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example

ピアソン相関係数は、2 つの変数の間の線形関係を測定します。結果は -1 から +1 の範囲となります。ここで、1 は完全な正の線形関係を示し、0 は変数間に線形関係がないことを示し、−1 は完全な負の線形関係を示します。

CORR 結果の 2 乗は、線形傾向線モデルの R-2 乗の値に相当します。「傾向線モデルの用語」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

テーブル スコープの LOD 式での使用

CORR を使用すると、テーブル スコープの詳細レベルの式(新しいウィンドウでリンクが開く)を使用して、集計していない散布図で相関関係を視覚化できます。例:

{CORR(Sales, Profit)}

詳細レベルの式では、相関はすべての行で実行します。CORR(Sales, Profit) (詳細レベルの式にするには括弧を使用しない) のような式を使用した場合、ビューはそれぞれ未定義の他のデータ ポイントを使用した散布図における、各個別ポイントの相関を示します。

CORR は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_CORR を使用することを検討してください。「表計算関数」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。標本共分散では、母共分散で (COVARP 関数で) 使用される n ではなく、Null でないデータ ポイント数 n-1 を使用して共分散計算を標準化します。標本共分散は、データが、大きな母集団に対する共分散の見積もりに使用されるランダムな標本の場合に適しています。

<expression1> と <expression2> が同じ場合、たとえば、COVAR([profit], [profit]) の場合、COVAR は値がどの程度広い範囲で分散しているかを示す値を返します。

COVAR(X, X) の値は VAR(X) の値と同等であり、STDEV(X)^2 の値とも同等です。

COVAR は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_COVAR を使用することを検討してください。「表計算関数」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

共分散は 2 つの変数の変化をまとめて定量化します。ある変数の値が大きい場合は、平均して、他の変数の大きい値に対応している傾向があるため、プラスの共分散は変数が同じ方向に移動する傾向があることを示します。母共分散は標本共分散に (n-1)/n を乗算したものです。ここで、n は Null でないデータ ポイントの合計です。母共分散は、対象のすべてのアイテムに対して利用可能なデータがある場合に最適です。反対に、アイテムのランダムなサブセットのみがある場合には、標本共分散 (COVAR 関数を使用) が適しています。

<expression1> と <expression2> が同じ場合、たとえば、COVARP([profit], [profit]) の場合、COVARP は値がどの程度広い範囲で分散しているかを示す値を返します。注: COVARP(X, X) の値は VARP(X) の値と同等であり、STDEVP(X)^2 の値とも同等です。

COVARP は次のデータ ソースで利用できます。Tableau データ抽出、Cloudera Hive、EXASolution、Firebird (バージョン 3.0 以降)、Google BigQuery、Hortonworks Hadoop Hive、IBM PDA (Netezza)、Oracle、PostgreSQL、Presto、SybaseIQ、Teradata、Vertica。

他のデータ ソースについては、データを抽出するか WINDOW_COVAR を使用することを検討してください。「表計算関数」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

2 つの引数の最大値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MAX は集計として単一フィールドにも適用できます。

MAX(4,7) = 7
MAX(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #2/20/2021# 
MAX([Name]) = "Zander"

文字列の場合

MAX は、通常、アルファベット順で最後に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MAX の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も高い値です。

日付の場合

日付の場合、MAX は最新の日付です。MAX が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MAX が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MAX(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MAX(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MIN も参照してください。

MEDIAN は次のデータ ソースでは使用できません。Access、Amazon Redshift、Cloudera Hadoop、HP Vertica、IBM DB2、IBM PDA (Netezza)、Microsoft SQL Server、MySQL、SAP HANA、Teradata。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。「データの抽出」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。

2 つの引数の最小値を返します (2 つの引数は同じ型でなければなりません)。

MIN は集計として単一フィールドにも適用できます。

MIN(4,7) = 4
MIN(#3/25/1986#, #2/20/2021#) = #3/25/1986#
MIN([Name]) = "Abebi"

文字列の場合

MIN は、通常、アルファベット順で最初に来る値です。

データベースのデータ ソースでは、MIN の文字列値は、その列でデータベースが定義しているソート順が最も低い値です。

日付の場合

日付の場合、MIN は最も早い日付です。MIN が集計の場合、結果には日付の階層がありません。MIN が比較の場合、結果には日付の階層が保持されます。

集計として

MIN(expression) は集計関数であり、集計された単一の結果を返します。Viz では AGG(expression) と表示されます。

比較として

MIN(expr1, expr2) は 2 つの値を比較し、行レベルの値を返します。

MAX も参照してください。

PERCENTILE([Score], 0.9)

この関数は次のデータ ソースで使用できます。非レガシー Microsoft Excel およびテキスト ファイル接続、抽出および抽出専用のデータ ソース タイプ (Google Analytics、OData、または Salesforce など)、Sybase IQ 15.1 以降のデータ ソース、Oracle 10 以降のデータ ソース、Cloudera Hive および Hortonworks Hadoop Hive データ ソース、EXASolution 4.2 以降のデータ ソース。

他のデータ ソース タイプの場合は、この関数を使用してデータを抽出ファイルに抽出できます。「データの抽出」(新しいウィンドウでリンクが開く)を参照してください。