiente de correlação (Tabela)

Retorna o coeficiente de correlação r entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para a equação de regressão Y = a ln(X) + b. É calculada usando a equação de CORREL.
CORREL.LOG(metric_X,metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_Y .
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_X .

Regressão logarítmica: intercepto (Tabela)

Retorna o intercepto b como a regressão dos quadrados mínimos entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para a equação de regressão Y = a ln(X) + b. É calculada usando a equação de INTERCEPTO.
INTERCEPT.LOG(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão logarítmica: valor previsto de Y (Linha)

Calcula os valores previstos de y (metric_Y), tendo em conta os valores de x conhecidos (metric_X) e usando o método dos quadrados mínimos para calcular a linha de melhor ajuste, com base em Y = a ln(X) + b. É calculada usando a equação de ESTIMATIVA.
Em análises de regressão, esta função calcula os valores previstos de y ( metric_Y ), conhecidos os valores de x ( metric_X ) e usando o logaritmo para calcular a linha de melhor ajuste para a equação de regressão Y = a ln(X) + b. O valor de a corresponde a cada valor de x, e b refere-se a um valor constante.
ESTIMATE.LOG(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão logarítmica: inclinação (Tabela)

Retorna a inclinação a entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para a equação de regressão Y = a ln(X) + b. É calculada usando a equação de INCLINAÇÃO.
SLOPE.LOG(metric_A, metric_B)

Argumento
Descrição
metric_A
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_B
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Logaritmo natural

Retorna o logaritmo natural de um número. Logaritmos naturais se baseiam na constante e (2,71828182845904). LN é o inverso da função EXP.
LN(metric)

Argumento
Descrição
metric
O número real positivo para o qual você deseja obter o logaritmo natural.

NÃO

Retorna 1 se o número for 0, ou retorna 0 se for qualquer outro número.
NOT(logical)

Argumento
Descrição
logical
Obrigatório. Um valor ou expressão que pode ser avaliado como VERDADEIRO ou FALSO.
A utilização do NÃO exige conhecer se as expressões (<, >, =, <> etc.) retornam os valores 0 ou 1.

Diferente de

Retorna todos os itens que não contêm a correspondência exata do valor inserido.

Ou (Linha)

Retorna TRUE se qualquer argumento for VERDADEIRO, ou FALSE se todos os argumentos forem FALSOS.
0 (zero) significa Falso, e qualquer outro valor é True.
OR(logical_test1,[logical_test2],...)

Argumento
Descrição
logical_test1
Obrigatório. Qualquer valor ou expressão que possa ser avaliado como VERDADEIRO ou FALSO.
logical_test2
Opcional. Condições adicionais que você deseja avaliar como VERDADEIRO ou FALSO

Pi

Retorna a constante PI, 3,14159265358979, com precisão de 15 dígitos.
PI()

A função PInão tem argumentos.

Regressão de potência: coeficiente de correlação (Tabela)

Retorna o coeficiente de correlação r entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para Y = b*X.
CORREL.POWER(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_Y .
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_X .

Regressão de potência: intercepto (Tabela)

Retorna o intercepto b entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para Y = b*X.
 INTERCEPT.POWER(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão de potência: valor previsto de Y (Linha)

Calcula os valores previstos de y (metric_Y), tendo em conta os valores de x conhecidos (metric_X) e usando o método dos "quadrados mínimos" para calcular linha de melhor ajuste para Y = b*Xa.
 ESTIMATE.POWER(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão de potência: inclinação (Tabela)

Retorna a inclinação a entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para Y = b*X.
SLOPE.POWER(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão quadrática: coeficiente de correlação (Tabela)

Retorna o coeficiente de correlação r entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para Y=(a*X+b)****.
CORREL.QUADRATIC(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_Y .
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_X .

Regressão quadrática: intercepto (Tabela)

Retorna o intercepto b entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para Y=(a*X+b)****.
INTERCEPT.POWER(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão quadrática: valor previsto de Y (Linha)

Calcula os valores previstos de y (metric_Y), tendo em conta os valores de x conhecidos (metric_X) e usando o método dos quadrados mínimos para calcular a linha de melhor ajuste com Y=(a*X+b)**** .
ESTIMATE.QUADRATIC(metric_A, metric_B)

Argumento
Descrição
metric_A
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_B
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.

Regressão quadrática: inclinação (Tabela)

Retorna a inclinação a entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y) para Y=(a*X+b)****.
SLOPE.QUADRATIC(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão recíproca: coeficiente de correlação (Tabela)

Retorna o coeficiente de correlação r entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para Y = a/X+b.
CORREL.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_Y .
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de correlacionar a metric_X .

Regressão recíproca: intercepto (Tabela)

Retorna o intercepto b entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para Y = a/X+b.
INTERCEPT.RECIPROCAL(metric_A, metric_B)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão recíproca: valor previsto de Y (Linha)

Calcula os valores previstos de y (metric_Y), tendo em conta os valores de x conhecidos (metric_X) e usando o método dos quadrados mínimos para calcular a linha de melhor ajuste usando Y = a/X+b.
ESTIMATE.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Regressão recíproca: inclinação (Tabela)

Retorna a inclinação a entre duas colunas de métrica ( metric_X e metric_Y ) para Y = a/X+b.
SLOPE.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)

Argumento
Descrição
metric_X
Uma métrica que você designaria como um dado dependente.
metric_Y
Uma métrica que você gostaria de designar como um dado independente.

Seno (Linha)

Retorna o seno do ângulo especificado. Se o ângulo estiver em graus, multiplique-o por PI( )/180.
SIN(metric)

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja obter o seno.

Pontuação T

Alias da pontuação Z; mais especificamente, é o desvio da média dividido pelo desvio padrão

Teste t

Realiza um teste t m-caudal com pontuação T de col e n graus de liberdade.
A assinatura é t_test( x, n, m ) . Por baixo, simplesmente chama m*cdf_t(-abs(x),n) . (É semelhante à função z-test que executa m*cdf_z(-abs(x)) .
Aqui, m é o número de caudas, e n corresponde aos graus de liberdade. Estes devem ser os números (constantes para todo o relatório, isto é, sem alteração em uma base de linha por linha).
X é a estatística t-test, será sempre uma fórmula (por exemplo, zscore) com base em uma métrica e será avaliada em cada linha.
O valor de retorno é a probabilidade de exibição da estatística de teste x, dados os graus de liberdade e os números de caudas.
Exemplos:
  1. Use-o para encontrar outliers:
    t_test( zscore(bouncerate), row-count-1, 2)
    
    
  2. Combine-o com if para ignorar taxas de devolução muito altas ou baixas e para contar visitas em outro local:
    if ( t_test( z-score(bouncerate), row-count, 2) < 0.01, 0, visits )
    
    

Tangente

Retorna a tangente do ângulo especificado. Se o ângulo estiver em graus, multiplique-o por PI( )/180.
TAN (metric)

Argumento
Descrição
metric
O ângulo, em radianos, para o qual você deseja obter a tangente.

Pontuação Z (Linha)

Retorna a pontuação Z, ou pontuação normal, com base em uma distribuição normal. A pontuação Z é o número de desvios padrão de uma observação a partir da média. Uma pontuação Z de 0 (zero) significa que a pontuação é igual à média. Uma pontuação Z pode ser positiva ou negativa, indicando se está acima ou abaixo da média e o número de desvios padrão.
A equação da pontuação Z é:
onde x é a pontuação bruta, μ é a média da população e σ é o desvio padrão da população.
μ (mu) e σ (sigma) são automaticamente calculados a partir da métrica.
Pontuação Z (métrica)
Argumento Descrição
metric
Retorna o valor do seu primeiro argumento diferente de zero.

Teste z

Realiza teste z n-caudal com pontuação Z de A.
Retorna a probabilidade de a linha atual ser vista por acaso na coluna.
O teste z assume que os valores são distribuídos normalmente.