Tableau 함수(사전순)

이 참조의 Tableau 함수는 사전순으로 구성되어 있습니다. 특정 문자로 시작하는 함수를 표시하려면 문자를 클릭하십시오. 해당 문자로 시작하는 함수가 없으면 사전순으로 다음 문자로 시작하는 함수가 표시됩니다. Ctrl+F(Mac의 경우 Command-F)를 눌러 페이지에서 특정 함수를 검색하는 데 사용할 수 있는 검색 상자를 열 수도 있습니다.

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z


ABS(number)

주어진 숫자의 절대값을 반환합니다.

ABS(-7) = 7

ABS([Budget Variance])

두 번째 예제에서는 Budget Variance 필드에 포함된 모든 숫자에 대해 절대값을 반환합니다.

ACOS(number)

주어진 숫자의 아크코사인을 반환합니다. 결과는 라디언 단위입니다. 결과는 라디언 단위입니다.

ACOS(-1) = 3.14159265358979

ASCII(string)

string에서 첫 번째 문자의 ASCII 코드를 반환합니다.

ASCII('A') = 65

ASIN(number)

주어진 숫자의 아크사인을 반환합니다. 결과는 라디언 단위입니다. 결과는 라디언 단위입니다.

ASIN(1) = 1.5707963267949

ATAN(number)

주어진 숫자의 아크탄젠트를 반환합니다. 결과는 라디언 단위입니다. 결과는 라디언 단위입니다.

ATAN(180) = 1.5652408283942

ATAN2(y number, x number)

주어진 두 숫자(x 및 y)의 아크탄젠트를 반환합니다. 결과는 라디언 단위입니다. 결과는 라디언 단위입니다.

ATAN2(2, 1) = 1.10714871779409

ATTR(expression)

모든 행에 대해 단일 값이 있으면 식의 값을 반환합니다. 그렇지 않으면 별표를 반환합니다. Null 값은 무시됩니다.

AVG(expression)

식에서 모든 값의 평균을 반환합니다. AVG는 숫자 필드에서만 사용할 수 있습니다. Null 값은 무시됩니다.

CASE expression WHEN value1 THEN return1 WHEN value2 THEN return2...ELSE default return END

CASE 함수는 논리 테스트를 수행하고 적절한 값을 반환하는 데 사용됩니다. CASE는 보통 IIF 또는 IF THEN ELSE보다 사용하기가 쉽습니다. CASE 함수는 expression을 평가하고 value1, value2 등의 일련의 값과 비교한 다음 결과를 반환합니다. expression과 일치하는 값이 있으면 CASE가 해당 반환 값을 반환합니다. 일치 항목이 없으면 기본 반환 식이 사용됩니다. 기본 반환이 없고 일치하는 값도 없으면 Null이 반환됩니다.

일반적으로 IF 함수는 일련의 임의 테스트를 수행하는 데 사용되고 CASE 함수는 식의 일치 항목을 검색하는 데 사용됩니다. 일반적으로 CASE 함수가 더 간결하지만 CASE 함수는 항상 IF 함수로 다시 작성할 수 있습니다.

그룹을 여러 번 사용하여 복잡한 CASE 함수와 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

CASE [Region] WHEN 'West' THEN 1 WHEN 'East' THEN 2 ELSE 3 END

CASE LEFT(DATENAME('weekday',[Order Date]),3) WHEN 'Sun' THEN 0 WHEN 'Mon' THEN 1 WHEN 'Tue' THEN 2 WHEN 'Wed' THEN 3 WHEN 'Thu' THEN 4 WHEN 'Fri' THEN 5 WHEN 'Sat' THEN 6 END

CEILING(number)

같거나 더 큰 값의 가장 근접한 정수로 반올림/반내림합니다.

CEILING(3.1415) = 4

데이터 원본별 지원 여부
데이터 원본 지원
Microsoft Access 지원 안 함
Microsoft Excel 지원
텍스트 파일 지원
통계 파일 지원
Tableau Server 지원
Actian Vectorwise 지원 안 함
Amazon Aurora 지원 안 함
Amazon EMR Hadoop Hive 지원
Amazon Redshift 지원 안 함
Aster Database 지원 안 함
Cloudera Hadoop 지원
DataStax Enterprise 지원
EXASOL 지원 안 함
Firebird 지원 안 함
Google Analytics 지원
Google BigQuery 지원
Google Cloud SQL 지원 안 함
Hortonworks Hadoop Hive 지원
IBM BigInsights 지원 안 함
IBM DB2 지원 안 함
IBM PDA (Netezza) 지원 안 함
MapR Hadoop Hive 지원
MarkLogic 지원 안 함
Microsoft Analysis Services 지원 안 함
Microsoft PowerPivot 지원 안 함
Microsoft SQL Server 지원 안 함
MySQL 지원 안 함
Oracle 지원 안 함
Oracle Essbase 지원 안 함
Actian Matrix(ParAccel) 지원 안 함
Pivotal Greenplum 지원 안 함
PostgreSQL 지원 안 함
Progress OpenEdge 지원 안 함
Salesforce 지원
SAP HANA 지원 안 함
SAP Sybase ASE 지원 안 함
SAP Sybase IQ 지원 안 함
Spark SQL 지원
Splunk 지원 안 함
Teradata 지원 안 함
Teradata OLAP Connector 지원 안 함
Vertica 지원 안 함

CHAR(number)

ASCII 코드 number로 인코딩되는 문자를 반환합니다.

CHAR(65) = 'A'

COLLECT (spatial)

인수 필드의 값을 결합하는 집계 계산입니다. Null 값은 무시됩니다.

참고: COLLECT 함수는 공간 필드에만 사용할 수 있습니다.

COLLECT ([Geometry])

CONTAINS(string, substring)

주어진 문자열에 지정한 부분 문자열이 포함되어 있으면 true를 반환합니다.

CONTAINS(“Calculation”, “alcu”) = true

CORR(expression 1, expression2)

두 식의 피어슨 상관 계수를 반환합니다.

피어슨 상관 계수는 두 변수 간의 선형 관계를 측정합니다. 결과는 -1에서 +1(포함) 사이이며, 1은 정확한 양의 선형 관계 즉, 한 변수가 양의 방향으로 변화하면 다른 변수도 해당하는 양만큼 양의 방향으로 변화하는 관계를 나타내고 0은 변화 사이에 선형 관계가 없음을 나타내고, −1은 정확한 음의 관계를 나타냅니다.

CORR은 다음과 같은 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다.

  • Tableau 데이터 추출(모든 데이터 원본에서 추출을 만들 수 있음)
  • Cloudera Hive
  • EXASOL
  • Firebird(버전 3.0 이상)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

다른 데이터 원본의 경우 데이터를 추출하거나 WINDOW_CORR을 사용하십시오. 자세한 내용은 테이블 계산 함수를 참조하십시오.

참고: CORR 결과의 제곱은 선형 추세선 모델의 R-제곱 값에 해당합니다. 자세한 내용은 추세선 모델 용어를 참조하십시오.

CORR을 사용하여 집계 해제된 분산형 차트의 상관 관계를 시각화할 수 있습니다. 이 작업을 수행하는 방법은 테이블 범위 세부 수준 식을 사용하는 것입니다. 예:

{CORR(Sales, Profit)}

세부 수준 식을 사용하면 상관 관계가 모든 행에서 실행됩니다. CORR(Sales, Profit)(세부 수준 식으로 만들려면 대괄호로 묶지 않아야 함) 같은 수식을 사용하는 경우 분산형 차트의 개별 점과 다른 점 간의 상관 관계(아직 정의되지 않음)가 뷰에 표시됩니다.

자세한 내용은 테이블 범위를 참조하십시오.

COS(number)

각도의 코사인을 반환합니다. 각도를 라디언 단위로 지정합니다.

COS(PI( ) /4) = 0.707106781186548

COT(number)

각도의 코탄젠트를 반환합니다. 각도를 라디언 단위로 지정합니다.

COT(PI( ) /4) = 1

COUNT(expression)

그룹의 항목 수를 반환합니다. Null 값은 계산되지 않습니다.

COUNTD(expression)

그룹의 고유 항목 수를 반환합니다. Null 값은 계산되지 않습니다. 이 함수는 Microsoft Excel 또는 텍스트 파일 데이터 원본을 사용하는 Tableau Desktop 8.2 이전에 만든 통합 문서, 레거시 연결을 사용하는 통합 문서 또는 Microsoft Access 데이터 원본을 사용하는 통합 문서에서 사용할 수 없습니다. 이 함수를 사용하려면 데이터를 추출 파일로 추출합니다. 데이터 추출을 참조하십시오.

COVAR(expression 1, expression2)

두 식의 표본 공분산을 반환합니다.

공분산은 두 변수가 함께 변화하는 정도를 정량화합니다. 양의 공분산은 두 변수가 같은 방향으로 이동하는 경향을 나타냅니다. 즉, 한 변수의 값이 커질수록 다른 변수의 값도 평균적으로 커집니다. 표본 공분산에서는 Null이 아닌 n - 1개의 데이터 요소를 사용하여 공분산 계산을 정규화합니다. 모집단 공분산(COVARP 함수로 사용할 수 있음)에서 사용되는 n개가 아니라는 것에 주의하십시오. 데이터가 대규모 모집단의 분산을 예측하는 데 사용되는 임의 샘플인 경우 표본 공분산을 선택하는 것이 좋습니다.

COVAR은 다음과 같은 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다.

  • Tableau 데이터 추출(모든 데이터 원본에서 추출을 만들 수 있음)
  • Cloudera Hive
  • EXASOL
  • Firebird(버전 3.0 이상)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

다른 데이터 원본의 경우 데이터를 추출하거나 WINDOW_COVAR을 사용하십시오. 자세한 내용은 테이블 계산 함수를 참조하십시오.

COVAR([profit], [profit]) 같이 식1과 식2가 동일한 경우 COVAR은 값이 분산된 정도를 나타내는 값을 반환합니다.

참고: COVAR(X, X) 값은 VAR(X) 값에 해당하며 STDEV(X)^2 값에도 해당합니다.

다음 수식은 SalesProfit의 표본 공분산을 반환합니다.

COVAR([Sales], [Profit])

COVARP(expression 1, expression2)

두 식의 모집단 공분산을 반환합니다.

공분산은 두 변수가 함께 변화하는 정도를 정량화합니다. 양의 공분산은 두 변수가 같은 방향으로 이동하는 경향을 나타냅니다. 즉, 한 변수의 값이 커질수록 다른 변수의 값도 평균적으로 커집니다. 모집단 공분산은 표본 공분산에 (n-1)/n을 곱한 값입니다. 여기서, n은 Null이 아닌 데이터 요소의 총 수입니다. 항목의 임의 하위 집합만 있어 COVAR 함수를 사용하는 표본 공분산이 적합한 경우와 달리 관심 대상인 모든 항목에서 데이터를 사용할 수 있는 경우 모집단 공분산을 선택하는 것이 좋습니다.

COVARP는 다음과 같은 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다.

  • Tableau 데이터 추출(모든 데이터 원본에서 추출을 만들 수 있음)
  • Cloudera Hive
  • EXASOL
  • Firebird(버전 3.0 이상)
  • Google BigQuery
  • Hortonworks Hadoop Hive
  • IBM PDA (Netezza)
  • Oracle
  • PostgreSQL
  • Presto
  • SybaseIQ
  • Teradata
  • Vertica

다른 데이터 원본의 경우 데이터를 추출하거나 WINDOW_COVARP를 사용하십시오. 자세한 내용은 테이블 계산 함수를 참조하십시오.

COVARP([profit], [profit]) 같이 식1과 식2가 동일한 경우 COVARP는 값이 분산된 정도를 나타내는 값을 반환합니다.

참고: COVARP(X, X) 값은 VARP(X) 값에 해당하며 STDEVP(X)^2 값에도 해당합니다.

다음 수식은 SalesProfit의 모집단 공분산을 반환합니다.

COVARP([Sales], [Profit])

DATE(expression)

숫자, 문자열 또는 날짜 식이 주어진 날짜를 반환합니다.

DATE([Employee Start Date])

DATE("April 15, 2004") = #April 15, 2004#

DATE("4/15/2004")

DATE(#2006-06-15 14:52#) = #2006-06-15#

두 번째 및 세 번째 예에서는 따옴표가 필요합니다.

DATEADD(date_part, interval, date)

지정된 숫자의 interval을 해당 날짜의 지정된 date_part에 더해 지정된 날짜를 반환합니다.

DATEADD('month', 3, #2004-04-15#) = 2004-07-15 12:00:00 AM

이 식은 날짜 #2004-04-15#에 3개월을 더합니다.

DATEDIFF(date_part, date1, date2, [start_of_week])

date_part 단위로 표시된 date1date2의 차이를 반환합니다.

주의 첫 번째 일로 고려할 요일을 지정할 때 사용할 수 있는 start_of_week 매개 변수는 선택 사항입니다. 가능한 값은 'monday', 'tuesday' 등입니다. 생략되면 주 시작은 데이터 원본에 의해 결정됩니다. 데이터 원본의 날짜 속성을 참조하십시오.

DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'monday')= 1

DATEDIFF('week', #2013-09-22#, #2013-09-24#, 'sunday')= 0

start_of_week가 'monday'일 때 9월 22일(일요일)과 9월 24일(화요일)은 서로 다른 주이므로 첫 번째 식은 1을 반환합니다. start_of_week가 'sunday'일 때 9월 22일(일요일)과 9월 24일(화요일)은 같은 주이므로 두 번째 식은 0을 반환합니다.

DATENAME(date_part, date, [start_of_week])

datedate_part를 문자열로 반환합니다. 주의 첫 번째 일로 고려할 요일을 지정할 때 사용할 수 있는 start_of_week 매개 변수는 선택 사항입니다. 가능한 값은 'monday', 'tuesday' 등입니다. start_of_week가 생략되면 주의 시작이 데이터 원본에 의해 결정됩니다. 데이터 원본의 날짜 속성을 참조하십시오.

DATENAME('year', #2004-04-15#) = "2004"

DATENAME('month', #2004-04-15#) = "April"

DATEPARSE(format, string)

문자열을 지정된 형식의 날짜/시간으로 변환합니다. 일부 로캘 관련 형식에 대한 지원은 컴퓨터의 시스템 설정에 의해 결정됩니다. 데이터에 표시되며 구문 분석할 필요가 없는 문자는 작은따옴표(' ')로 묶어야 합니다. 값 사이에 구분 기호가 없는 형식의 경우(예: MMddyy) 해당 형식이 예상대로 구문 분석되는지 확인하십시오. 형식은 필드 값이 아닌 상수 문자열이어야 합니다. 이 함수는 데이터가 형식과 일치하지 않으면 Null을 반환합니다.

여러 커넥터에 대해 이 함수를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 필드를 날짜 필드로 변환을 참조하십시오.

DATEPARSE ("dd.MMMM.yyyy", "15.April.2004") = #April 15, 2004#

DATEPARSE ("h'h' m'm' s's'", "10h 5m 3s") = #10:05:03#

DATEPART(date_part, date, [start_of_week])

datedate_part를 정수로 반환합니다.

주의 첫 번째 일로 고려할 요일을 지정할 때 사용할 수 있는 start_of_week 매개 변수는 선택 사항입니다. 가능한 값은 'monday', 'tuesday' 등입니다. start_of_week가 생략되면 주의 시작이 데이터 원본에 의해 결정됩니다. 데이터 원본의 날짜 속성을 참조하십시오.

참고: date_part가 요일이면 start_of_week 매개 변수가 무시됩니다. 이는 Tableau가 고정 요일 정렬에 따라 오프셋을 적용하기 때문입니다.

DATEPART('year', #2004-04-15#) = 2004

DATEPART('month', #2004-04-15#) = 4

DATETIME(expression)

숫자, 문자열 또는 날짜 식이 주어진 날짜/시간을 반환합니다.

DATETIME(“April 15, 2005 07:59:00”) = April 15, 2005 07:59:00

DATETRUNC(date_part, date, [start_of_week])

지정한 날짜를 date_part에 지정된 정확도에 따라 잘라냅니다. 이 함수는 새 날짜를 반환합니다. 예를 들어 월 수준에서 월의 가운데에 있는 날짜를 잘라내면 이 함수는 월의 첫째 날을 반환합니다. 주의 첫 번째 일로 고려할 요일을 지정할 때 사용할 수 있는 start_of_week 매개 변수는 선택 사항입니다. 가능한 값은 'monday', 'tuesday' 등입니다. start_of_week가 생략되면 주의 시작이 데이터 원본에 의해 결정됩니다. 데이터 원본의 날짜 속성을 참조하십시오.

DATETRUNC('quarter', #2004-08-15#) = 2004-07-01 12:00:00 AM

DATETRUNC('month', #2004-04-15#) = 2004-04-01 12:00:00 AM

DAY(date)

주어진 날짜의 일을 정수로 반환합니다.

DAY(#2004-04-12#) = 12

DEGREES(number)

주어진 숫자(라디언 단위)를 각도로 변환합니다.

DEGREES(PI( )/4) = 45.0

DISTANCE(Geometry1, Geometry2, "Units")

두 점 간의 거리 측정값을 지정된 단위로 반환합니다. 지원되는 단위 이름은 미터("meters", "metres", "m), 킬로미터("kilometers", "kilometres", "km"), 마일("miles" 또는 "miles"), 피트("feet," "ft")입니다.

이 함수는 라이브 연결로만 만들 수 있으며 데이터 원본이 추출로 변환되는 동안 계속 작동합니다.

DISTANCE ({ EXCLUDE [Branch Name] : COLLECT([Selected Point]) }, [unselected point], 'km')

DISTANCE([Origin MakePoint],[Destination MakePoint], "miles")

DIV(integer1, integer2)

integer1을 integer2로 나누는 나누기 연산의 정수 부분을 반환합니다.

DIV(11,2) = 5

DOMAIN(string_url)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

주어진 URL 문자열에서 도메인을 문자열로 반환합니다.

DOMAIN('http://www.google.com:80/index.html') = 'google.com'

ENDSWITH(string, substring)

주어진 문자열이 지정한 부분 문자열로 끝나면 true를 반환합니다. 후행 공백은 무시됩니다.

ENDSWITH(“Tableau”, “leau”) = true

EXP(number)

주어진 숫자를 지수로 한 e의 거듭제곱을 반환합니다.

EXP(2) = 7.389

EXP(-[Growth Rate]*[Time])

FIND(string, substring, [start])

string에서 substring의 인덱스 위치를 반환하거나, substring을 찾을 수 없으면 0을 반환합니다. 선택적 인수 start를 추가하면 함수가 인덱스 위치 start 앞에 표시되는 substring 인스턴스를 모두 무시합니다. 문자열에서 첫 번째 문자가 위치 1입니다.

FIND("Calculation", "alcu") = 2

FIND("Calculation", "Computer") = 0

FIND("Calculation", "a", 3) = 7

FIND("Calculation", "a", 2) = 2

FIND("Calculation", "a", 8) = 0

FINDNTH(string, substring, occurrence)

문자열 내 부분 문자열에서 n번째 일치 항목의 위치를 반환합니다. 여기서, n은 occurrence 인수로 정의됩니다.

참고: FINDNTH는 일부 데이터 원본에 사용할 수 없습니다.

FINDNTH("Calculation", "a", 2) = 7

FIRST( )

현재 행에서 파티션에 있는 첫 번째 행까지의 행 수를 반환합니다. 예를 들어 아래 뷰는 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내에서 FIRST()를 계산하는 경우, 두 번째 행에서 첫 번째 행의 오프셋은 -1입니다.

현재 행 인덱스가 3이면 FIRST() = -2입니다.

FLOAT(expression)

인수를 부동 소수점 수로 캐스팅합니다.

FLOAT(3) = 3.000

FLOAT([Age])Age 필드의 모든 값을 부동 소수점 수로 변환합니다.

FLOOR(number)

같거나 더 적은 값의 가장 근접한 정수로 반올림/반내림합니다.

FLOOR(3.1415) = 3

데이터 원본별 지원 여부
데이터 원본 지원
Microsoft Access 지원 안 함
Microsoft Excel 지원
텍스트 파일 지원
통계 파일 지원
Tableau Server 지원
Actian Vector 지원 안 함
Amazon Aurora 지원 안 함
Amazon EMR Hadoop Hive 지원
Amazon Redshift 지원 안 함
Aster Database 지원 안 함
Cloudera Hadoop 지원
DataStax Enterprise 지원
EXASOL 지원 안 함
Firebird 지원 안 함
Google Analytics 지원
Google BigQuery 지원
Google Cloud SQL 지원 안 함
Hortonworks Hadoop Hive 지원
IBM BigInsights 지원 안 함
IBM DB2 지원 안 함
IBM Netezza 지원 안 함
MapR Hadoop Hive 지원
MarkLogic 지원 안 함
Microsoft Analysis Services 지원 안 함
Microsoft PowerPivot 지원 안 함
Microsoft SQL Server 지원 안 함
MySQL 지원 안 함
Oracle 지원 안 함
Oracle Essbase 지원 안 함
ParAccel 지원 안 함
Pivotal Greenplum 지원 안 함
PostgreSQL 지원 안 함
Progress OpenEdge 지원 안 함
Salesforce 지원
SAP HANA 지원 안 함
SAP Sybase ASE 지원 안 함
SAP Sybase IQ 지원 안 함
Spark SQL 지원
Splunk 지원 안 함
Teradata 지원 안 함
Teradata OLAP Connector 지원 안 함
Vertica 지원 안 함

FULLNAME( )

현재 사용자의 전체 이름을 반환합니다. 이 이름은 사용자가 로그인할 때는 Tableau Server 또는 Tableau Online 전체 이름이고 그렇지 않은 경우 Tableau Desktop 사용자의 로컬 또는 네트워크 전체 이름입니다.

[Manager]=FULLNAME( )

관리자 Dave Hallsten이 로그인한 경우 이 예에서는 뷰의 관리자 필드에 Dave Hallsten이 있는 경우에만 True를 반환합니다. 이 계산된 필드를 필터로 사용하면 서버에 로그인한 사람과 관련된 데이터만 표시하는 사용자 필터를 만들 수 있습니다.

GET_JSON_OBJECT(JSON string, JSON path)

참고: Hadoop Hive에 연결된 경우에만 지원됩니다.

JSON 경로를 기반으로 JSON 문자열 내에 JSON 개체를 반환합니다.

GROUP_CONCAT(expression)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

각 레코드의 값을 쉼표로 구분된 단일 문자열로 연결합니다. 이 함수는 문자열의 SUM() 함수처럼 작동합니다.

GROUP_CONCAT(Region) = "Central,East,West"

HEXBINX(number, number)

x, y 좌표를 가장 가까운 육방정계 구간차원의 x 좌표로 매핑합니다. 구간차원의 측면 길이는 1이므로 입력에 적절한 배율을 적용해야 합니다.

HEXBINX 및 HEXBINY는 육방정계 구간차원을 위한 구간 지정 및 그리기 함수입니다. 육방정계 구간차원은 지도와 같은 x/y 평면에서 데이터를 시각화할 수 있는 효율적이고 세련된 옵션입니다. 구간차원이 육방정계이므로 각 구간차원은 원으로 근사화되고 데이터 요소부터 구간차원 중심까지의 거리 변동이 최소화됩니다. 따라서 클러스터링이 더욱 정확해지고 많은 정보를 제공하게 됩니다.

HEXBINX([Longitude], [Latitude])

HEXBINY(number, number)

x, y 좌표를 가장 가까운 육방정계 구간차원의 y 좌표로 매핑합니다. 구간차원의 측면 길이는 1이므로 입력에 적절한 배율을 적용해야 합니다.

HEXBINY([Longitude], [Latitude])

HOST(string_url)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

주어진 URL 문자열에서 호스트 이름을 문자열로 반환합니다.

HOST('http://www.google.com:80/index.html') = 'www.google.com:80'

IF test THEN value END / IF test THEN value ELSE else END

IF THEN ELSE 함수는 논리 테스트를 수행하고 적절한 값을 반환하는 데 사용됩니다. IF THEN ELSE 함수는 일련의 테스트 조건을 평가하고 true인 첫 번째 조건의 값을 반환합니다. true인 조건이 없으면 ELSE 값이 반환됩니다. 각 테스트는 데이터 원본의 부울 필드이거나, 논리 식의 결과인 부울이어야 합니다. 최종 ELSE는 선택 사항이지만 제공하지 않을 경우 true 테스트 식이 없으면 Null이 반환됩니다. 모든 값 식이 동일한 유형이어야 합니다.

IF [Cost]>[Budget Cost] THEN 'Over Budget' ELSE 'Under Budget' END

IF [Budget Sales]!=0 THEN [Sales]/[Budget Sales] END

IF test1 THEN value1 ELSEIF test2 THEN value2 ELSE else END

이 버전의 IF 함수를 사용하여 논리 테스트를 재귀적으로 수행합니다. IF 함수에 ELSEIFvalues 개수에 대한 기본 제공 제한은 없지만 개별 데이터베이스에서 IF 함수의 복잡성을 제한할 수 있습니다. IF 함수를 일련의 중첩된 IIF 문으로 다시 작성할 수는 있지만 식의 평가 방법에 차이가 있습니다. 특히 IIF 문은 TRUE, FALSE 및 UNKNOWN을 구분하는 반면, IF 문은 TRUE와 true 아님(FALSE 및 UNKNOWN 포함)만 구분합니다.

측정값에서 구간차원을 만드는 경우 기본적으로 동일 크기의 구간차원이 만들어집니다. 예를 들어 나이를 나타내는 측정값이 있다고 가정합니다. 해당 측정값에서 구간차원을 만드는 경우 모든 구간차원이 동일한 크기로 만들어집니다. 구간차원의 크기를 지정할 수 있지만 각 구간차원에 대한 별도의 값 범위를 지정할 수는 없습니다. 이 제약 조건을 해결하는 방법은 구간차원을 정의하는 계산된 필드를 만드는 것입니다. 그런 다음 0~20 연령대에 대한 구간차원, 21~32 연령대에 대한 구간차원 등을 만들 수 있습니다. 다음 절차에서는 이 작업을 수행하는 방법을 보여 줍니다.

  1. 분석 > 계산된 필드 만들기를 선택하여 새 계산된 필드를 만듭니다.

  2. 필드에 Age Groups라는 이름을 지정하고 정의 영역에 다음을 입력합니다.

    IF
    [Age] < 21 THEN 'Under 21'
    ELSEIF
    [Age] <= 32 THEN '21-32'
    ELSEIF
    [Age] <= 42 THEN '33-42'
    ELSEIF
    [Age] <= 52 THEN '43-52'
    ELSEIF
    [Age] <= 64 THEN '53-64'
    ELSE '65+'
    END

    수식이 유효함을 나타내는 상태 메시지를 확인한 다음 확인을 클릭합니다.

  3. 데이터 패널의 측정값 영역에서 레코드 수으로 끌어옵니다.

  4. 데이터 패널의 차원 영역에서 Age Groups로 끌어옵니다.

    이제 레코드가 앞서 정의한 6개의 구간차원으로 나뉩니다.

    유감스럽게도, 예상과 달리 Under 21 구간차원이 맨 오른쪽에 있습니다. Tableau는 전체가 숫자 이름인 구간차원은 올바른 순서로 배치하지만 'Under'로 시작하는 구간차원 이름이 왼쪽에 속하는 것은 알지 못합니다. 수동 정렬을 사용하여 문제를 해결합니다.

  5. 열에서 Age Groups 필드 오른쪽에 있는 아래쪽 화살표를 클릭하고 정렬을 클릭합니다. 수동을 선택한 다음 Under 21 구간차원을 목록의 맨 위로 이동합니다.

    이제 뷰가 완성되었습니다.

IIF(test, then, else, [unknown])

IIF 함수는 논리 테스트를 수행하고 적절한 값을 반환하는 데 사용됩니다. 첫 번째 인수 test는 부울이어야 합니다. 부울은 데이터 원본의 부울 필드이거나 연산자(또는 AND, OR 또는 NOT의 논리 비교)를 사용한 논리 식의 결과일 수 있습니다. test가 TRUE로 평가되면 IIF에서 then 값을 반환합니다. test가 FALSE로 평가되면 IIF에서 else 값을 반환합니다.

부울 비교에서 UNKNOWN(TRUE 또는 FALSE가 아님) 값이 생성될 수도 있습니다. 대체로 테스트에 Null 값이 있는 경우에 발생합니다. IIF의 최종 인수는 비교 결과가 UNKNOWN인 경우에 반환됩니다. 이 인수를 생략하면 Null이 반환됩니다.

IIF(7>5, 'Seven is greater than five', 'Seven is less than five')

IIF([Cost]>[Budget Cost], 'Over Budget', 'Under Budget')

IIF([Budget Sales]!=0,[Sales]/[Budget Sales],0)

IIF(Sales>=[Budget Sales], 'Over Cost Budget and Over Sales Budget', 'Over Cost Budget and Under Sales Budget','Under Cost Budget')

IFNULL(expression1, expression2)

결과가 null이 아니면 IFNULL 함수가 첫 번째 식을 반환하고 null이면 두 번째 식을 반환합니다.

IFNULL([Profit], 0) = [Profit]

INDEX( )

값에 대한 정렬 없이 파티션에 있는 현재 행의 인덱스를 반환합니다. 첫 번째 행 인덱스는 1에서 시작합니다. 예를 들어 아래 테이블은 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내에서 INDEX()를 계산하는 경우 각 행의 인덱스는 1, 2, 3, 4 등입니다.

파티션의 세 번째 행의 경우 INDEX() = 3입니다.

INT(expression)

인수를 정수로 캐스팅합니다. 식에서 이 함수는 결과를 0에 가장 근접한 정수로 잘라냅니다.

INT(8.0/3.0) = 2

INT(4.0/1.5) = 2

INT(0.50/1.0) = 0

INT(-9.7) = -9

문자열을 정수로 변환하는 경우 먼저 실수로 변환된 다음 반올림/반내림됩니다.

ISDATE(string)

문자열 인수를 날짜로 변환할 수 있으면 ISDATE 함수가 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 FALSE를 반환합니다.

ISDATE('January 1, 2003') = TRUE

ISDATE('Jan 1 2003') = TRUE

ISDATE('1/1/03') = TRUE

ISDATE('Janxx 1 2003') = FALSE

ISFULLNAME(string)

현재 사용자의 전체 이름이 지정된 전체 이름과 일치하면 true를 반환하고, 그렇지 않으면 false를 반환합니다. 이 함수는 사용자가 로그인할 때는 Tableau Server 또는 Online 전체 이름이고 그렇지 않은 경우 Tableau Desktop 사용자의 로컬 또는 네트워크 전체 이름입니다.

ISFULLNAME(“Dave Hallsten”)

Dave Hallsten이 현재 사용자이면 true가 반환되고, 그렇지 않으면 false가 반환됩니다.

ISNULL(expression)

식이 Null이면 ISNULL 함수가 TRUE를 반환하고 그렇지 않으면 FALSE를 반환합니다.

다음 예제에서는 ISNULL과 함께 IIF를 조합하여 Null 값을 0으로 바꿉니다.

IIF(ISNULL([Sales]), 0,[Sales] )

ISMEMBEROF(string)

현재 Tableau를 사용 중인 사람이 주어진 문자열과 일치하는 그룹의 멤버이면 true를 반환합니다. 현재 Tableau를 사용 중인 사람이 로그인한 경우 그룹 멤버 자격은 Tableau Server 또는 Tableau Online의 그룹에 의해 결정됩니다. 사용자가 로그인하지 않은 경우 false를 반환합니다.

IF ISMEMBEROF(“Sales”) THEN “Sales” ELSE “Other” END

ISUSERNAME(string)

현재 사용자의 사용자 이름이 지정된 사용자 이름과 일치하면 true를 반환하고, 그렇지 않으면 false를 반환합니다. 이 함수는 사용자가 로그인할 때는 Tableau Server 또는 Online 사용자 이름을 사용하고 그렇지 않은 경우 Tableau Desktop 사용자의 로컬 또는 네트워크 사용자 이름을 사용합니다.

ISUSERNAME(“dhallsten”)

dhallsten이 현재 사용자이면 true가 반환되고, 그렇지 않으면 false가 반환됩니다.

LAST( )

현재 행에서 파티션에 있는 마지막 행까지의 행 수를 반환합니다. 예를 들어 아래 테이블은 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내에서 LAST()를 계산하는 경우 두 번째 행에서 마지막 행의 오프셋은 5입니다.

현재 행 인덱스가 3/7인 경우 LAST() = 4입니다.

LEFT(string, number)

문자열에서 가장 왼쪽에 있는 문자 수를 반환합니다.

LEFT("Matador", 4) = "Mata"

LEN(string)

문자열의 길이를 반환합니다.

LEN("Matador") = 7

LN(number)

숫자의 자연 로그를 반환합니다. 숫자가 0보다 작거나 같으면 Null을 반환합니다.

LOG(number [, base])

주어진 밑에 대한 숫자의 로그를 반환합니다. 밑 값을 생략하면 밑 10이 사용됩니다.

LOG2(number)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

숫자 로그 밑수 2를 반환합니다.

LOG2(16) = '4.00'

LOOKUP(expression, [offset])

현재 행의 기준 오프셋으로 지정된 대상 행에서 식의 값을 반환합니다. 파티션의 첫 번째/마지막 행을 기준으로 대상에 대한 오프셋 정의의 일부분으로 FIRST() + n 및 LAST() - n을 사용합니다. offset이 생략되면 필드 메뉴에서 비교 대상 행을 설정할 수 있습니다. 대상 행을 확인할 수 없으면 함수는 NULL을 반환합니다.

아래 뷰는 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내에서 LOOKUP (SUM(Sales), 2)를 계산하는 경우 각 행에 이후 2분기의 매출 값이 표시됩니다.

LOOKUP(SUM([Profit]), FIRST()+2)는 파티션의 세 번째 행에서 SUM(Profit)을 계산합니다.

LOWER(string)

모두 소문자로 구성된 string을 반환합니다.

LOWER("ProductVersion") = "productversion"

LTRIM(string)

모든 선행 공백이 제거된 문자열을 반환합니다.

LTRIM(" Matador ") = "Matador "

LTRIM_THIS(string, string)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

두 번째 문자열의 선행 공백을 제거한 상태에서 첫 문자열을 반환합니다.

LTRIM_THIS('[-Sales-]','[-') = 'Sales-]'

MAKEDATE(year, month, day)

지정된 년, 월, 일로 구성된 날짜 값을 반환합니다.

Tableau 데이터 추출에 사용할 수 있습니다. 다른 데이터 원본에서는 사용 가능한지 확인해야 합니다.

MAKEDATE(2004, 4, 15) = #April 15, 2004#

MAKEDATETIME(date, time)

날짜 및 시간을 결합하는 날짜/시간을 반환합니다. 날짜는 날짜, 날짜/시간 또는 문자열 유형일 수 있습니다. 시간은 날짜/시간이어야 합니다. 이 함수는 MySQL 호환 연결에만 사용할 수 있습니다(MySQL, Amazon Aurora 및 Amazon Aurora와 더불어 Tableau와 호환).

MAKEDATETIME("1899-12-30", #07:59:00#) = #12/30/1899 7:59:00 AM#

MAKEDATETIME([Date], [Time]) = #1/1/2001 6:00:00 AM#

MAKELINE(geometry1,geometry2)

MAKELINE(Geometry1,Geometry2)

두 공간 지점 사이에 라인 마크를 생성하며 기점-종점 맵을 작성할 때 유용합니다.

MAKELINE(MAKEPOINT(OriginLat],[OriginLong) ),MAKEPOINT([DestinationLat],[DestinationLong] ) )

MAKELINE(Geometry1, Geometry2 )

MAKEPOINT(Latitude,Longitude)

위도 및 경도 열의 데이터를 공간 개체로 변환합니다. MAKEPOINT를 사용하면 데이터 원본을 공간을 지원하도록 만들어 공간 조인을 통해 공간 파일과 조인할 수 있습니다. MAKEPOINT를 사용하려면 데이터에 위도 및 경도 좌표가 포함되어 있어야 합니다.

MAKEPOINT([AirportLatitude],[AirportLongitude])

MAKEPOINT(Xcoordinate,Ycoordinate,SRID)

투영된 지리적 좌표에서 공간 개체로 데이터를 변환합니다. SRID는 ESPG 기준계 코드를 사용하여 좌표계를 지정하는 공간 참조 식별자입니다. SRID를 지정하지 않으면 WGS84가 사용되고 매개 변수는 도 단위의 위도/경도로 처리됩니다.

이 함수는 라이브 연결로만 만들 수 있으며 데이터 원본이 추출로 변환되는 동안 계속 작동합니다.

MAKEPOINT([Xcoord],[Ycoord],3493)

MAKETIME(hour, minute, second)

지정된 시, 분, 초로 구성된 날짜 값을 반환합니다.

Tableau 데이터 추출에 사용할 수 있습니다. 다른 데이터 원본에서는 사용 가능한지 확인해야 합니다.

MAKETIME(14, 52, 40) = #14:52:40#

MAX(a, b)

ab의 최대값을 반환합니다(동일한 유형이어야 함). 일반적으로 숫자 비교에 사용되지만 문자열에도 사용됩니다. 문자열을 사용할 경우 MAX는 데이터베이스가 해당 열에 정의한 정렬 순서에서 가장 높은 값을 찾습니다. 인수가 하나라도 Null이면 Null을 반환합니다.

MAX ("Apple","Banana") = "Banana"

MAX(expression) 또는 MAX(expr1, expr2)

일반적으로 숫자에 적용되지만 날짜에도 사용됩니다. ab의 최대값을 반환합니다(ab는 동일한 유형이어야 함). 인수가 하나라도 Null이면 Null을 반환합니다.

MAX(#2004-01-01# ,#2004-03-01#) = 2004-03-01 12:00:00 AM

MAX([ShipDate1], [ShipDate2])

MAX(number, number)

두 인수의 최대값을 반환합니다(두 인수가 동일한 유형이어야 함). 인수가 하나라도 Null이면 Null을 반환합니다. 집계 계산의 단일 필드에 MAX를 적용할 수도 있습니다.

MAX(4,7)

MAX(Sales,Profit)

MAX([First Name],[Last Name])

MEDIAN(expression)

모든 레코드에 대한 식의 중앙값을 반환합니다. 중앙값은 숫자 필드에서만 사용할 수 있습니다. Null 값은 무시됩니다. 이 함수는 Tableau Desktop 8.2 이전 버전에서 만든 통합 문서나 레거시 연결을 사용하는 통합 문서에서는 사용할 수 없습니다. 또한 다음과 같은 데이터 원본을 사용하는 연결에서도 사용할 수 없습니다.

  • Access
  • Amazon Redshift
  • Cloudera Hadoop
  • IBM DB2
  • IBM PDA (Netezza)
  • Microsoft SQL Server
  • MySQL
  • SAP HANA
  • Teradata
  • Vertica

다른 데이터 원본의 경우 데이터를 추출 파일로 추출하여 이 함수를 사용할 수 있습니다. 데이터 추출을 참조하십시오.

MID(string, start, [length])

인덱스 위치 start에서 시작하는 문자열을 반환합니다. 문자열에서 첫 번째 문자가 위치 1입니다. 선택적 인수 length를 추가하면 반환된 문자열에 문자 수만 포함됩니다.

MID("Calculation", 2) = "alculation"

MID("Calculation", 2, 5) ="alcul"

MIN(a, b)

ab의 최소값을 반환합니다(동일한 유형이어야 함). 일반적으로 숫자 비교에 사용되지만 문자열에도 사용됩니다. 문자열을 사용할 경우 MIN은 정렬 순서에서 가장 낮은 값을 찾습니다. 인수가 하나라도 Null이면 Null을 반환합니다.

MIN ("Apple","Banana") = "Apple"

MIN(expression) 또는 MIN(expr1, expr2)

일반적으로 숫자에 적용되지만 날짜에도 사용됩니다. ab의 최소값을 반환합니다(ab는 동일한 유형이어야 함). 인수가 하나라도 Null이면 Null을 반환합니다.

MIN(#2004-01-01# ,#2004-03-01#) = 2004-01-01 12:00:00 AM

MIN([ShipDate1], [ShipDate2])

MIN(number, number)

두 인수의 최소값을 반환합니다(두 인수가 동일한 유형이어야 함). 인수가 하나라도 Null이면 Null을 반환합니다. 집계 계산의 단일 필드에 MIN를 적용할 수도 있습니다.

MIN(4,7)

MIN(Sales,Profit)

MIN([First Name],[Last Name])

MONTH(date)

주어진 날짜의 월을 정수로 반환합니다.

MONTH(#2004-04-15#) = 4

NOW( )

현재 날짜 및 시간을 반환합니다.

반환 값은 연결 속성에 따라 달라집니다.

  • 게시되지 않은 라이브 연결의 경우 NOW는 데이터 원본 서버 시간을 반환합니다.

  • 게시된 라이브 연결의 경우 NOW는 데이터 원본 서버 시간을 반환합니다.

  • 게시되지 않은 추출의 경우 NOW는 로컬 시스템 시간을 반환합니다.

  • 게시된 추출의 경우 NOW는 Tableau Server 데이터 엔진의 로컬 시간을 반환합니다. 여러 작업자 컴퓨터가 서로 다른 표준 시간대에 있으면 일관되지 않은 결과가 도출될 수 있습니다.

NOW( ) = 2004-04-15 1:08:21 PM

PARSE_URL(string, url_part)

참고: Hadoop Hive 및 Cloudera Impala에 연결된 경우에만 지원됩니다.

구성 요소가 url_part로 정의된 주어진 URL 문자열의 구성 요소를 반환합니다. 유효한 url_part 값:'HOST', 'PATH', 'QUERY', 'REF', 'PROTOCOL', 'AUTHORITY', 'FILE', 'USERINFO'.

PARSE_URL('http://www.tableau.com', 'HOST') = 'www.tableau.com'

PARSE_URL_QUERY(string, key)

참고: Hadoop Hive 및 Cloudera Impala에 연결된 경우에만 지원됩니다.

주어진 URL 문자열에 지정된 쿼리 매개 변수 값을 반환합니다. 쿼리 매개 변수는 키로 정의됩니다.

PARSE_URL_QUERY('http://www.tableau.com?page=1cat=4', 'page') = '1'

PERCENTILE(expression, number)

지정한 수에 해당하는 지정된 식에서 백분위수 값을 반환합니다. 수는 0과 1을 포함하여 0에서 1 사이(예: 0.66)의 숫자 상수여야 합니다.

이 함수는 다음과 같은 데이터 원본에 사용할 수 있습니다.

  • 레거시가 아닌 Microsoft Excel 및 텍스트 파일 연결

  • 추출 및 추출 전용 데이터 원본 유형(예: Google Analytics, OData 또는 Salesforce)

  • Sybase IQ 15.1 이상의 데이터 원본

  • Oracle 10 이상의 데이터 원본

  • Cloudera Hive 및 Hortonworks Hadoop Hive 데이터 원본

  • EXASOL 4.2 이상의 데이터 원본

다른 데이터 원본의 경우 데이터를 추출 파일로 추출하여 이 함수를 사용할 수 있습니다. 데이터 추출을 참조하십시오.

PI( )

숫자 상수 pi 3.14159를 반환합니다.

POWER(number, power)

숫자를 지정한 지수의 거듭제곱으로 반환합니다.

POWER(5,2) = 52 = 25

POWER(Temperature, 2)

^ 기호를 사용할 수도 있습니다.

5^2 = POWER(5,2) = 25

PREVIOUS_VALUE(expression)

이전 행에서 이 계산의 값을 반환합니다. 현재 행이 파티션의 첫 번째 행이면 주어진 식을 반환합니다.

SUM([Profit]) * PREVIOUS_VALUE(1)은 SUM(Profit)의 누계 곱을 계산합니다.

RADIANS(number)

주어진 숫자를 각도에서 라디언 단위로 변환합니다.

RADIANS(180) = 3.14159

RANK(expression, ['asc' | 'desc'])

파티션에 있는 현재 행의 표준 경쟁 순위를 반환합니다. 같은 값에 같은 순위가 할당되었습니다. 오름차순 또는 내림차순을 지정하려면 선택 사항 'asc' | 'desc' 인수를 사용합니다. 기본 순서는 내림차순입니다.

이 함수를 사용하면 값 집합 (6, 9, 9, 14)의 순위가 (4, 2, 2, 1)로 지정됩니다.

Null은 순위 지정 함수에서 무시됩니다. Null은 번호가 지정되지 않고 백분위수 순위 계산에서 총 레코드 수에 대해 계산되지 않습니다.

서로 다른 순위 지정 옵션에 대한 자세한 내용은 순위 계산를 참조하십시오.

다음 그림은 값 집합에 대한 다양한 순위 함수(RANK, RANK_DENSE, RANK_MODIFIED, RANK_PERCENTILE 및 RANK_UNIQUE)의 효과를 보여 줍니다. 데이터 집합에는 14명의 학생(StudentA ~ StudentN)에 대한 정보가 포함되어 있습니다. Age 열에는 각 학생의 현재 나이가 표시됩니다. 모든 학생은 17살에서 20살 사이입니다. 나머지 열에는 항상 함수의 기본 순서(오름차순 또는 내림차순)를 전제로 하여 나이 값 집합에 대한 각 순위 함수의 효과가 표시됩니다.

RANK_DENSE(expression, ['asc' | 'desc'])

파티션에 있는 현재 행의 조밀 순위를 반환합니다. 동일한 값에는 동일한 순위가 할당되지만 숫자 시퀀스에 간격이 삽입되지 않습니다. 오름차순 또는 내림차순을 지정하려면 선택 사항 'asc' | 'desc' 인수를 사용합니다. 기본 순서는 내림차순입니다.

이 함수를 사용하면 값 집합 (6, 9, 9, 14)의 순위가 (3, 2, 2, 1)로 지정됩니다.

Null은 순위 지정 함수에서 무시됩니다. Null은 번호가 지정되지 않고 백분위수 순위 계산에서 총 레코드 수에 대해 계산되지 않습니다.

서로 다른 순위 지정 옵션에 대한 자세한 내용은 순위 계산를 참조하십시오.

RANK_MODIFIED(expression, ['asc' | 'desc'])

파티션에 있는 현재 행의 수정된 경쟁 순위를 반환합니다. 같은 값에 같은 순위가 할당되었습니다. 오름차순 또는 내림차순을 지정하려면 선택 사항 'asc' | 'desc' 인수를 사용합니다. 기본 순서는 내림차순입니다.

이 함수를 사용하면 값 집합 (6, 9, 9, 14)의 순위가 (4, 3, 3, 1)로 지정됩니다.

Null은 순위 지정 함수에서 무시됩니다. Null은 번호가 지정되지 않고 백분위수 순위 계산에서 총 레코드 수에 대해 계산되지 않습니다.

서로 다른 순위 지정 옵션에 대한 자세한 내용은 순위 계산를 참조하십시오.

RANK_PERCENTILE(expression, ['asc' | 'desc'])

파티션에 있는 현재 행의 백분위수 순위를 반환합니다. 오름차순 또는 내림차순을 지정하려면 선택 사항 'asc' | 'desc' 인수를 사용합니다. 기본값은 오름차순입니다.

이 함수를 사용하면 값 집합 (6, 9, 9, 14)의 순위가 (0.25, 0.75, 0.75, 1.00)으로 지정됩니다.

Null은 순위 지정 함수에서 무시됩니다. Null은 번호가 지정되지 않고 백분위수 순위 계산에서 총 레코드 수에 대해 계산되지 않습니다.

서로 다른 순위 지정 옵션에 대한 자세한 내용은 순위 계산를 참조하십시오.

RANK_UNIQUE(expression, ['asc' | 'desc'])

파티션에 있는 현재 행의 고유 순위를 반환합니다. 값이 동일하면 다른 순위가 할당됩니다. 오름차순 또는 내림차순을 지정하려면 선택 사항 'asc' | 'desc' 인수를 사용합니다. 기본 순서는 내림차순입니다.

이 함수를 사용하면 값 집합 (6, 9, 9, 14)의 순위가 (4, 2, 3, 1)로 지정됩니다.

Null은 순위 지정 함수에서 무시됩니다. Null은 번호가 지정되지 않고 백분위수 순위 계산에서 총 레코드 수에 대해 계산되지 않습니다.

서로 다른 순위 지정 옵션에 대한 자세한 내용은 순위 계산를 참조하십시오.

RAWSQL_BOOL(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

주어진 SQL 식의 부울 결과를 반환합니다. SQL 식은 기초 데이터베이스에 바로 전달됩니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다.

이 예에서 %1은 [Sales], %2는 [Profit]에 해당합니다.

RAWSQL_BOOL(“IIF( %1 > %2, True, False)”, [Sales], [Profit])

RAWSQL_DATE(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

주어진 SQL 식의 날짜 결과를 반환합니다. SQL 식은 기초 데이터베이스에 바로 전달됩니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다.

이 예에서 %1은 [Order Date]에 해당합니다.

RAWSQL_DATE(“%1”, [Order Date])

RAWSQL_DATETIME(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

주어진 SQL 식의 날짜 및 시간 결과를 반환합니다. SQL 식은 기초 데이터베이스에 바로 전달됩니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서 %1은 [Delivery Date]에 해당합니다.

RAWSQL_DATETIME(“MIN(%1)”, [Delivery Date])

RAWSQL_INT(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

주어진 SQL 식의 정수 결과를 반환합니다. SQL 식은 기초 데이터베이스에 바로 전달됩니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서 %1은 [Sales]에 해당합니다.

RAWSQL_INT(“500 + %1”, [Sales])

RAWSQL_REAL(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

기초 데이터베이스에 바로 전달된 주어진 SQL 식의 숫자 결과를 반환합니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서 %1은 [Sales]에 해당합니다.

RAWSQL_REAL(“-123.98 * %1”, [Sales])

RAWSQL_SPATIAL

기초 데이터 원본에 바로 전달된 주어진 SQL 식의 공간을 반환합니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다.

이 예에서 %1은(는) [Geometry]에 해당합니다.

RAWSQL_SPATIAL("%1", [Geometry])

RAWSQL_STR(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

기초 데이터베이스에 바로 전달된 주어진 SQL 식의 문자열을 반환합니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서 %1은 [Customer Name]에 해당합니다.

RAWSQL_STR(“%1”, [Customer Name])

RAWSQLAGG_BOOL(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

주어진 집계 SQL 식의 부울 결과를 반환합니다. SQL 식은 기초 데이터베이스에 바로 전달됩니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다.

이 예에서 %1은 [Sales], %2는 [Profit]에 해당합니다.

RAWSQLAGG_BOOL(“SUM( %1) >SUM( %2)”, [Sales], [Profit])

RAWSQLAGG_DATE(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

주어진 집계 SQL 식의 날짜 결과를 반환합니다. SQL 식은 기초 데이터베이스에 바로 전달됩니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서 %1은 [Order Date]에 해당합니다.

RAWSQLAGG_DATE(“MAX(%1)”, [Order Date])

RAWSQLAGG_DATETIME(“sql_식”, [인수1], …[인수N])

주어진 집계 SQL 식의 날짜 및 시간 결과를 반환합니다. SQL 식은 기초 데이터베이스에 바로 전달됩니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서 %1은 [Delivery Date]에 해당합니다.

RAWSQLAGG_DATETIME(“MIN(%1)”, [Delivery Date])

RAWSQLAGG_INT(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])

주어진 집계 SQL 식의 정수 결과를 반환합니다. SQL 식은 기초 데이터베이스에 바로 전달됩니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서 %1은 [Sales]에 해당합니다.

RAWSQLAGG_INT(“500 + SUM(%1)”, [Sales])

RAWSQLAGG_REAL(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])

기초 데이터베이스에 바로 전달된 주어진 집계 SQL 식의 숫자 결과를 반환합니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서 %1은 [Sales]에 해당합니다.

RAWSQLAGG_REAL(“SUM( %1)”, [Sales])

RAWSQLAGG_STR(“sql_expr”, [arg1,] …[argN])

기초 데이터베이스에 바로 전달된 주어진 집계 SQL 식의 문자열을 반환합니다. SQL 식의 %n을 데이터베이스 값의 대체 구문으로 사용합니다. 이 예에서는 %1은 [Discount]에 해당합니다.

RAWSQLAGG_STR(“AVG(%1)”, [Discount])


REGEXP_REPLACE(string, pattern, replacement)

지정된 문자열의 정규식 패턴을 대체 문자열로 바꾸고 그 복사본을 반환합니다. 이 함수는 텍스트 파일, Hadoop Hive, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau 데이터 추출, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata(버전 14.1 이상), Snowflake 및 Oracle 데이터 원본에 사용할 수 있습니다.

Tableau 데이터 추출의 경우 pattern과 replacement가 상수여야 합니다.

정규식 구문에 대한 자세한 내용은 데이터 원본 설명서를 참조하십시오. Tableau 추출의 정규식 구문은 유니코드 지원, 소프트웨어 국제화 및 소프트웨어 세계화를 위한 C/C++ 및 Java 라이브러리의 발전된 오픈소스 프로젝트인 ICU(International Components for Unicode) 표준을 준수합니다. 자세한 내용은 온라인 ICU 사용자 가이드에서 Regular Expressions(정규식) 페이지를 참조하십시오.

REGEXP_REPLACE('abc 123', '\s', '-') = 'abc-123'

REGEXP_MATCH(string, pattern)

지정된 문자열의 부분 문자열이 정규식 패턴과 일치할 경우 true를 반환합니다. 이 함수는 텍스트 파일, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau 데이터 추출, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata(버전 14.1 이상), Impala 2.3.0(Cloudera Hadoop 데이터 원본을 통해), Snowflake 및 Oracle 데이터 원본에 사용할 수 있습니다.

Tableau 데이터 추출의 경우 패턴이 상수여야 합니다.

정규식 구문에 대한 자세한 내용은 데이터 원본 설명서를 참조하십시오. Tableau 추출의 정규식 구문은 유니코드 지원, 소프트웨어 국제화 및 소프트웨어 세계화를 위한 C/C++ 및 Java 라이브러리의 발전된 오픈소스 프로젝트인 ICU(International Components for Unicode) 표준을 준수합니다. 자세한 내용은 온라인 ICU 사용자 가이드에서 Regular Expressions(정규식) 페이지를 참조하십시오.

REGEXP_MATCH('-([1234].[The.Market])-','\[\s*(\w*\.)(\w*\s*\])')=true

REGEXP_EXTRACT(string, pattern)

정규식 패턴과 일치하는 문자열 부분을 반환합니다. 이 함수는 텍스트 파일, Hadoop Hive, Google BigQuery, PostgreSQL, Tableau 데이터 추출, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata(버전 14.1 이상), Snowflake 및 Oracle 데이터 원본에 사용할 수 있습니다.

Tableau 데이터 추출의 경우 패턴이 상수여야 합니다.

정규식 구문에 대한 자세한 내용은 데이터 원본 설명서를 참조하십시오. Tableau 추출의 정규식 구문은 유니코드 지원, 소프트웨어 국제화 및 소프트웨어 세계화를 위한 C/C++ 및 Java 라이브러리의 발전된 오픈소스 프로젝트인 ICU(International Components for Unicode) 표준을 준수합니다. 자세한 내용은 온라인 ICU 사용자 가이드에서 Regular Expressions(정규식) 페이지를 참조하십시오.

REGEXP_EXTRACT('abc 123', '[a-z]+\s+(\d+)') = '123'

REGEXP_EXTRACT_NTH(string, pattern, index)

정규식 패턴과 일치하는 문자열 부분을 반환합니다. substring이 nth 캡처링 그룹과 일치합니다. 여기서 n은 해당 인덱스입니다. 인덱스가 0인 경우 전체 문자열이 반환됩니다. 이 함수는 텍스트 파일, PostgreSQL, Tableau 데이터 추출, Microsoft Excel, Salesforce, Vertica, Pivotal Greenplum, Teradata(버전 14.1 이상) 및 Oracle 데이터 원본에 사용할 수 있습니다.

Tableau 데이터 추출의 경우 패턴이 상수여야 합니다.

정규식 구문에 대한 자세한 내용은 데이터 원본 설명서를 참조하십시오. Tableau 추출의 정규식 구문은 유니코드 지원, 소프트웨어 국제화 및 소프트웨어 세계화를 위한 C/C++ 및 Java 라이브러리의 발전된 오픈소스 프로젝트인 ICU(International Components for Unicode) 표준을 준수합니다. 자세한 내용은 온라인 ICU 사용자 가이드에서 Regular Expressions(정규식) 페이지를 참조하십시오.

REGEXP_EXTRACT_NTH('abc 123', '([a-z]+)\s+(\d+)', 2) = '123'

REPLACE(string, substring, replacement)

string에서 substring을 검색하여 replacement로 바꿉니다. substring이 없으면 문자열이 변경되지 않습니다.

REPLACE("Version8.5", "8.5", "9.0") = "Version9.0"

RIGHT(string, number)

string에서 가장 오른쪽에 있는 문자 수를 반환합니다.

RIGHT("Calculation", 4) = "tion"

ROUND(number, [decimals])

숫자를 지정한 자릿수로 반올림/반내림합니다. decimals 인수는 최종 결과에 포함할 소수 자릿수를 지정합니다. decimals가 생략되면 number가 가장 근접한 정수로 반올림/반내림됩니다.

이 예제에서는 모든 Sales 값을 정수로 반올림/반내림합니다.

ROUND(Sales)

SQL Server 등의 일부 데이터베이스에서는 음수 length를 지정할 수 있습니다. 여기서 -1을 지정하면 number가 10 단위로 반올림되고 -2를 지정하면 100 단위로 반올림됩니다. 모든 데이터베이스에 적용되는 것은 아닙니다. 예를 들어 Excel 또는 Access에는 적용되지 않습니다.

RTRIM(string)

모든 후행 공백이 제거된 string을 반환합니다.

RTRIM(" Calculation ") = " Calculation"

RTRIM_THIS(string, string)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

두 번째 문자열의 후행 공백을 제거하고 첫 문자열을 반환합니다.

RTRIM_THIS('[-Market-]','-]') = '[-Market'

RUNNING_AVG(expression)

파티션에 있는 첫 번째 행에서 현재 행까지 주어진 식의 누계 평균을 반환합니다.

아래 뷰는 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내에서 RUNNING_AVG(SUM([Sales])를 계산하는 경우 결과는 각 분기에 대한 매출 값의 누계 평균입니다.

RUNNING_AVG(SUM([Profit]))는 SUM(Profit)의 누계 평균을 계산합니다.

RUNNING_COUNT(expression)

파티션에 있는 첫 번째 행에서 현재 행까지 주어진 식의 누계 카운트를 반환합니다.

RUNNING_COUNT(SUM([Profit]))는 SUM(Profit)의 누계 카운트를 계산합니다.

RUNNING_MAX(expression)

파티션에 있는 첫 번째 행에서 현재 행까지 주어진 식의 누계 최대값을 반환합니다.

RUNNING_MAX(SUM([Profit]))는 SUM(Profit)의 누계 최대값을 계산합니다.

RUNNING_MIN(expression)

파티션에 있는 첫 번째 행에서 현재 행까지 주어진 식의 누계 최소값을 반환합니다.

RUNNING_MIN(SUM([Profit]))는 SUM(Profit)의 누계 최소값을 계산합니다.

RUNNING_SUM(expression)

파티션에 있는 첫 번째 행에서 현재 행까지 주어진 식의 누계 합계를 반환합니다.

RUNNING_SUM(SUM([Profit]))는 SUM(Profit)의 누계 합계를 계산합니다.

SCRIPT_BOOL

지정된 표현식의 부울 결과를 반환합니다. 표현식은 실행 중인 외부 서비스 인스턴스로 직접 전달됩니다.

R 식에서는 .argn(선행 마침표 사용)을 사용하여 매개 변수를 참조합니다(.arg1, .arg2 등).

Python 식에서는 _argn(선행 밑줄 사용)을 사용합니다.

이 R 예제에서 .arg1은 SUM([Profit])에 해당합니다.

SCRIPT_BOOL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

다음 예는 워싱턴 주의 상점 ID에 대해 True를 반환하고, 그렇지 않은 경우 False를 반환합니다. 이 예는 제목이 IsStoreInWA인 계산된 필드에 대한 정의일 수 있습니다.

SCRIPT_BOOL('grepl(".*_WA", .arg1, perl=TRUE)',ATTR([Store ID]))

Python 명령은 다음과 같은 형식입니다.

SCRIPT_BOOL("return map(lambda x : x > 0, _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_INT

지정된 표현식의 정수 결과를 반환합니다. 표현식은 실행 중인 외부 서비스 인스턴스로 직접 전달됩니다.

R 식에서는 .argn(선행 마침표 사용)을 사용하여 매개 변수를 참조합니다(.arg1, .arg2 등).

Python 식에서는 _argn(선행 밑줄 사용)을 사용합니다.

이 R 예제에서 .arg1은 SUM([Profit])에 해당합니다.

SCRIPT_INT("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

다음 예에서 k-평균 클러스터링은 세 가지 클러스터를 만드는 데 사용됩니다.

SCRIPT_INT('result <- kmeans(data.frame(.arg1,.arg2,.arg3,.arg4), 3);result$cluster;', SUM([Petal length]), SUM([Petal width]),SUM([Sepal length]),SUM([Sepal width]))

Python 명령은 다음과 같은 형식입니다.

SCRIPT_INT("return map(lambda x : int(x * 5), _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_REAL

지정된 표현식의 실수 결과를 반환합니다. 표현식은 실행 중인 외부 서비스 인스턴스로 직접 전달됩니다. R

R 식에서는 .argn(선행 마침표 사용)을 사용하여 매개 변수를 참조합니다(.arg1, .arg2 등).

Python 식에서는 _argn(선행 밑줄 사용)을 사용합니다.

이 R 예제에서 .arg1은 SUM([Profit])에 해당합니다.

SCRIPT_REAL("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

다음 예는 온도 값을 섭씨에서 화씨로 변환합니다.

SCRIPT_REAL('library(udunits2);ud.convert(.arg1, "celsius", "degree_fahrenheit")',AVG([Temperature]))

Python 명령은 다음과 같은 형식입니다.

SCRIPT_REAL("return map(lambda x : x * 0.5, _arg1)", SUM([Profit]))

SCRIPT_STR

지정된 표현식의 문자열 결과를 반환합니다. 표현식은 실행 중인 외부 서비스 인스턴스로 직접 전달됩니다.

R 식에서는 .argn(선행 마침표 사용)을 사용하여 매개 변수를 참조합니다(.arg1, .arg2 등).

Python 식에서는 _argn(선행 밑줄 사용)을 사용합니다.

이 R 예제에서 .arg1은 SUM([Profit])에 해당합니다.

SCRIPT_STR("is.finite(.arg1)", SUM([Profit]))

다음 예는 더 복잡한 문자열에서 시/도 약어를 추출합니다(원래 형식: 13XSL_CA, A13_WA).

SCRIPT_STR('gsub(".*_", "", .arg1)',ATTR([Store ID]))

Python 명령은 다음과 같은 형식입니다.

SCRIPT_STR("return map(lambda x : x[:2], _arg1)", ATTR([Region]))

SIGN(number)

숫자의 부호를 반환합니다. 가능한 반환 값은 숫자가 음수이면 -1이고, 숫자가 0이면 0이고, 숫자가 양수이면 1입니다.

Profit 필드의 평균이 음수인 경우

SIGN(AVG(Profit)) = -1

SIN(number)

각도의 사인을 반환합니다. 각도를 라디언 단위로 지정합니다.

SIN(0) = 1.0

SIN(PI( )/4) = 0.707106781186548

SIZE()

파티션의 행 수를 반환합니다. 예를 들어 아래 뷰는 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내에 일곱 개의 행이 있으며 Date 파티션의 Size()는 7입니다.

현재 파티션에 5개의 행이 있으면 SIZE() = 5입니다.

SPACE(number)

지정된 number만큼 반복된 공백으로 구성된 문자열을 반환합니다.

SPACE(1) = " "

SPLIT(string, delimiter, token number)

구분 기호 문자를 사용하여 문자열을 토큰 시퀀스로 분할하는 방식으로 문자열에서 부분 문자열을 반환합니다.

문자열은 구분 기호와 토큰이 교대로 나타나는 형식으로 해석됩니다. 따라서 구분 기호 문자가 ‘-‘인 문자열 abc-defgh-i-jkl에서 토큰은 abc, defgh, i 및 jlk입니다. 이들 항목을 토큰 1부터 토큰 4로 간주할 수 있습니다. SPLIT는 토큰 번호에 해당하는 토큰을 반환합니다. 토큰 번호가 양수인 경우 토큰은 문자열의 왼쪽 끝에서부터 계산되고, 토큰 번호가 음수인 경우 토큰은 오른쪽에서부터 계산됩니다.

SPLIT (‘a-b-c-d’, ‘-‘, 2) = ‘b’

SPLIT (‘a|b|c|d’, ‘|‘, -2) = ‘c’

참고: 분할 및 사용자 지정 분할 명령을 사용할 수 있는 데이터 원본 유형은 Tableau 데이터 추출, Microsoft Excel, 텍스트 파일, PDF 파일, Salesforce, OData, Microsoft Azure Market Place, Google Analytics, Vertica, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Teradata, Amazon Redshift, Aster Data, Google Big Query, Cloudera Hadoop Hive, Hortonworks Hive 및 Microsoft SQL Server입니다.

일부 데이터 원본은 문자열 분할에 제한이 있습니다. 다음 표에서는 음수 토큰 번호(오른쪽부터 분할)를 지원하는 데이터 원본과 데이터 원본에 따라 허용되는 분할 수에 제한이 있는지 여부를 보여 줍니다. 이러한 데이터 원본에서는 음수 토큰 번호가 지정되어 다른 데이터 원본에서는 유효한 SPLIT 함수가 다음 오류를 반환합니다. “오른쪽부터 분할하는 기능은 데이터 원본에서 지원되지 않습니다.”

데이터 원본 왼쪽/오른쪽 제약 조건 최대 분할 수 버전 제한
Tableau 데이터 추출 둘 다 제한 없음  
Microsoft Excel 둘 다 제한 없음  
텍스트 파일 둘 다 제한 없음  
Salesforce 둘 다 제한 없음  
OData 둘 다 제한 없음  
Google Analytics 둘 다 제한 없음  
Tableau 데이터 서버 둘 다 제한 없음 버전 9.0에서 지원됩니다.
Vertica 왼쪽만 10  
Oracle 왼쪽만 10  
MySQL 둘 다 10  
PostgreSQL 9.0 이전 버전에서는 왼쪽만, 9.0 이상 버전에서는 둘 다 10  
Teradata 왼쪽만 10 버전 14 이상
Amazon Redshift 왼쪽만 10  
Aster Database 왼쪽만

10

 
Google BigQuery 왼쪽만 10  
Hortonworks Hadoop Hive 왼쪽만 10  
Cloudera Hadoop 왼쪽만 10 Impala는 버전 2.3.0부터 지원됩니다.
Microsoft SQL Server 둘 다 10 2008 이상

SQRT(number)

숫자의 제곱근을 반환합니다.

SQRT(25) = 5

SQUARE(number)

숫자의 제곱을 반환합니다.

SQUARE(5) = 25

STARTSWITH(string, substring)

stringsubstring으로 시작하면 true를 반환합니다. 선행 공백은 무시됩니다.

STARTSWITH(“Joker”, “Jo”) = true

STDEV(expression)

샘플 모집단을 기준으로 주어진 식에 있는 모든 값의 통계적 표준 편차를 반환합니다.

STDEVP(expression)

편향 모집단을 기준으로 주어진 식에 있는 모든 값의 통계적 표준 편차를 반환합니다.

STR(expression)

인수를 문자열로 캐스팅합니다.

STR([Age])Age라는 측정값의 모든 값을 받아서 문자열로 변환합니다.

SUM(expression)

식에서 모든 값의 합계를 반환합니다. SUM은 숫자 필드에서만 사용할 수 있습니다. Null 값은 무시됩니다.

TAN(number)

각도의 탄젠트를 반환합니다. 각도를 라디언 단위로 지정합니다.

TAN(PI ( )/4) = 1.0

TIMESTAMP_TO_USEC(expression)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

TIMESTAMP 데이터 유형을 마이크로초 단위의 UNIX 타임스탬프로 변환합니다.

TIMESTAMP_TO_USEC(#2012-10-01 01:02:03#)=1349053323000000

TLD(string_url)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

주어진 URL 문자열에서 URL에 최상위 수준의 도메인과 특정 국가 도메인을 반환합니다.

TLD('http://www.google.com:80/index.html') = '.com'

TLD('http://www.google.co.uk:80/index.html') = '.co.uk'

TODAY( )

현재 날짜를 반환합니다.

TODAY( ) = 2004-04-15

TOTAL(expression)

테이블 계산 파티션 내의 지정된 식에 대한 총계를 반환합니다.

다음 뷰에서 시작한다는 것을 전제로 합니다.

계산 편집기를 열고 총액을 나타내는 Totality로 이름을 지정하여 새 필드를 만듭니다.

그런 다음 Totality를 텍스트로 끌어와 SUM(Sales)를 바꿉니다. 뷰는 기본 다음을 사용하여 계산 값을 기반으로 값을 합계하는 방식으로 변경됩니다.

그렇다면 기본 다음을 사용하여 계산 값은 무엇일까요? 데이터 패널에서 Totality를 마우스 오른쪽 단추로 클릭(Mac의 경우 Control 클릭)하여 편집을 선택하면 정보의 추가 부분을 사용할 수 있게 됩니다.

기본 다음을 사용하여 계산 값은 테이블(옆으로)입니다. 결과에서 Totality는 테이블의 각 행별 값의 합계입니다. 따라서 각 행에 나타나는 값은 원래 버전의 테이블 값의 합계입니다.

원래 테이블의 2011/Q1 행 값은 $8601, $6579, $44262 및 $15006였습니다. TotalitySUM(Sales)을 바꾼 후에 테이블의 값은 모두 $74,448이며 이는 원래 값 4개의 합계입니다.

Totality를 텍스트로 끌어오면 그 옆에 삼각형이 표시됩니다.

이는 이 필드가 테이블 계산임을 나타냅니다. 필드를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 테이블 계산 편집을 선택하여 함수를 다른 다음을 사용하여 계산 값으로 리디렉션합니다. 예를 들어 테이블(아래로)로 설정할 수 있습니다. 이 경우 테이블 모양은 다음과 같습니다.

TRIM(string)

선행 공백과 후행 공백이 모두 제거된 문자열을 반환합니다. 예를 들어 TRIM(" Calculation ") = "Calculation"입니다.

UPPER(string)

모두 소문자로 구성된 string을 반환합니다.

UPPER("Calculation") = "CALCULATION"

USEC_TO_TIMESTAMP(expression)

참고 : Google BigQuery에 연결된 경우에만 지원됩니다.

마이크로초 단위의 UNIX 타임스탬프를 TIMESTAMP 데이터 유형으로 변환합니다.

USEC_TO_TIMESTAMP(1349053323000000) = #2012-10-01 01:02:03#

USERDOMAIN()

사용자가 Tableau Server에 로그인할 때 현재 사용자에 대한 도메인을 반환합니다. Tableau Desktop 사용자가 도메인에 있는 경우 Windows 도메인을 반환합니다. 그렇지 않으면 이 함수는 Null 문자열을 반환합니다.

[Manager]=USERNAME() AND [Domain]=USERDOMAIN()

USERNAME( )

현재 사용자의 사용자 이름을 반환합니다. 이 이름은 사용자가 로그인할 때는 Tableau Server 또는 Tableau Online 사용자 이름이고 그렇지 않은 경우 Tableau Desktop 사용자의 로컬 또는 네트워크 사용자 이름입니다.

[Manager]=USERNAME( )

관리자 dhallsten이 로그인한 경우 뷰의 관리자 필드가 dhallsten인 경우에만 True를 반환합니다. 이 계산된 필드를 필터로 사용하면 서버에 로그인한 사람과 관련된 데이터만 표시하는 사용자 필터를 만들 수 있습니다.

VAR(expression)

샘플 모집단을 기준으로 주어진 식에 있는 모든 값의 통계적 분산을 반환합니다.

VARP(expression)

전체 모집단을 기준으로 주어진 식에 있는 모든 값의 통계적 분산을 반환합니다.

WINDOW_AVG(expression, [start, end])

창 내 식의 평균을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

예를 들어 아래 뷰는 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내의 창 평균은 모든 날짜의 평균 매출을 반환합니다.

WINDOW_AVG(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 평균을 계산합니다.

WINDOW_CORR(expression1, expression2, [start, end])

두 식의 창 내 피어슨 상관 계수를 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

피어슨 상관 계수는 두 변수 간의 선형 관계를 측정합니다. 결과는 -1에서 +1(포함) 사이이며, 1은 정확한 양의 선형 관계 즉, 한 변수가 양의 방향으로 변화하면 다른 변수도 해당하는 양만큼 양의 방향으로 변화하는 관계를 나타내고 0은 변화 사이에 선형 관계가 없음을 나타내고, −1은 정확한 음의 관계를 나타냅니다.

동등한 집계 함수인 CORR이 있습니다.

다음 수식은 이전 5개 행에서 현재 행까지 SUM(Profit)SUM(Sales)의 피어슨 상관 관계를 반환합니다.

WINDOW_CORR(SUM[Profit]), SUM([Sales]), -5, 0)

WINDOW_COUNT(expression, [start, end])

창 내 식의 카운트를 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

WINDOW_COUNT(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 개수를 계산합니다.

WINDOW_COVAR(expression1, expression2, [start, end])

창 내 두 식의 표본 공분산을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝 인수를 생략하면 창은 전체 파티션입니다.

표본 공분산에서는 Null이 아닌 n - 1개의 데이터 요소를 사용하여 공분산 계산을 정규화합니다. 모집단 공분산(COVARP 함수로 사용할 수 있음)에서 사용되는 n개가 아니라는 것에 주의하십시오. 데이터가 대규모 모집단의 분산을 예측하는 데 사용되는 임의 샘플인 경우 표본 공분산을 선택하는 것이 좋습니다.

동등한 집계 함수인 COVAR이 있습니다.

다음 수식은 이전 2개 행에서 현재 행까지 SUM(Profit)SUM(Sales)의 표본 공분산을 반환합니다.

WINDOW_COVAR(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)

WINDOW_COVARP(expression1, expression2, [start, end])

창 내 두 식의 모집단 공분산을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

모집단 공분산은 표본 공분산에 (n-1)/n을 곱한 값입니다. 여기서, n은 Null이 아닌 데이터 요소의 총 수입니다. 항목의 임의 하위 집합만 있어 WINDOW_COVAR 함수를 사용하는 표본 공분산이 적합한 경우와 달리 관심 대상인 모든 항목에서 데이터를 사용할 수 있는 경우 모집단 공분산을 선택하는 것이 좋습니다.

동등한 집계 함수인 COVARP가 있습니다. 자세한 내용은 Tableau 함수(사전순)을 참조하십시오.

다음 수식은 이전 2개 행에서 현재 행까지 SUM(Profit)SUM(Sales)의 모집단 공분산을 반환합니다.

WINDOW_COVARP(SUM([Profit]), SUM([Sales]), -2, 0)

WINDOW_MEDIAN(expression, [start, end])

창 내 식의 중앙값을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

예를 들어 아래 뷰는 분기별 수익을 보여 줍니다. Date 파티션 내의 창 중앙값은 모든 날짜의 수익 중앙값을 반환합니다.

WINDOW_MEDIAN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 중앙값을 계산합니다.

WINDOW_MAX(expression, [start, end])

창 내 식의 최대값을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

예를 들어 아래 뷰는 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내의 창 최대값은 모든 날짜의 최대 매출을 반환합니다.

WINDOW_MAX(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 최대값을 계산합니다.

WINDOW_MIN(expression, [start, end])

창 내 식의 최소값을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

예를 들어 아래 뷰는 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내의 창 최소값은 모든 날짜의 최소 매출을 반환합니다.

WINDOW_MIN(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 최소값을 계산합니다.

WINDOW_PERCENTILE(expression, number, [start, end])

창 내의 지정된 백분위수에 해당하는 값을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

WINDOW_PERCENTILE(SUM([Profit]), 0.75, -2, 0)은 이전 두 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)에 대한 75번째 백분위수를 반환합니다.

WINDOW_STDEV(expression, [start, end])

창 내 식의 샘플 표준 편차를 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

WINDOW_STDEV(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 표준 편차를 계산합니다.

WINDOW_STDEVP(expression, [start, end])

창 내 식의 편향 표준 편차를 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

WINDOW_STDEVP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 표준 편차를 계산합니다.

WINDOW_SUM(expression, [start, end])

창 내 식의 합계를 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

예를 들어 아래 뷰는 분기별 매출을 보여 줍니다. Date 파티션 내에서 계산된 창 합계는 모든 분기의 매출 합계를 반환합니다.

WINDOW_SUM(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 합계를 계산합니다.

WINDOW_VAR(expression, [start, end])

창 내 식의 샘플 분산을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

WINDOW_VAR((SUM([Profit])), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 분산을 계산합니다.

WINDOW_VARP(expression, [start, end])

창 내 식의 편향 분산을 반환합니다. 창은 현재 행의 오프셋으로 정의됩니다. 파티션의 첫 번째 또는 마지막 행의 오프셋에 대해 FIRST()+n 및 LAST()-n을 사용합니다. 시작 및 끝을 생략하면 전체 파티션이 사용됩니다.

WINDOW_VARP(SUM([Profit]), FIRST()+1, 0)은 두 번째 행에서 현재 행까지의 SUM(Profit)의 분산을 계산합니다.

XPATH_BOOLEAN(XML string, XPath expression string)

참고: Hadoop Hive에 연결된 경우에만 지원됩니다.

XPath 식이 노드와 일치하거나 true로 평가될 경우 true를 반환합니다.

XPATH_BOOLEAN('<values> <value id="0">1</value><value id="1">5</value>', 'values/value[@id="1"] = 5') = true

XPATH_DOUBLE(XML string, XPath expression string)

참고: Hadoop Hive에 연결된 경우에만 지원됩니다.

XPath 식의 부동 소수점 값을 반환합니다.

XPATH_DOUBLE('<values><value>1.0</value><value>5.5</value> </values>', 'sum(value/*)') = 6.5

XPATH_FLOAT(XML string, XPath expression string)

참고: Hadoop Hive에 연결된 경우에만 지원됩니다.

XPath 식의 부동 소수점 값을 반환합니다.

XPATH_FLOAT('<values><value>1.0</value><value>5.5</value> </values>','sum(value/*)') = 6.5

XPATH_INT(XML string, XPath expression string)

참고: Hadoop Hive에 연결된 경우에만 지원됩니다.

XPath 식의 숫자 값 또는 0(XPath 식이 숫자로 연산될 수 없는 경우)을 반환합니다.

XPATH_INT('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_LONG(XML string, XPath expression string)

참고: Hadoop Hive에 연결된 경우에만 지원됩니다.

XPath 식의 숫자 값 또는 0(XPath 식이 숫자로 연산될 수 없는 경우)을 반환합니다.

XPATH_LONG('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_SHORT(XML string, XPath expression string)

참고: Hadoop Hive에 연결된 경우에만 지원됩니다.

XPath 식의 숫자 값 또는 0(XPath 식이 숫자로 연산될 수 없는 경우)을 반환합니다.

XPATH_SHORT('<values><value>1</value><value>5</value> </values>','sum(value/*)') = 6

XPATH_STRING(XML string, XPath expression string)

참고: Hadoop Hive에 연결된 경우에만 지원됩니다.

일치하는 첫 노드의 텍스트를 반환합니다.

XPATH_STRING('<sites ><url domain="org">http://www.w3.org</url> <url domain="com">http://www.tableau.com</url></sites>', 'sites/url[@domain="com"]') = 'http://www.tableau.com'


YEAR(date)

주어진 날짜의 연도를 정수로 반환합니다.

YEAR(#2004-04-15#) = 2004

ZN(expression)

null이 아니면 식을 반환하고, null이면 0을 반환합니다. 이 함수를 통해 Null 값 대신 0 값을 사용할 수 있습니다.

ZN([Profit]) = [Profit]


함수에 대해 더 자세히 알고 싶으십니까?

함수 항목을 읽어 보십시오.

참고 항목

Tableau 함수(범주별)

Tableau의 함수

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