Referência - funções avançadas

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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.

AND

Retorna o valor do seu argumento. Use NOT para garantir que um valor não seja igual a um determinado valor.

AND(logical_test1,[logical_test2],...)

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)

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:

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)

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)

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)

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)

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 CEILING(Revenue) para arredondar a receita para cima; neste caso, US$570.

CEILING(metric)

Confiança

Confiança é uma medida probabilística sobre quanta evidência existe de que determinada variante é a mesma que a variante de controle. Uma confiança maior indica menos evidência para o pressuposto de que as variantes de controle e de não controle têm desempenho igual.

fx Confidence (normalizing-container, success-metric, control, significance-threshold)

Cosseno (Linha)

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

COS(metric)

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)

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.

cumul(revenue)/cumul(person)

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)

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)

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)

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 FLOOR(Revenue) para arredondar a receita para baixo; neste caso, US$569.

FLOOR(metric)

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)

Seno hiperbólico (Linha)

Retorna o seno hiperbólico de um número.

SINH(metric)

Tangente hiperbólica (Linha)

Retorna a tangente hiperbólica de um número.

TANH(metric)

IF (Linha)

A função IF retorna um valor se uma condição especificada for considerada TRUE, e outro valor se a condição for considerada FALSE.

IF(logical_test, [value_if_true], [value_if_false])

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.

Aumento

Retorna o aumento que uma variante específica tinha em conversões sobre uma variante de controle. É a diferença no desempenho entre uma determinada variante e a linha de base, dividida pelo desempenho da linha de base expresso como uma porcentagem.

fx Lift (normalizing-container, success-metric, control)

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)

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)

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 INTERCEPT.

INTERCEPT.LOG(metric_X, metric_Y)

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 ESTIMATE.

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)

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 SLOPE.

SLOPE.LOG(metric_A, metric_B)

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)

NOT

Retorna 1 se o número for 0, ou retorna 0 se for qualquer outro número.

NOT(logical)

A utilização do NOT 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 TRUE, ou FALSE se todos os argumentos forem FALSE.

OR(logical_test1,[logical_test2],...)

Pi

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

PI()

A função PI não 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)

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)

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*X a.

 ESTIMATE.POWER(metric_X, metric_Y)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

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)

Seno (Linha)

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

SIN(metric)

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:

Tangente

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

TAN (metric)

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.

Pontuação Z (métrica)

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.