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For this tutorial, we will leverage Data Set loaded with exam scores.
Data set includes two columns:

• Student ID
• Student Score

data

Percentiles

You desire to create table showing percentile next to score for each student.

• Create new table with student ID drill-down and Score indicator.
• Create new indicator - Percentile.
• Add following formula into Indicators settings.
• Setup percentage to Unit and associate it with appropriate Format.

int records = aggregatePrevLevel(1){L_ID_COUNT}
int rank = rank() {M_SCORE} 
double percentile = 1-(rank/records)
return percentile

1. line: Store the number of total records (students). Since, student drill-down is used, aggregation one level up is needed.
2. line: Obtain rank for each record.
3. line: Recalculate rank to percentile. For example, if rank is 5 from 100 students, the percentile will be: 1-(5/100) = 95%.

percentile

Quantiles

You desire to create KPI label showing the median of exam scores.

• Create new KPI label.
• Create new indicator - Quantile.
• Add following formula into Indicators settings.
• Create quantile variable, to be able to dynamically change observed quantile.

int records = L_ID_COUNT
double groups = 100/@quantile
int key = round(records-records/groups)
double median = 0
membersSum('L_ID'){
  rank = rank(){M_SCORE}
  if (rank == key){
  	median = M_SCORE
  }
}

return median

1. Use first three lines to convert provided quantile variable and find the corresponding position within the set of scores.
2. Obtain rank for each score, aggregated to the level of student's ID.
3. If the current rank equals the position, store score to the median variable.

quantile

Next Steps

• Getting Last Available Value

このチュートリアルでは、試験スコアがロードされたデータセットを活用します。

データセットには2つの列が含まれます:

• 生徒のID
• 生徒の点数

data

パーセンタイル(百分位数)

各生徒のスコアの横に百分位数を示す表を作成する必要があります。

• 生徒IDのドリルダウンと点数インジケータを使用して新しい表を作成します。

• 新しいインジケータを作成 – 百分位数
• 次の式をインジケータ設定に追加します。

• 単位にパーセンテージを設定し、適切な形式に関連付けます。

int records = aggregatePrevLevel(1){L_ID_COUNT}
int rank = rank() {M_SCORE} 
double percentile = 1-(rank/records)
return percentile

1. 行: 合計レコード(生徒)数を保存します。生徒のドリルダウンが使用されるため、1レベル上の集計が必要です。
2. 行: 各レコードのランクを取得します。

3. 行: ランクを百分位数に再計算します。例えば、100人の生徒のランクが5の場合、百分位数は: 1-(5/100) = 95%。

percentile

四分位数

試験スコアの中央値を示すKPIラベルを作成する必要があります。

• 新しいKPIラベルを作成します。
• 新しいインジケータを作成 – 四分位
• 次の式をインジケータ設定に追加します。
• 観測された四分位を動的に変更できるように、四分位変数を作成します。

int records = L_ID_COUNT
double groups = 100/@quantile
int key = round(records-records/groups)
double median = 0
membersSum('L_ID'){
  rank = rank(){M_SCORE}
  if (rank == key){
  	median = M_SCORE
  }
}

return median

1. 最初の3行を使用して、提供された四分位数変数を変換し、スコアセット内の対応する位置を見つけます。
2. 生徒IDのレベルに集計された各スコアのランクを取得します。
3. 現在のランクが位置と等しい場合、点数を中央値変数に格納します。
   

quantile

次に

• Getting Last Available Value

Für dieses Tutorial werden wir den Datensatz verwenden, der mit den Untersuchungsergebnissen geladen ist.
Der Dataset enthält zwei Spalten:

• Student ID
• Student Score

data

Perzentile

Du möchtest eine Tabelle erstellen, die das Perzentil neben der Punktzahl für jeden Schüler anzeigt.

• Legen Sie eine neue Tabelle mit Drill-Down des Studenten ID und Scorekennzeichen an.
• Neuen Indikator anlegen - Perzentil.
• Fügen Sie die folgende Formel in die Einstellungen der Indikatoren ein.
• Stellen Sie den Prozentsatz auf Einheit ein und ordnen Sie ihn dem entsprechenden Format zu.

int records = aggregatePrevLevel(1){L_ID_COUNT}
int rank = rank() {M_SCORE} 
double percentile = 1-(rank/records)
return percentile

1. Linie: Speichern Sie die Anzahl der Gesamtdatensätze (Studenten). Da das Studenten Drill-Down verwendet wird, ist eine Aggregation eine Stufe höher erforderlich.
2. Linie: Erhalten Sie einen Rang für jeden Datensatz.
3. Linie: Berechnen Sie den Rang auf Perzentil neu. Wenn beispielsweise der Rang 5 von 100 Studenten beträgt, wird das Perzentil verwendet: 1-(5/100) = 95%.

Perzentil

Quantile

Sie möchten ein KPI-Label erstellen, das den Median der Prüfungsergebnisse anzeigt.

• Erstellen Sie ein neues KPI-Label.
• Neuen Indikator anlegen - Quantil.
• Fügen Sie die folgende Formel in die Einstellungen der Indikatoren ein.
• Erstellen Sie eine Quantilvariable, um das beobachtete Quantil dynamisch ändern zu können.

int records = L_ID_COUNT
double groups = 100/@quantile
int key = round(records-records/groups)
double median = 0
membersSum('L_ID'){
  rank = rank(){M_SCORE}
  if (rank == key){
  	median = M_SCORE
  }
}

return median

1. Verwenden Sie die ersten drei Linien, um die bereitgestellte Quantilvariable umzuwandeln und die entsprechende Position innerhalb des Ergebnissatzes zu finden.
2. Erhalten Sie einen Rang für jede Bewertung, aggregiert auf der Ebene der Studenten-ID.
3. Wenn der aktuelle Rang gleich der Position ist, speichern Sie den Score in der Medianvariablen.

Quantil

Nächste Schritte

• Abrufen des letzten verfügbaren Wertes