Yandex Cloud
  • Сервисы
  • Решения
  • Почему Yandex Cloud
  • Сообщество
  • Тарифы
  • Документация
  • Связаться с нами
Подключиться
Language / Region
© 2022 ООО «Яндекс.Облако»
Yandex DataLens
  • Начало работы
  • Практические руководства
    • Все руководства
    • Визуализация данных из CSV-файла
    • Создание и публикация диаграммы с картой Москвы из CSV-файла
    • Анализ продаж сети магазинов из БД ClickHouse
    • Анализ открытых данных ДТП на дорогах России
    • Анализ продаж и локаций пиццерий на данных из БД Clickhouse и Marketplace
    • Веб-аналитика с подключением к Яндекс Метрике
    • Веб-аналитика с расчетом воронок и когорт на данных Яндекс Метрики
    • Аналитика мобильного приложения на данных AppMetrica
    • Анализ статистики подкастов Яндекс Музыки (для авторов подкастов)
    • Визуализация данных с помощью QL-чарта
    • Построение чартов customer journeys на данных AppMetrica
  • Концепции
    • Обзор сервиса
    • Подключение
    • Типы данных
    • Датасет
      • Обзор
      • Модель данных
      • Настройки датасета
    • Чарт
      • Обзор
      • Типы чартов
      • Настройки чарта
    • Дашборд
    • Объединение данных
    • Использование Markdown в DataLens
    • DataLens Public
    • Вычисляемые поля
      • Обзор
      • Синтаксис формул
    • Параметризация
    • Marketplace
    • Резервное копирование
    • Кеширование
    • Квоты и лимиты
    • Организации в DataLens
  • Пошаговые инструкции
    • Все инструкции
    • Работа с подключениями
      • Создание подключения к ClickHouse
      • Создание подключения к файлу CSV
      • Создание подключения к Google Sheets
      • Создание подключения к MySQL
      • Создание подключения к PostgreSQL
      • Создание подключения к MS SQL Server
      • Создание подключения к Oracle Database
      • Создание подключения к YDB
      • Создание подключения к Greenplum
      • Создание подключения к Metrica API
      • Создание подключения к AppMetrica
      • Создание подключения к Yandex Cloud Billing
      • Управление доступом к подключению
    • Работа с датасетами
      • Создание датасета
      • Объединение данных из нескольких таблиц
      • Объединение данных из нескольких CSV-подключений
      • Создание поля данных
      • Создание вычисляемого поля данных
      • Создание фильтра по умолчанию для новых чартов
      • Обновление полей в датасете
      • Описание датасета через SQL-запрос к источнику
      • Материализация датасета
      • Управление доступом к датасету
      • Управление доступом к строкам данных
      • Добавление параметра в датасет
    • Работа с чартами
      • Создание линейной диаграммы
      • Создание диаграммы с областями
      • Создание круговой диаграммы
      • Создание кольцевой диаграммы
      • Создание столбчатой диаграммы
      • Создание линейчатой диаграммы
      • Создание точечной диаграммы
      • Создание карты
      • Создание таблицы
      • Создание сводной таблицы
      • Создание индикатора
      • Создание древовидной диаграммы
      • Создание QL-чарта
      • Создание мультидатасетного чарта
      • Добавление иерархии
      • Настройка навигатора
      • Публикация чарта
      • Управление доступом к чарту
      • Добавление ID в качестве параметра
      • Добавление параметра в чарт
    • Работа с дашбордами
      • Создание дашборда
      • Добавление чарта на дашборд
      • Добавление селектора на дашборд
      • Создание алиаса
      • Удаление поля алиаса
      • Публикация дашборда
      • Управление доступом к дашборду
      • Добавление параметров на дашборд
      • Автообновление дашборда
    • Работа с правами доступа
      • Назначение прав доступа
      • Удаление прав доступа
      • Запрос прав доступа
    • Работа с DataLens Marketplace
      • Добавление продукта из Marketplace
      • Удаление продукта из Marketplace
      • Создание и подключение коннектора (для партнеров)
    • Работа с организациями
      • Переключение между экземплярами DataLens
  • Управление доступом
    • Управление доступом к DataLens
    • Управление доступом на уровне строк данных
  • Правила тарификации
  • Справочник функций
    • Все функции
    • Агрегатные функции
      • Обзор
      • ALL_CONCAT
      • ANY
      • ARG_MAX
      • ARG_MIN
      • AVG
      • AVG_IF
      • COUNT
      • COUNTD
      • COUNTD_APPROX
      • COUNTD_IF
      • COUNT_IF
      • MAX
      • MEDIAN
      • MIN
      • QUANTILE
      • QUANTILE_APPROX
      • STDEV
      • STDEVP
      • SUM
      • SUM_IF
      • TOP_CONCAT
      • VAR
      • VARP
    • Географические функции
      • Обзор
      • GEOCODE
      • GEOINFO
      • TOPONYM_TO_GEOPOINT
      • TOPONYM_TO_GEOPOLYGON
    • Логические функции
      • Обзор
      • CASE
      • IF
      • IFNULL
      • ISNULL
      • ZN
    • Математические функции
      • Обзор
      • ABS
      • ACOS
      • ASIN
      • ATAN
      • ATAN2
      • CEILING
      • COMPARE
      • COS
      • COT
      • DEGREES
      • DIV
      • EXP
      • FLOOR
      • GREATEST
      • LEAST
      • LN
      • LOG
      • LOG10
      • PI
      • POWER
      • RADIANS
      • ROUND
      • SIGN
      • SIN
      • SQRT
      • SQUARE
      • TAN
    • Оконные функции
      • Обзор
      • AVG
      • AVG_IF
      • COUNT
      • COUNT_IF
      • FIRST
      • LAG
      • LAST
      • MAVG
      • MAX
      • MCOUNT
      • MIN
      • MMAX
      • MMIN
      • MSUM
      • RANK
      • RANK_DENSE
      • RANK_PERCENTILE
      • RANK_UNIQUE
      • RAVG
      • RCOUNT
      • RMAX
      • RMIN
      • RSUM
      • SUM
      • SUM_IF
    • Операторы
      • Обзор
      • AND
      • BETWEEN
      • IN
      • IS FALSE
      • IS TRUE
      • LIKE
      • NOT
      • OR
      • Вычитание (-)
      • Деление (/)
      • Остаток (%)
      • Отрицание (-)
      • Сложение и конкатенация (+)
      • Сравнение
      • Степень (^)
      • Умножение (*)
    • Строковые функции
      • Обзор
      • ASCII
      • CHAR
      • CONCAT
      • CONTAINS
      • ENDSWITH
      • FIND
      • ICONTAINS
      • IENDSWITH
      • ISTARTSWITH
      • LEFT
      • LEN
      • LOWER
      • LTRIM
      • REGEXP_EXTRACT
      • REGEXP_EXTRACT_NTH
      • REGEXP_MATCH
      • REGEXP_REPLACE
      • REPLACE
      • RIGHT
      • RTRIM
      • SPACE
      • SPLIT
      • STARTSWITH
      • SUBSTR
      • TRIM
      • UPPER
      • UTF8
    • Функции даты и времени
      • Обзор
      • DATEADD
      • DATEPART
      • DATETRUNC
      • DAY
      • DAYOFWEEK
      • HOUR
      • MINUTE
      • MONTH
      • NOW
      • QUARTER
      • SECOND
      • TODAY
      • WEEK
      • YEAR
    • Функции для работы с временными рядами
      • Обзор
      • AGO
      • AT_DATE
    • Функции для работы с массивами
      • Обзор
      • ARRAY
      • ARR_STR
      • CONTAINS
      • COUNT_ITEM
      • GET_ITEM
      • SLICE
      • STARTSWITH
      • UNNEST
    • Функции преобразования типов
      • Обзор
      • BOOL
      • DATE
      • DATETIME
      • DATETIME_PARSE
      • DATE_PARSE
      • DB_CAST
      • FLOAT
      • GEOPOINT
      • GEOPOLYGON
      • INT
      • STR
    • Функции разметки
      • Обзор
      • BOLD
      • ITALIC
      • MARKUP
      • URL
    • Поддержка функций
  • Туториалы по функциям
    • Агрегатные функции
    • Оконные функции
    • LOD-выражения и управление фильтрацией в агрегатных функциях
  • Публичные материалы
    • Образовательные проекты
    • Вебинары и конференции
    • Статьи и публикации
    • Публичные дашборды и чарты
  • Решение проблем
    • Вопросы и ответы
    • Ошибки DataLens
  1. Справочник функций
  2. Оконные функции
  3. RANK_PERCENTILE

RANK_PERCENTILE (оконная)

Статья создана
Yandex Cloud
,
улучшена
amatol

    Синтаксис

    Стандартный
    Расширенный
    RANK_PERCENTILE( value [ , direction ] )
    
    RANK_PERCENTILE( value [ , direction ]
                     [ TOTAL | WITHIN ... | AMONG ... ]
                     [ BEFORE FILTER BY ... ]
                   )
    

    Подробнее:

    • TOTAL, WITHIN, AMONG
    • BEFORE FILTER BY

    Описание

    Выполняет относительное ранжирование. Возвращает дробный ранг (от 0 до 1). Расчитывается как (RANK(...) - 1) / (количество строк).

    Если direction равно "desc" или не указано, то ранжирование происходит от большего к меньшему, если "asc", то от меньшего к большему. По умолчанию используется "desc".

    См. также RANK, RANK_DENSE, RANK_UNIQUE.

    Типы аргументов:

    • value — Логический | Дата | Дата и время | Дробное число | Целое число | Строка | UUID
    • direction — Строка

    Возвращаемый тип: Дробное число

    Примечание

    Значения аргументов (direction) должны быть константами.

    Примеры

    Пример с двумя аргументами

    Исходные данные

    Date City Category Orders Profit
    '2019-03-01' 'London' 'Office Supplies' 8 120.80
    '2019-03-04' 'London' 'Office Supplies' 2 100.00
    '2019-03-05' 'London' 'Furniture' 1 750.00
    '2019-03-02' 'Moscow' 'Furniture' 2 1250.50
    '2019-03-03' 'Moscow' 'Office Supplies' 4 85.00
    '2019-03-01' 'San Francisco' 'Office Supplies' 23 723.00
    '2019-03-01' 'San Francisco' 'Furniture' 1 1000.00
    '2019-03-03' 'San Francisco' 'Furniture' 4 4000.00
    '2019-03-02' 'Detroit' 'Furniture' 5 3700.00
    '2019-03-04' 'Detroit' 'Office Supplies' 25 1200.00
    '2019-03-04' 'Detroit' 'Furniture' 2 3500.00

    Группировка по [City].

    Сортировка по [City].

    Результат

    [City] SUM([Orders]) RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]), "desc") RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]), "asc")
    'Detroit' 32 0.00 1.00
    'London' 11 0.67 0.33
    'Moscow' 6 1.00 0.00
    'San Francisco' 28 0.33 0.67
    Пример с группировкой

    Исходные данные

    Date City Category Orders Profit
    '2019-03-01' 'London' 'Office Supplies' 8 120.80
    '2019-03-04' 'London' 'Office Supplies' 2 100.00
    '2019-03-05' 'London' 'Furniture' 1 750.00
    '2019-03-02' 'Moscow' 'Furniture' 2 1250.50
    '2019-03-03' 'Moscow' 'Office Supplies' 4 85.00
    '2019-03-01' 'San Francisco' 'Office Supplies' 23 723.00
    '2019-03-01' 'San Francisco' 'Furniture' 1 1000.00
    '2019-03-03' 'San Francisco' 'Furniture' 4 4000.00
    '2019-03-02' 'Detroit' 'Furniture' 5 3700.00
    '2019-03-04' 'Detroit' 'Office Supplies' 25 1200.00
    '2019-03-04' 'Detroit' 'Furniture' 2 3500.00

    Группировка по [City], [Category].

    Сортировка по [City], [Category].

    Результат

    [City] [Category] SUM([Orders]) RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]) TOTAL) RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]) WITHIN [City]) RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]) AMONG [City])
    'Detroit' 'Furniture' 7 0.43 1.00 0.00
    'Detroit' 'Office Supplies' 25 0.00 0.00 0.00
    'London' 'Furniture' 1 1.00 1.00 1.00
    'London' 'Office Supplies' 10 0.29 0.00 0.67
    'Moscow' 'Furniture' 2 0.86 1.00 0.67
    'Moscow' 'Office Supplies' 4 0.71 0.00 1.00
    'San Francisco' 'Furniture' 5 0.57 1.00 0.33
    'San Francisco' 'Office Supplies' 23 0.14 0.00 0.33

    Поддержка источников данных

    Материализованный датасет, ClickHouse 19.13, Microsoft SQL Server 2017 (14.0), MySQL 5.6, Oracle Database 12c (12.1), PostgreSQL 9.3.

    Была ли статья полезна?

    Language / Region
    © 2022 ООО «Яндекс.Облако»