引用:高级函数
可通过以下方法访问这些函数:选中 函数 下拉列表中的 显示高级。
table 函数与 row 函数 section_8977BE40A47E4ED79EB543A9703A4905
在 table 函数中,输出对于表中的每一行都是相同的。在 row 函数中,输出对于表中的每一行都是不同的。
Include-Zeros 参数的含义 section_C7A2B05929584C65B308FD372CB8E8E3
它可告知计算中是否包含零。零有时表示“无”,有时又十分重要。
例如,如果您有收入量度,然后又将页面查看次数量度添加到报表中,则您的收入会突然多出一些全部为零的行。您也许不希望这影响到收入列中已有的任何 MEAN、MIN、QUARTILE 等计算。在这种情况下,您需要检查 include-zeros 参数。
另一方面,如果您有两个感兴趣的量度,则因为其中一个量度的某些行是零而说该量度具有更高的平均值或最小值,这是不合理的,因此,在这种情况下,您不需要检查参数是否包含零。
AND concept_E14513FE464F4491AD0D4130D4EE621C
返回其参数的值。使用 NOT 确保值不等于某一特定值。
AND(logical_test1,[logical_test2],...)
非重复近似计数(维度) concept_000776E4FA66461EBA79910B7558D5D7
返回适用于所选维度的维度项目的非重复近似计数。该函数使用非重复近似计数的 HyperLogLog (HLL) 方法。该函数已配置为保证该值在 95% 的实际值的 5% 以内。
Approximate Count Distinct (dimension)
用例示例 section_424E3FC5092948F0A9D655F6CCBA0312
Approximate Count Distinct (customer ID eVar) 是此函数的常见用例。
新“近似客户”计算量度的定义:
以下表示在报告中使用“近似客户”量度的方式:
超出的独特数 section_9C583858A9F94FF7BA054D1043194BAA
Count()、RowCount() 和 Approximate Count Distinct() 会受到“超出的独特数”限制的约束。如果维度在特定月份内达到“超出的独特数”限制,则该值将计数为 1 个维度项目。
比较计数函数 section_440FB8FB44374459B2C6AE2DA504FC0B
Approximate Count Distinct() 是对 Count() 和 RowCount() 函数所做出的改进,因为创建的量度可用于任何维度报表,以呈现单独维度项目的近似计数。例如,“移动设备类型”报表中使用的客户 ID 计数。
由于 Approximate Count Distinct() 使用了 HLL 方法,而 Count() 和 RowCount() 属于精确计数,因而此函数的准确性要略小于 Count() 和 RowCount()。
反余弦 (Row) concept_1DA3404F3DDE4C6BAF3DBDD655D79C7B
返回某量度的反余弦。反余弦是一个其余弦为数字的角。返回的角为范围在 0(零)到 pi 之间的弧度。如果要将结果从弧度转换为角度,请将其乘以 180/PI( )。
ACOS(metric)
反正弦 (Row) concept_90F00DEC46BA47F8A21493647D9668CD
返回某数字的反正弦。反正弦是一个其正弦为数字的角。返回的角为范围在 -pi/2 到 pi/2 之间的弧度。要以角度表示反正弦,请将结果乘以 180/PI( )。
ASIN(metric)
反正切 (Row) concept_3408520673774A10998E9BD8B909E90C
返回某数字的反正切。反正切是一个其正切为数字的角。返回的角为范围在 -pi/2 到 pi/2 之间的弧度。要以角度表示反正切,请将结果乘以 180/PI( )。
ATAN(metric)
指数回归:预测的 Y (Row) concept_25615693312B4A7AB09A2921083502AD
计算预测的 y 值 (metric_Y),假定已知的 x 值 (metric_X) 使用“最小二乘法”计算基于以下方程式的最佳拟合直线。
ESTIMATE.EXP(metric_X, metric_Y)
Cdf-T concept_4E2F2673532A48B5AF786521DE428A66
返回在 n 自由度的学生 t 分布下,其 Z 分数小于 x 的值的百分比。
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 concept_99C97ACC40A94FADBCF7393A17BC2D12
返回在正态分布下,其 Z 分数小于 x 的值的百分比。
cdf_z( -∞ ) = 0
cdf_z( ∞ ) = 1
cdf_z( 0 ) = 0.5
cdf_z( 2 ) ? 0.97725
cdf_z( -3 ) ? 0.0013499
向上取整 (Row) concept_A14CDB1E419B4AA18D335E5BA2548346
返回不小于给定值的最小整数。例如,如果您要避免在报告收入时出现货币小数位数,而某产品的收入为 $569.34,则使用公式 CEILING(Revenue) 可将收入向上舍入为最接近的美元数 $570。
CEILING(metric)
余弦 (Row) concept_DD07AA1FB08145DC89B69D704545FD0A
返回给定角的余弦。如果角以角度表示,则将该角乘以 PI( )/180。
COS(metric)
立方根 concept_BD93EFA45DF7447A8F839E1CA5B5F795
返回某数字的正立方根。某数字的立方根是该数字三分之一次幂的值。
CBRT(metric)
累积 concept_3D3347797B6344CE88B394C3E39318ED
返回最后 N 行的 x 总和(按维度排序,将哈希值用于基于字符串的字段)。
如果 N <= 0,则使用所有之前的行。由于它是按维度排序的,因此它仅对于具有自然顺序的维度(例如日期或路径长度)有用。
| Date | Rev | cumul(0,Rev) | cumul(2,Rev) |
|------+------+--------------+--------------|
| May | $500 | $500 | $500 |
| June | $200 | $700 | $700 |
| July | $400 | $1100 | $600 |
累积平均数 concept_ABB650962DC64FD58A79C305282D3E61
返回最后 N 行的平均数。
如果 N <= 0,则使用所有之前的行。由于它是按维度排序的,因此它仅对于具有自然顺序的维度(例如日期或路径长度)有用。
cumul(revenue)/cumul(visitor)
等于 concept_A3B97152B5F74E04A97018B35734BEEB
返回与某一数字或字符串值完全匹配的项目。
指数回归_ 相关系数 (Table) concept_C18BBFA43C1A499293290DF49566D8D8
返回相关系数 r,它介于回归方程式的两个量度列(metric_A 和 metric_B)之间。
CORREL.EXP(metric_X, metric_Y)
指数回归:截距 (Table) concept_0047206C827841AD936A3BE58EEE1514
返回截距 b,它介于以下方程式的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
INTERCEPT.EXP(metric_X, metric_Y)
指数回归:斜率 (Table) concept_230991B0371E44308C52853EFA656F04
返回斜率 a,它介于以下方程式的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
SLOPE.EXP(metric_X, metric_Y)
向下取整 (Row) concept_D368150EC3684077B284EE471463FC31
返回不大于给定值的最大整数。例如,如果您要避免在报告收入时出现货币小数位数,而某产品的收入为 $569.34,则使用公式 FLOOR(Revenue) 可将收入向下舍入为最接近的美元数 $569。
FLOOR(metric)
大于 concept_A83734A0C0C14646B76D2CC5E677C644
返回数字计数大于输入值的项目。
大于或等于 concept_8CA6DF1F84784D50849BF1C566AE1D37
返回数字计数大于或等于输入值的项目。
双曲余弦 (Row) concept_79DD5681CE9640BDBA3C3F527343CA98
返回某数字的双曲余弦。
COSH(metric)
双曲正弦 (Row) concept_96230731600C45E3A4E823FE155ABA85
返回某数字的双曲正弦。
SINH(metric)
双曲正切 (Row) concept_BD249013732F462B9863629D142BCA6A
返回某数字的双曲正切。
TANH(metric)
IF (Row) concept_6BF0F3EAF3EF42C288AEC9A79806C48E
IF 函数可在您指定的条件计算为 TRUE 时返回一个值,在该条件计算为 FALSE 时返回另一个值。
IF(logical_test, [value_if_true], [value_if_false])
小于 concept_A4A85C0FDF944AACAD4B8B55699D1B11
返回数字计数小于输入值的项目。
小于或等于 concept_99D12154DE4848B1B0A6327C4322D288
返回数字计数小于或等于输入值的项目。
线性回归_ 相关系数 concept_132AC6B3A55248AA9C002C1FBEB55C60
Y = a X + b。返回相关系数。
线性回归_ 截距 concept_E44A8D78B802442DB855A07609FC7E99
Y = a X + b。返回 b。
线性回归_ 预测的 Y concept_9612B9BF106D4D278648D2DF92E98EFC
Y = a X + b。返回 Y。
线性回归_ 斜率 concept_12352982082A4DDF824366B073B4C213
Y = a X + b。返回 a。
以 10 为底的对数 (Row) concept_4C65DF9659164261BE52AA5A95FD6BC1
返回某数字以 10 为底数的对数。
LOG10(metric)
对数回归:相关系数 (Table) concept_F3EB35016B754E74BE41766E46FDC246
返回相关系数 r,它介于回归方程式 Y = a ln(X) + b 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。它是使用 CORREL 方程式计算的。
CORREL.LOG(metric_X,metric_Y)
对数回归:截距 (Table) concept_75A3282EDF54417897063DC26D4FA363
返回截距 b 作为最小二乘法回归,它介于回归方程式 Y = a ln(X) + b 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。它是使用 INTERCEPT 方程式计算的。
INTERCEPT.LOG(metric_X, metric_Y)
对数回归:预测的 Y(行) concept_5F3A9263BBB84E6098160A4DFB9E3607
计算预测的 y 值 (metric_Y),假定已知的 x 值 (metric_X) 使用“最小二乘法”计算基于 Y = a ln(X) + b 的最佳拟合直线。该值使用 ESTIMATE 方程式进行计算。
在回归分析中,此函数计算预测的 y 值 (metric_Y),假定已知的 x 值 (metric_X) 使用对数计算 Y = a ln(X) + b 的最佳拟合直线。a 值对应每个 x 值,而 b 则是一个常数值。
ESTIMATE.LOG(metric_X, metric_Y)
对数回归:斜率 (Table) concept_B291EFBE121446A6B3B07B262BBD4EF2
返回斜率 a,它介于回归方程式 Y = a ln(X) + b 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。它是使用 SLOPE 方程式计算的。
SLOPE.LOG(metric_A, metric_B)
自然对数 concept_D3BE148A9B84412F8CA61734EB35FF9E
返回某数字的自然对数。自然对数以常数 e (2.71828182845904) 为底数。LN 是 EXP 函数的反函数。
LN(metric)
NOT concept_BD954C455A8148A3904A301EC4DC821E
如果数字为 0,则返回 1;如果为其他数字,则返回 0。
NOT(logical)
使用 NOT 时,需要知道表达式(<、>、=、<> 等)返回值 0 还是 1。
不等于 concept_EC010B7A9D2049099114A382D662FC16
返回不包含输入值的完全匹配项的所有项目。
或 (Row) concept_AF81A33A376C4849A4C14F3A380639D2
如果有任何参数为 TRUE,则返回 TRUE;如果所有参数均为 FALSE,则返回 FALSE。
OR(logical_test1,[logical_test2],...)
Pi concept_41258789660D4A33B5FB86228F12ED9C
返回常数 PI (3.14159265358979),精确到 15 位数字。
PI()
PI 函数没有参数。
幂回归:相关系数 (Table) concept_91EC2CFB5433494F9E0F4FDD66C63766
返回相关系数 r,它介于 Y = b*X 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
CORREL.POWER(metric_X, metric_Y)
幂回归:截距 (Table) concept_7781C85597D64D578E19B212BDD1764F
返回截距 b,它介于 Y = b*X 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
INTERCEPT.POWER(metric_X, metric_Y)
幂回归:预测的 Y (Row) concept_CD652C0A921D4EFBA8F180CB8E486B18
计算预测的 y 值 (metric_Y),假定已知的 x 值 (metric_X) 使用“最小二乘法”计算 Y = b*X 的最佳拟合直线。
ESTIMATE.POWER(metric_X, metric_Y)
幂回归:斜率 (Table) concept_5B9E71B989234694BEB5EEF29148766C
返回斜率 a,它介于 Y = b*X 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
SLOPE.POWER(metric_X, metric_Y)
二次回归:相关系数 (Table) concept_9C9101A456B541E69BA29FCEAC8CD917
返回相关系数 r,它介于 Y=(a X+b)*** 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
CORREL.QUADRATIC(metric_X, metric_Y)
二次回归:截距 (Table) concept_69DC0FD6D38C40E9876F1FD08EC0E4DE
返回截距 b,它介于 Y=(a X+b)*** 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
INTERCEPT.POWER(metric_X, metric_Y)
二次回归:预测的 Y (Row) concept_2F1ED70B1BDE4664A61CC09D30C39CBB
计算预测的 y 值 (metric_Y),假定已知的 x 值 (metric_X) 使用最小二乘法计算使用 Y=(a X+b)*** 的最佳拟合直线。
ESTIMATE.QUADRATIC(metric_A, metric_B)
二次回归:斜率 (Table) concept_0023321DA8E84E6D9BCB06883CA41645
返回斜率 a,它介于 Y=(a X+b)*** 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
SLOPE.QUADRATIC(metric_X, metric_Y)
倒数回归:相关系数 (Table) concept_EBEC509A19164B8AB2DBDED62F4BA2A5
返回相关系数 r,它介于 Y = a/X+b 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
CORREL.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)
倒数回归:截距 (Table) concept_2DA45B5C69F140EC987649D2C88F19B3
返回截距 b,它介于 Y = a/X+b 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
INTERCEPT.RECIPROCAL(metric_A, metric_B)
倒数回归:预测的 Y (Row) concept_2CF4B8F417A84FE98050FE488E227DF8
计算预测的 y 值 (metric_Y),假定已知的 x 值 (metric_X) 使用最小二乘法计算使用 Y = a/X+b 的最佳拟合直线。
ESTIMATE.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)
倒数回归:斜率 (Table) concept_8A8B68C9728E42A6BFDC6BD5CBDCCEC5
返回斜率 a,它介于 Y = a/X+b 的两个量度列(metric_X 和 metric_Y)之间。
SLOPE.RECIPROCAL(metric_X, metric_Y)
正弦 (Row) concept_21C8C3AA835947A28B53A4E756A7451E
返回给定角的正弦。如果角以角度表示,则将该角乘以 PI( )/180。
SIN(metric)
T 分数 concept_80D2B4CED3D0426896B2412B4FC73BF7
Z 分数的别名,即由平均值偏差除以标准偏差
T 测试 concept_A1F78F4A765348E38DBCAD2E8F638EB5
通过 col 的 t 分数和 n 自由度,执行以 m 结尾的 t 测试。
签名为 t_test( x, n, m )
。在下面,它只是调用 m*cdf_t(-abs(x),n)
。(这类似于运行 m*cdf_z(-abs(x))
的 z 测试函数。)
其中,m
为尾数,n
为自由度。这些应为数字(整个报表的常量,即不按行发生变化)。
X
为 t 测试统计数据,通常是基于量度的公式(例如 zscore),每行都将对其进行评估。
返回值是指在给定自由度和尾数的情况下,获得测试统计数据 x 的几率。
示例:
-
用其查找离群值:
code language-none t_test( zscore(bouncerate), row-count-1, 2)
-
将其与
if
结合使用,以忽略过高或过低的跳出率,并对其他内容的访问次数进行计数:code language-none if ( t_test( z-score(bouncerate), row-count, 2) < 0.01, 0, visits )
正切 concept_C25E00CB17054263AB0460D9EF94A700
返回给定角的正切。如果角以角度表示,则将该角乘以 PI( )/180。
TAN (metric)
Z 分数 (Row) concept_96BEAC79476C49B899DB7E193A5E7ADD
返回基于正态分布的 Z 分数,或正态分数。Z 分数是一个标准偏差数,观测分数来自平均值。Z 分数为 0(零)表示分数与平均值相同。Z 分数可以为正数或负数,用于指示该分数在平均值之上还是之下,以及依据多少个标准偏差。
Z 分数的方程式为:
其中,x 为原始分数,μ 为群体平均值,σ 为群体标准偏差。
Z 分数(量度)
Z 测试 concept_2A4ADD6B3AEB4A2E8465F527FAFC4C23
通过 A 的 Z 分数,执行以 n 结尾的 Z 测试。
返回当前行在列中偶然可见的几率。