表計算函數

本文介紹表計算函數及其在 Tableau 中的用法。它還示範如何使用計算編輯器建立表計算。

表計算函數允許您對表中的值執行計算。

例如，您可以計算某個年度和若干年度個別銷售額占總額的百分比。

返回從目前列到分區中第一列的列數。例如，以下的檢視顯示每季度銷售額。在 Date 分區中計算 FIRST() 時，第一列與第二列之間的偏移為 -1。

目前列索引為 3 時，FIRST() = -2。

返回分區中目前列的索引，不包含與值有關的任何排序。第一個列索引從 1 開始。例如，下表顯示每季度銷售額。當在 Date 分區中計算 INDEX() 時，各列的索引分別為 1、2、3、4 等。

對於分區中的第三列，INDEX() = 3。

返回從目前列到分區中最後一列的列數。例如，下表顯示每季度銷售額。在 Date 分區中計算 LAST() 時，最後一列與第二列之間的偏移為 5。

目前列索引為 3（共 7 列）時，LAST() = 4。

返回目標列（指定為與目前列的相對偏移）中運算式的值。使用 FIRST() + n 和 LAST() - n 作為相對於分區中第一列/最後一列的目標偏移量定義的一部分。如果省略了 offset，則可以在欄位功能表上設定要比較的列。如果無法確定目標列，則此函數返回 NULL。

以下的檢視顯示每季度銷售額。當在 Date 分區中計算 LOOKUP (SUM(Sales), 2) 時，每列都會顯示接下來 2 個季度的銷售額值。

LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2) 計算分區第三列中的 SUM(Profit)。

傳回由部署在 TabPy 外部服務上的命名模型計算的運算式的布林結果。

Model_name 是要使用的已部署分析模型的名稱。

每個參數都是一個字串，用於設定部署模型接受的輸入值，並由分析模型定義。

使用運算式定義從 Tableau 傳送到分析模型的值。請務必使用彙總函數（SUM、AVG 等）來彙總結果。

使用函數時，運算式的資料類型和順序必須與輸入參數的資料類型和順序相符。

MODEL_EXTENSION_BOOL ("isProfitable","inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))

傳回由部署在 TabPy 外部服務上的命名模型計算的運算式的整數結果。

Model_name 是要使用的已部署分析模型的名稱。

每個參數都是一個字串，用於設定部署模型接受的輸入值，並由分析模型定義。

使用運算式定義從 Tableau 傳送到分析模型的值。請務必使用彙總函數（SUM、AVG 等）來彙總結果。

使用函數時，運算式的資料類型和順序必須與輸入參數的資料類型和順序相符。

MODEL_EXTENSION_INT ("getPopulation", "inputCity", "inputState", MAX([City]), MAX ([State]))

傳回由部署在 TabPy 外部服務上的命名模型計算的運算式的實數結果。

Model_name 是要使用的已部署分析模型的名稱。

每個參數都是一個字串，用於設定部署模型接受的輸入值，並由分析模型定義。

使用運算式定義從 Tableau 傳送到分析模型的值。請務必使用彙總函數（SUM、AVG 等）來彙總結果。

使用函數時，運算式的資料類型和順序必須與輸入參數的資料類型和順序相符。

MODEL_EXTENSION_REAL ("profitRatio", "inputSales", "inputCosts", SUM([Sales]), SUM([Costs]))

傳回由部署在 TabPy 外部服務上的命名模型計算的運算式的字串結果。

Model_name 是要使用的已部署分析模型的名稱。

每個參數都是一個字串，用於設定部署模型接受的輸入值，並由分析模型定義。

使用運算式定義從 Tableau 傳送到分析模型的值。請務必使用彙總函數（SUM、AVG 等）來彙總結果。

使用函數時，運算式的資料類型和順序必須與輸入參數的資料類型和順序相符。

MODEL_EXTENSION_STR ("mostPopulatedCity", "inputCountry", "inputYear", MAX ([Country]), MAX([Year]))

傳回預期值的概率（介於 0 和 1 之間）小於或等於目標運算式和其他預測值定義的觀測標記。這是後驗預測分佈函數，也稱為累積分佈函數 (CDF)。

此函數是 MODEL_QUANTILE 的反函數。有關預測建模函數的資訊，請參閱預測建模函數在 Tableau 中的運作方式。

以下公式可傳回銷售額總合標記的分位數，並根據訂單數進行調整。

MODEL_PERCENTILE(SUM([Sales]), COUNT([Orders]))

在指定的分位數傳回目標運算式和其他預測值定義的可能範圍內的目標數值。這是後驗預測分位數。

此函數是 MODEL_PERCENTILE 的反函數。有關預測建模函數的資訊，請參閱預測建模函數在 Tableau 中的運作方式。

以下公式可傳回預測銷售額總和的中位數 (0.5)，並根據訂單數進行調整。

MODEL_QUANTILE(0.5, SUM([Sales]), COUNT([Orders]))

返回此計算在上一列中的值。如果目前列是分區的第一列，則返回給定運算式。

SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1) 計算 SUM(Profit) 的執行產品。

返回分區中目前列的標準競爭排名。為相同的值指派相同的排名。使用可選的 'asc' | 'desc' 參數指定昇冪或降冪順序。預設為降冪。

利用此函數，將對值集 (6, 9, 9, 14) 進行排名 (4, 2, 2, 1)。

在排名函數中，會忽略 Null。它們不進行編號，且不計入百分位排名計算的總記錄數中。

有關不同排名選項的資訊，請參閱排名計算。

下圖顯示對一組值執行各種排名函數（RANK、RANK_DENSE、RANK_MODIFIED、RANK_PERCENTILE 和 RANK_UNIQUE）的效果。資料集包含 14 名學生（StudentA 到 StudentN）的相關資訊；「Age」欄顯示每個學生的目前年齡（所有學生都介於 17 歲和 20 歲之間）。其餘的欄會顯示每個排名函數對年齡值集的影響，並始終假定函數的預設順序（昇冪或降冪）。

返回分區中目前列的密集排名。為相同的值指派相同的排名，但不會向數字序列中插入間距。使用可選的 'asc' | 'desc' 參數指定昇冪或降冪順序。預設為降冪。

利用此函數，將對值集 (6, 9, 9, 14) 進行排名 (3, 2, 3, 1)。

在排名函數中，會忽略 Null。它們不進行編號，且不計入百分位排名計算的總記錄數中。

有關不同排名選項的資訊，請參閱排名計算。

返回分區中目前列的調整後競爭排名。為相同的值指派相同的排名。使用可選的 'asc' | 'desc' 參數指定昇冪或降冪順序。預設為降冪。

利用此函數，將對值集 (6, 9, 9, 14) 進行排名 (4, 3, 3, 1)。

在排名函數中，會忽略 Null。它們不進行編號，且不計入百分位排名計算的總記錄數中。

有關不同排名選項的資訊，請參閱排名計算。

返回分區中目前列的百分位排名。使用可選的 'asc' | 'desc' 參數指定昇冪或降冪順序。預設為昇冪。

利用此函數對對值集 (6, 9, 9, 14) 進行排名 (0.00, 0.67, 0.67, 1.00)。

在排名函數中，會忽略 Null。它們不進行編號，且不計入百分位排名計算的總記錄數中。

有關不同排名選項的資訊，請參閱排名計算。

返回分區中目前列的唯一排名。為相同的值指派相同的排名。使用可選的 'asc' | 'desc' 參數指定昇冪或降冪順序。預設為降冪。

利用此函數，將對值集 (6, 9, 9, 14) 進行排名 (4, 2, 3, 1)。

在排名函數中，會忽略 Null。它們不進行編號，且不計入百分位排名計算的總記錄數中。

有關不同排名選項的資訊，請參閱排名計算。

返回給定運算式從分區中第一列到目前列的執列平均值。

以下的檢視顯示每季度銷售額。當在 Date 分區中計算 RUNNING_AVG(SUM([Sales]) 時，結果為每個季度的銷售額值的執行平均值。

RUNNING_AVG(SUM([Profit])) 計算 SUM(Profit) 的執行平均值。

返回給定運算式從分區中第一列到目前列的執行計數。

RUNNING_COUNT(SUM([Profit])) 計算 SUM(Profit) 的執行計數。

返回給定運算式從分區中第一列到目前列的執行最大值。

RUNNING_MAX(SUM([Profit])) 計算 SUM(Profit) 的執行最大值。

返回給定運算式從分區中第一列到目前列的執行最小值。

RUNNING_MIN(SUM([Profit])) 計算 SUM(Profit) 的執行最小值。

返回給定運算式從分區中第一列到目前列的執行總計。

RUNNING_SUM(SUM([Profit])) 計算 SUM(Profit) 的執行總計

返回分區中的列數。例如，以下的檢視顯示每季度銷售額。在 Date 分區中有七列，因此 Date 分區的 Size() 為 7。

目前分區包含五列時 SIZE() = 5。

返回指定運算式的布林結果。運算式直接傳遞給執行的 Analytics 擴充服務執行個體。

在 R 運算式中，使用 .argn（帶前導句點）參考參數（.arg1、.arg2 等）。

在 Python 運算式中，使用 _argn（帶前導底線）。

在此 R 範例中，.arg1 等於 SUM( [Profit])：

SCRIPT_BOOL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

對於華盛頓州中的商店 ID，下一範例返回 True，否則返回 False。此範例可以是標題為 IsStoreInWA 的計算欄位的定義。

SCRIPT_BOOL('grepl(".*_WA", .arg1, perl=TRUE)',ATTR([Store ID]))

Python 的命令將採用以下形式：

SCRIPT_BOOL("return map(lambda x : x > 0, _arg1)", SUM([Profit]))

返回指定運算式的整數結果。運算式直接傳遞給執行的 Analytics 擴充服務執行個體。

在 R 運算式中，使用 .argn（帶前導句點）參考參數（.arg1、.arg2 等）

在 Python 運算式中，使用 _argn（帶前導底線）。

在此 R 範例中，.arg1 等於 SUM( [Profit])：

SCRIPT_INT("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

在下一範例中，使用 k-means clustering 建立三個叢集：

SCRIPT_INT('result