Tableau 中的聚合函数

本文介绍 Tableau 中的聚合函数及其用途。它还演示如何使用示例创建聚合计算。

聚合函数允许您进行汇总或更改数据的粒度。

例如，您可能想要准确知道您的商店在特定年度有多少订单。您可以使用 COUNTD 函数对您的公司具有的准确订单数进行汇总，然后按年对可视化项进行细分。

计算可能如下所示：

COUNTD(Order ID)

可视化项可能如下所示：

聚合和浮点算法：有些聚合的结果可能并非总是完全符合预期。例如，您可能发现 Sum 函数返回值 -1.42e-14 作为列数，而您知道求和结果应该正好为 0。出现这种情况的原因是电气电子工程师学会 (IEEE) 754 浮点标准要求数字以二进制格式存储，这意味着数字有时会以极高的精度级别舍入。您可以使用 ROUND 函数（请参见数字函数）或者通过将数字格式设置为显示较少小数位来消除这种潜在误差。

皮尔森相关系数衡量两个变量之间的线性关系。结果范围为 -1 至 +1（包括 -1 和 +1），其中 1 表示精确的正向线性关系，0 表示方差之间没有线性关系，而 −1 表示精确的反向关系。

CORR 结果的平方等于线性趋势线模型的 R 平方值。请参见“趋势线模型术语”(链接在新窗口中打开)。

与表范围 LOD 表达式一起使用：

您可以使用 CORR，通过表范围的详细级别表达式(链接在新窗口中打开)来可视化解聚散点图中的相关性。例如：

借助详细级别表达式，关联将在所有行上运行。如果您使用像 CORR(Sales, Profit)（不带两边的方括号可使其成为详细级别表达式）这样的公式，视图将显示散点图中每个单独的点与其他每个点（未定义）的关联。

CORR适用于以下数据源：Tableau 数据提取、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird（版本 3.0 及更高版本）、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

对于其他数据源，请考虑提取数据或使用 WINDOW_CORR。请参见“表计算函数”(链接在新窗口中打开)。

协方差对两个变量的共同变化方式进行量化。正协方差指明两个变量趋向于向同一方向移动，平均来说，即一个变量的较大值趋向于与另一个变量的较大值对应。样本协方差使用非空数据点的数量 n - 1 来规范化协方差计算，而不是使用总体协方差（可用于 COVARP 函数）所使用的 n。当数据是用于估算较大总体的协方差的随机样本时，则样本协方差是合适的选择。

如果 和 相同（例如， COVAR([profit], [profit])），COVAR 将返回一个值，指明值分布的广泛程度。

COVAR(X, X) 的值等于 VAR(X)的值，也等于 STDEV(X)^2 的值。

COVAR适用于以下数据源：Tableau 数据提取、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird（版本 3.0 及更高版本）、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

对于其他数据源，请考虑提取数据或使用 WINDOW_COVAR。请参见“表计算函数”(链接在新窗口中打开)。

协方差对两个变量的共同变化方式进行量化。正协方差指明两个变量趋向于向同一方向移动，平均来说，即一个变量的较大值趋向于与另一个变量的较大值对应。总体协方差等于样本协方差除以 (n-1)/n，其中 n 是非空数据点的总数。如果存在可用于所有相关项的数据，则总体协方差是合适的选择，与之相反，在只有随机项子集的情况下，样本协方差（及 COVAR 函数）较为适合。

如果 和 相同（例如， COVARP([profit], [profit])），COVARP 将返回一个值，指明值分布的广泛程度。注意：COVARP(X, X) 注意：的值等于 VARP(X)的值，也等于 STDEVP(X)^2 的值。

COVARP 适用于以下数据源：Tableau 数据提取、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird（版本 3.0 及更高版本）、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica

对于其他数据源，请考虑提取数据或使用 WINDOW_COVAR。请参见“表计算函数”(链接在新窗口中打开)。

返回两个参数（必须为相同数据类型）中的最大值。

MAX 也可以聚合形式应用于单个字段。

对于字符串

MAX 通常是按字母顺序排在最后的值。

对于数据库数据源，MAX 字符串值在数据库为该列定义的排序序列中最高。

对于日期

对于日期，MAX 是最近的日期。如果 MAX 是聚合，结果不会有日期层次结构。如果 MAX 是比较，结果将保留日期层次结构。

作为聚合

MAX(expression) 是聚合函数，返回单个聚合结果。这在可视化项中显示为 AGG(expression)。

作为比较

MAX(expr1, expr2) 比较这两个值并返回一个行级值。

另请参见 MIN。

MEDIAN 不适用于以下数据源：Access、Amazon Redshift、Cloudera Hadoop、HP Vertica、IBM DB2、IBM PDA (Netezza)、Microsoft SQL Server、MySQL、SAP HANA、Teradata。

对于其他数据源类型，可以将数据提取到数据提取文件以使用此函数。请参见提取数据(链接在新窗口中打开)。

返回两个参数（必须为相同数据类型）中的最大值。

MIN 也可以聚合形式应用于单个字段。

对于字符串

MIN 通常是按字母顺序排列在前面的值。

对于数据库数据源，MIN 字符串值在数据库为该列定义的排序序列中最低。

对于日期

对于日期，MIN 是最早的日期。如果 MIN 是聚合，结果不会有日期层次结构。如果 MIN 是比较，结果将保留日期层次结构。

作为聚合

MIN(expression) 是聚合函数，返回单个聚合结果。这在可视化项中显示为 AGG(expression)。

作为比较

MIN(expr1, expr2) 比较这两个值并返回一个行级值。

另请参见 MAX。

此函数可用于以下数据源：非旧版 Microsoft Excel 和文本文件连接、数据提取和仅数据提取数据源类型（例如 Google Analytics、OData 或 Salesforce）、Sybase IQ 15.1 及更高版本数据源、Oracle 10 及更高版本的数据源、Cloudera Hive 和 Hortonworks Hadoop Hive 数据源、EXASolution 4.2 及更高版本的数据源。

对于其他数据源类型，可以将数据提取到数据提取文件以使用此函数。请参见提取数据(链接在新窗口中打开)。

按照下面的步骤进行操作以了解如何创建聚合计算。

在 Tableau Desktop 中，连接到 Tableau 附带的示例 - 超市已保存数据源。

导航到工作表，并选择“分析”>“创建计算字段”。

在打开的计算编辑器中，执行以下操作：

将计算字段命名为“Margin”（利润）。

输入以下公式：

IIF(SUM([Sales]) !=0, SUM([Profit])/SUM([Sales]), 0)

注意：您可以使用函数引用来查找聚合函数和其他函数（如此示例中的逻辑 IIF 函数），并将其添加到计算公式。有关详细信息，请参见在计算编辑器中使用函数引用。

完成后，单击“确定”。

新的聚合计算将出现在“数据”窗格中的“度量”下。就像其他字段一样，您可以在一个或多个可视化项中使用该字段。

注意：聚合计算始终为度量。

当将“Margin”（利润）放在工作表中的功能区或卡上时，它的名称将更改为“AGG(Margin)”，表示它是聚合计算，并且无法进一步聚合。

适用于聚合计算的规则如下：

任何聚合计算中不得同时包括聚合值和解聚值。例如，SUM(Price)*[Items] 不是有效的表达式，因为 SUM(Price) 已聚合，而 Items 则没有。不过，SUM(Price*Items) 和 SUM(Price)*SUM(Items) 均有效。

表达式中的常量可根据情况充当聚合值或解聚值。例如：SUM(Price*7) 和 SUM(Price)*7 均为有效的表达式。

所有函数都可用聚合值进行计算。但是，任何给定函数的参数必须或者全部聚合，或者全部解聚。例如：MAX(SUM(Sales),Profit) 不是有效的表达式，因为 Sales 已聚合，而 Profit 则没有。不过，MAX(SUM(Sales),SUM(Profit)) 为有效的表达式。

聚合计算的结果始终为度量。

与预定义聚合一样，聚合计算可正确地进行总计计算。有关详细信息，请参见“总计”。

了解计算：聚合计算(链接在新窗口中打开)

Tableau 中的数据聚合(链接在新窗口中打开)

Tableau 中的函数

Tableau 函数（按类别）(链接在新窗口中打开)

Tableau 函数（按字母顺序）