Эти функции могут использоваться только в выражениях диаграмм.
Пользуйтесь информацией из раскрывающегося списка по каждой функции, чтобы увидеть краткое описание и синтаксис каждой функции. Дополнительную информацию можно получить, если щелкнуть имя функции в описании синтаксиса.
Функции ранжирования в диаграммах
Примечание к информацииПри использовании данных функций автоматически отключается запрещение нулевых значений. Значения NULL игнорируются.
Rank() оценивает строки диаграммы в выражении и для каждой строки отображает относительное положение значения измерения, оцененного в выражении. При оценке выражения эта функция сравнивает результат с результатом других строк, содержащих текущий сегмент столбца, и возвращает ранжирование текущей строки в сегменте.
HRank() оценивает выражение и сравнивает результат с результатом других столбцов, содержащих сегмент текущей строки сводной таблицы. Затем функция возвращает ранжирование текущего столбца в сегменте.
KMeans2D() вычисляет строки диаграммы путем применения кластеризации методом k-средних; для каждой строки диаграммы отображается идентификатор кластера, которому была назначена эта точка диаграммы. Столбцы, используемые алгоритмом кластеризации, определены соответственно параметрами coordinate_1 и coordinate_2. Они оба являются агрегированиями. Количество созданных кластеров определяется параметром num_clusters. Данные могут быть при необходимости нормализованы с помощью параметра нормы.
KMeansND() вычисляет строки диаграммы путем применения кластеризации методом k-средних; для каждой строки диаграммы отображается идентификатор кластера, которому была назначена эта точка диаграммы. Столбцы, используемые алгоритмом кластеризации, определяются соответственно параметрами coordinate_1 и coordinate_2 и т. д. до n столбцов. Все они являются агрегированиями. Количество созданных кластеров определяется параметром num_clusters.
KMeansCentroid2D() вычисляет строки диаграммы путем применения кластеризации методом k-средних; для каждой строки диаграммы отображается желаемая координата кластера, которому была назначена эта точка диаграммы. Столбцы, используемые алгоритмом кластеризации, определяются соответственно параметрами coordinate_1 и coordinate_2. Они оба являются агрегированиями. Количество созданных кластеров определяется параметром num_clusters. Данные могут быть при необходимости нормализованы с помощью параметра нормы.
KMeansCentroidND() вычисляет строки диаграммы путем применения кластеризации методом k-средних; для каждой строки диаграммы отображается желаемая координата кластера, которому была назначена эта точка диаграммы. Столбцы, используемые алгоритмом кластеризации, определяются соответственно параметрами coordinate_1 и coordinate_2 и т. д. до n столбцов. Все они являются агрегированиями. Количество созданных кластеров определяется параметром num_clusters.
Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице и с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом, чтобы мы смогли ее исправить!
