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Cumulative Average(누적 평균)은 해당 데이터 포인트까지의 모든 데이터 포인트의 값을 더한 후, 그 합계를 해당 데이터 포인트까지의 데이터 포인트 수로 나누어 계산합니다. 이 방법은 데이터 세트의 시작부터 각 포인트까지 전체적인 평균을 보여주며, 시간이 지남에 따라 누적되는 값의 평균 변화를 관찰할 수 있게 해줍니다.
예를 들어, 어떤 과정이 5번 실행되었고, 각 실행 시간이 각각 2분, 4분, 3분, 5분, 4분이었다고 가정해 보겠습니다. 이 경우, 첫 번째 데이터 포인트까지의 실행 평균은 2분입니다. 두 번째 데이터 포인트까지의 실행 평균은 (2분 + 4분) / 2 = 3분입니다. 세 번째 데이터 포인트까지는 (2분 + 4분 + 3분) / 3 = 3분, 네 번째는 (2분 + 4분 + 3분 + 5분) / 4 = 3.5분, 마지막으로 다섯 번째 데이터 포인트까지의 실행 평균은 (2분 + 4분 + 3분 + 5분 + 4분) / 5 = 3.6분이 됩니다.
말그대로 현재 데이터포인트까지의 누적된 합이다.
다음과 같은 판매 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다. 여기에는 각 판매 건에 대한 날짜, 판매 지역, 판매 금액이 포함되어 있습니다.
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| 날짜 | 지역 | 판매 금액 |
|------------|------|----------|
| 2024-02-01 | A | 100 |
| 2024-02-01 | B | 200 |
| 2024-02-02 | A | 150 |
| 2024-02-02 | B | 250 |
| 2024-02-03 | A | 200 |
| 2024-02-03 | B | 300 |
SUM
함수를 사용하여 각 지역별 총 판매 금액을 계산합니다.
SUM([판매 금액])
TOTAL
함수를 사용하여, 이미 계산된 지역별 총 판매 금액의 전체 합계를 구합니다.
TOTAL(SUM([판매 금액]))
SUM
을 사용하여 합계를 구한 후, 이러한 합계들의 총합을 구하고자 할 때 TOTAL
을 사용합니다.이 예시에서 SUM
은 각 지역별로 판매 금액을 합산하는 데 사용됩니다. 반면, TOTAL
함수는 지역별로 합산된 결과(즉, SUM
의 결과)에 대해 전체 합계를 구하는 데 사용됩니다.
LOOKUP
함수는 테이블 계산에서 사용되며, 현재 행에서 지정된 거리만큼 떨어진 행의 값을 반환합니다. 이 함수는 주로 시계열 데이터에서 이전 또는 이후의 값과 비교할 때 사용됩니다.
LOOKUP(expression, [offset])
LOOKUP(SUM([Sales]), -1)
은 현재 행의 이전 행을 반환합니다.WINDOW
함수들은 특정 범위 내에서 집계, 순위, 평균 등의 계산을 수행하는 데 사용되는 일련의 함수입니다. 이 함수들은 데이터의 지정된 범위(윈도우)에 대한 계산을 수행하며, 윈도우의 크기와 위치는 현재 행의 상대적 위치에 따라 다릅니다.
WINDOW_SUM
, WINDOW_AVG
, WINDOW_MAX
등이 있습니다.WINDOW_SUM(SUM([Sales]), FIRST(), LAST())
는 보이는 테이블의 전체 범위에 대한 판매의 합계를 계산합니다.WINDOW_SUM(SUM([Sales]), -2, LAST())
는 현재 행에서 시작하여 두 행 이전(-2
)부터 시각화 내의 마지막 행(LAST()
)까지의 Sales
값의 합계를 계산하는 테이블 계산ZN
함수는 주어진 식의 결과가 NULL
일 경우 0을 반환하고, 그렇지 않으면 식의 결과를 그대로 반환합니다. 이 함수는 NULL
값을 처리하고 데이터의 누락 없이 계산을 수행하고자 할 때 유용합니다.
ZN(expression)
ZN(SUM([Sales]))
는 판매 합계가 NULL
인 경우 0을 반환하고, 그렇지 않은 경우 판매 합계를 반환합니다