1. 概述
1.1 版本
| FineBI 版本 | 功能变动 |
|---|---|
| 6.0 | - |
| 6.1.4 | 百分位汇总方式支持抽取数据 |
1.2 应用场景
表格中的指标字段可对其进行汇总方式的设置，通过简单的点击，方便用户快速获取常用的数据计算结果。
1.3 功能简介
快速汇总方式支持设置「求和、平均、中位数、最大值、最小值、百分位、标准差、方差」，如下图所示：
适用范围：仅分组表和交叉表支持。
注：针对 计算指标 ，先按照计算指标字段设置的汇总方式对指标进行汇总，然后再按照计算指标设置的公式进行计算。
示例数据：合同事实表.xlsx
2. 求和
指标字段默认汇总方式为「求和」，统计的是按照维度字段进行分组后的指标求和。
以下图为例，「合同金额」列展示的是不同合同类型汇总的合同金额值。
3. 平均
求平均就是对按照维度字段分组后的指标求平均。为方便理解，我们在指标字段拖入「合同金额」、「记录数」、「合同金额」。对最后一个「合同金额」字段求平均。
如下图所示，可以得出合同金额（平均）=合同金额（求和）/ 记录数，求得结果为不同合同类型每单合同的平均合同金额。
4. 中位数
求中位数为取按照维度字段分组后的指标所有数值高低排序后正中间的一个数。将合同类型为「服务协议」的合同按照合同金额大小排序，排在中位数的即为 「180000」。
中位数能很好的帮助用户观察到排在中间的情况如何，从而对数据的分布情况更加清晰。
5. 最大值/最小值
求最大值/最小值，将指标字段按照维度字段分组后，在组内取分组后最大值/最小值。
如下图所示，可求出服务协议类型的合同中，合同金额最大的单为 2200000 ，最小的单位 10000 。
6. 百分位
「百分位」计算将指标字段按照维度字段分组后，每个值百分位处对应的数据。
例如可以计算「四分位」位置上的数据、「中位数」位置上的数据。
6.1 直连数据注意事项
支持使用两个数值类型参数，且第二个参数必须为常量。
直连仅支持以下数据库：Sybase IQ、Oracle、PostgreSQL（9.4或以上）、ClickHouse、Greenplum、Transwarp Inceptor、Redshift、MaxCompute、Teradata、Hologres、DB2（11.1或以上）、Hive、GaussDB(DWS)（8.1.1或以上）、Dremio。
直连数据库为Redshift时，只能同时对同一字段做有序聚合计算（如求中位数、百分位），否则会发生错误。
直连数据库为MaxCompute或Hive时，只能对整数字段做此种计算。
6.2 示例
用户需要分析电池质量，找到不同电池类型下的剩余电量百分之 95 分位位置上的值，原始数据如下图所示：
进行设置，将「电池型号」按照维度划分后，计算每种类型电池 95% 百分位位置上的数值，如下图所示：
7. 标准差
求标准差，取按照维度字段分组后的指标方差值的算术平方根。
方差和标准差都是用来测算离散趋势的。当用户想知道各个合同类型的每单的合同金额之间差距大不大，即可以使用方差和标准差。如下图所示，「购买合同」的标准差最大，说明在「购买合同」的这一组数据中，数据比较离散，合同金额之间的差距很大。
8. 方差
取按照维度字段分组后，指标每个值跟所有值的平均数之差的平方值的平均数。
