高度な関数

計算指標ビルダーでは、統計関数および数学関数を適用できます。 この記事では、高度な関数とその定義をアルファベット順にリストして説明します。

これらの関数にアクセスするには、コンポーネントパネルの 関数 リストの下にある すべて表示 を選択します。 下にスクロールして、高度な関数 のリストを表示します。

テーブル関数と行関数

表関数とは、表のどの行についても出力が同じになる関数です。行関数とは、表の各行で出力が異なる関数です。

該当する場合および関連する場合、関数には、関数のタイプで注釈が付けられます。[​ 表 ​]{class="badge neutral"}[行]{class="badge neutral"}

include-zeros パラメータは何を意味しますか？

このパラメーターは、計算にゼロを含むかどうかを示します。ゼロは時には 無 を意味することもありますが、時にはそれが重要です。

例えば、売上高指標を持っていて、レポートにページビュー指標を追加すると、突然売上高の行が増え、すべてがゼロになります。 その追加の指標が、売上高列にある MEAN、ROW MINIMUM、QUARTILE およびその他の計算に影響を与えることはお勧めしません。 この場合、include-zeros パラメーターを確認します。

別のシナリオとして、2 つの目標指標があり、一方の指標の平均または最小値が高くなるのは、一部の行がゼロであるためです。 その場合、パラメーターにゼロを含めるかどうかを確認しないことを選択できます。

および

AND （logical_test）

接続詞。 ゼロに等しくないは true、ゼロに等しいは false と見なされます。 出力は 0 （false）または 1 （true）です。

重複を除外した概算カウント

個別概算カウント（ディメンション）

選択したディメンションのディメンション項目の個別概算カウントを返します。

例

この関数の一般的なユースケースは、おおよその顧客数を取得したい場合です。

逆余弦

逆余弦（メートル法）

[行]{class="badge neutral"}

逆正弦

逆正弦（メートル法）

[行]{class="badge neutral"}

円弧の接線

ARC TANGENT （メートル）

[行]{class="badge neutral"}

Cdf-T

CDF-T （指標、数値）

自由度 n の student-t 分布を持つ確率変数の z スコアが col より小さい確率を返します。

例

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

CDF-Z （指標、数値）

正規分布を持つ確率変数の z スコアが col 未満になる確率を返します。

例

CDF-Z(-∞) = 0
CDF-Z(∞) = 1
CDF-Z(0) = 0.5
CDF-Z(2) ? 0.97725
CDF-Z(-3) ? 0.0013499

天井

CEILING （metric）

[行]{class="badge neutral"}

信頼性 (下限)

CONFIDENCE （normalizing-container, success-metric, control, significity-treshold）

時間一様中央限界理論と漸近的信頼性シーケンス で説明されているように WASKR メソッドを使用して任意の時間の有効な信頼性低い）を計算します。

信頼性は、特定のバリアントがコントロールバリアントと同じであるという証拠がどの程度あるかを示す確率測度です。 信頼性が高いほど、コントロールバリアントおよびコントロールバリアント以外のパフォーマンスが等しいという仮定に対する証拠が少ないことを示します。

信頼性 (上限)

CONFIDENCE （normalizing-container, success-metric, control, significity-treshold）

時間一様中央限界理論と漸近的信頼性シーケンス で説明されているように WASKR メソッドを使用して任意の時間の有効な信頼性上限）を計算します。

信頼性は、特定のバリアントがコントロールバリアントと同じであるという証拠がどの程度あるかを示す確率測度です。 信頼性が高いほど、コントロールバリアントおよびコントロールバリアント以外のパフォーマンスが等しいという仮定に対する証拠が少ないことを示します。

余弦

COSINE （metric）

[行]{class="badge neutral"}

立方根

立方根（メトリック）

数の正の立方根を返します。数の立方根は、3 乗してその数になる値です。

累積

CUMULATIVE （number, metric）

列 x の最後の n 個の要素の合計を返します。n > 0 の場合、最後の n 個の要素または x を合計します。n < 0 の場合、前の要素を合計します。

例

累積（平均）

累積平均（数値、指標）

列 x の最後の n 個の要素の平均を返します。n > 0 の場合、最後の n 個の要素または x を合計します。n < 0 の場合、前の要素を合計します。

NOTE

この関数は、1 人当たりの売上高などのレート指標では機能しません。 この関数は、過去 N 個の収益を合計し、過去 N 個の人物を合計して除算するのではなく、割合を平均します。
代わりに、CUMULATIVE （revenue） ​ CUMULATIVE （person） ​ を使用します。

次と等しい

EQUAL （）

等しい。 出力は 0 （false）または 1 （true）です。

例

Metric 1 = Metric 2

指数回帰：相関係数

指数回帰：相関係数（metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

指数回帰：予測 Y

指数回帰：予測 Y （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[行]{class="badge neutral"}

指数回帰：切片

指数回帰：INTERCEPT （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

指数回帰：勾配

指数回帰：SLOPE （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

Floor

FLOOR （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[行]{class="badge neutral"}

次よりも大きい

GREATER THAN （）

出力は 0 （false）または 1 （true）です。

例

Metric 1 > Metric 2

次よりも大きいか等しい

GREATER THAN OR EQUAL （）

次よりも大きいか等しい。 出力は 0 （false）または 1 （true）です。

例

Metric 1 >= Metric 2

双曲線余弦

双曲線余弦（メートル法）

[行]{class="badge neutral"}

双曲線正弦

双曲線正弦（メートル法）

[行]{class="badge neutral"}

双曲線正接

双曲線正接（メートル）

[行]{class="badge neutral"}

​

IF （logical_test, value_if_true, value_if_false）

[行]{class="badge neutral"}

未満

LESS THAN （）

出力は 0 （false）または 1 （true）です。

例

Metric 1 < Metric 2

次よりも小さいか等しい

LESS THAN OR EQUAL （）

次よりも小さいか等しい。 出力は 0 （false）または 1 （true）です。

例

Metric 1 <= Metric 2

線形回帰：相関係数

線形回帰：相関係数（metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

線形回帰：切片

線形回帰：INTERCEPT （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

線形回帰：予測 Y

線形回帰：予測された Y （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[行]{class="badge neutral"}

線形回帰：勾配

線形回帰：SLOPE （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

ログベース 10

ログベース 10 （指標）

[行]{class="badge neutral"}

回帰を記録：相関係数

LOG 回帰：相関係数（metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

ログ回帰：インターセプト

LOG 回帰：INTERCEPT （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

回帰を記録：予測 Y

ログ回帰：予測された Y （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[行]{class="badge neutral"}

回帰を記録：勾配

LOG 回帰：SLOPE （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

自然対数

自然ログ（指標）

数の自然対数を返します。自然対数の底は定数 e（2.71828182845904）です。LN は、EXP 関数の逆関数です。

ではない

NOT （logical）

否定（ブール値として）。 出力は 0 （false）または 1 （true）です。

次と等しくない

NOT EQUAL （）

等しくない。 出力は 0 （false）または 1 （true）です。

例

Metric 1 != Metric 2

または

OR （logical_test）

[行]{class="badge neutral"}

円周率

PI （）

円周率を返します。円周率：3.14159…

累乗回帰：相関係数

POWER 回帰：相関係数（metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

累乗回帰：インターセプト

POWER 回帰：INTERCEPT （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

累乗回帰：予測 Y

POWER 回帰：予測 Y （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[行]{class="badge neutral"}

累乗回帰：勾配

POWER 回帰：SLOPE （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

二次回帰：相関係数

二次回帰：相関係数（metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

二次回帰：切片

二次回帰：INTERCEPT （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

二次回帰：予測 Y

二次回帰：予測 Y （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[行]{class="badge neutral"}

二次回帰：勾配

二次回帰：SLOPE （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

逆回帰：相関係数

逆回帰：相関係数（metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

逆回帰：インターセプト

回帰回帰：INTERCEPT （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

逆回帰：予測 Y

逆回帰：予測 Y （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[行]{class="badge neutral"}

逆回帰：勾配

回帰回帰：SLOPE （metric_X, metric_Y, include_zeros）

[テーブル]{class="badge neutral"}

正弦

正弦（メートル法）

[行]{class="badge neutral"}

t スコア

T-SCORE （metric, include_zeros）

MEAN からの偏差を標準偏差で割ったもの。 Z スコアのエイリアス。

t 検定

T-TEST （metric, degrees, tail）

t スコアが x および n 自由度の m テール型 t 検定を実行します。

詳細

シグネチャは T-TEST （metric, degrees, tail）です。 その下では、単に m CDF-T(-ABSOLUTE VALUE(tails), degrees) を呼び出します。 この関数は、m CDF-Z(-ABSOLUTE VALUE(tails)) を実行する Z-TEST 関数に類似しています。

返される値は、指定された自由度とテール数において検定統計量 x が見られる確率です。

例：

タンジェント

TANGENT （metric）

指定された角度のタンジェントを返します。角度が度で表されている場合は、角度に PI( )/180 を掛けます。

Z スコア

Z-SCORE （metric, include_zeros）

[行]{class="badge neutral"}

Z スコアが 0 （ゼロ）の場合は、スコアが平均と同じであることを意味します。 z スコアは正と負のどちらにもなり得ます。平均値を上回るか下回るかを標準偏差の数で示します。

z スコアの式は次のようになります。

ここで、x は生のスコア、μ は母集団の平均、σ は母集団の標準偏差です。

Z 検定

Z-TEST （metric_tails）

z スコアが x の n 方向の z 検定を実行します。