percentile(), percentiles()(집계 함수)

이 함수는 percentile() expr에서 정의한 모집단의 지정된 가장 가까운 순위 백분위수에 대한 예상값을 계산합니다. 정확도는 백분위수 지역의 인구 밀도에 따라 달라집니다.

percentiles() 는 다음과 유사하게 percentile()작동합니다. 그러나 percentiles() 한 번에 여러 백분위수 값을 계산할 수 있습니다. 이 값은 각 백분위수 값을 개별적으로 계산하는 것보다 더 효율적입니다.

가중치 백분위수 계산은 백분위수()를 참조하세요.

참고 항목

이 함수는 summarize 연산자와 함께 사용됩니다.

구문

percentile(expr, 백분위수)

percentiles(expr, 백분위수)

구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.

매개 변수

이름	Type	필수	설명
expr	string	✔️	집계 계산에 사용할 식입니다.
percentile	int 또는 long	✔️	백분위수로 지정하는 상수입니다.
백분위수	int 또는 long	✔️	하나 이상의 쉼표로 구분된 백분위수입니다.

반품

각각 별도의 열에 있는 그룹에서 지정된 백분위수의 expr에 대한 예상치가 있는 테이블을 반환합니다.

참고 항목

단일 열의 백분위수 값을 반환하려면 백분위수 반환을 배열로 참조하세요.

예제

단일 백분위수 계산

다음 예제에서는 샘플 집합의 DamageProperty 95%보다 크고 샘플 집합의 5% 미만인 값을 보여 있습니다.

쿼리 실행

StormEvents | summarize percentile(DamageProperty, 95) by State

출력

표시된 결과 테이블에는 처음 10개의 행만 포함됩니다.

State(상태)	percentile_DamageProperty_95
ATLANTIC SOUTH	0
플로리다	40,000
그루지야	143333
미시시피	80000
AMERICAN SAMOA	250000
KENTUCKY	35000
OHIO	150000
KANSAS	51392
미시간	49167
ALABAMA	50000

여러 백분위수 계산

다음 예제에서는 5, 50(중앙값) 및 95를 사용하여 동시에 계산된 값을 DamageProperty 보여 줍니다.

쿼리 실행

StormEvents | summarize percentiles(DamageProperty, 5, 50, 95) by State

출력

표시된 결과 테이블에는 처음 10개의 행만 포함됩니다.

State(상태)	percentile_DamageProperty_5	percentile_DamageProperty_50	percentile_DamageProperty_95
ATLANTIC SOUTH	0	0	0
플로리다	0	0	40,000
그루지야	0	0	143333
미시시피	0	0	80000
AMERICAN SAMOA	0	0	250000
KENTUCKY	0	0	35000
OHIO	0	2000	150000
KANSAS	0	0	51392
미시간	0	0	49167
ALABAMA	0	0	50000
...	...

백분위수 배열로 반환

개별 열의 값을 반환하는 대신 함수를 percentiles_array() 사용하여 동적 배열 형식의 단일 열에 백분위수 값을 반환합니다.

구문

percentiles_array(expr, 백분위수)

매개 변수

이름	Type	필수	설명
expr	string	✔️	집계 계산에 사용할 식입니다.
백분위수	int, long 또는 dynamic	✔️	하나 이상의 쉼표로 구분된 백분위수 또는 백분위수의 동적 배열입니다. 각 백분위수는 정수 또는 긴 값일 수 있습니다.

반품

그룹에서 지정된 백분위수의 expr에 대한 예상 값을 동적 배열 형식의 단일 열로 반환합니다.

예제

쉼표로 구분된 백분위수

여러 백분위수는 백분위수()와 같이 여러 열이 아닌 단일 동적 열에서 배열로 가져올 수 있습니다.

쿼리 실행

TransformedSensorsData
| summarize percentiles_array(Value, 5, 25, 50, 75, 95), avg(Value) by SensorName

출력

결과 테이블에는 처음 10개 행만 표시됩니다.

SensorName	percentiles_Value	avg_Value
sensor-82	["0.048141473520867069","0.24407515500271132","0.48974511106780577","0.74160998970950343","0.94587903204190071"]	0.493950914
sensor-130	["0.049200214398937764","0.25735850440187535","0.51206374010048239","0.74182335059053839","0.95210342463616771"]	0.505111463
sensor-56	["0.04857779335488676","0.24709868149337144","0.49668762923789589","0.74458470404241883","0.94889104840865857"]	0.497955018
sensor-24	["0.051507199150534679","0.24803904945640423","0.50397070213183581","0.75653888126010793","0.9518782718727431"]	0.501084379
sensor-47	["0.045991246974755672","0.24644331118208851","0.48089197707088743","0.74475142784472248","0.9518322864959039"]	0.49386228
sensor-135	["0.05132897529660399","0.24204987641954018","0.48470113942206461","0.74275730068433621","0.94784079559229406"]	0.494817619
sensor-74	["0.048914714739047828","0.25160926036445724","0.49832498850160978","0.75257887767110776","0.94932261924236094"]	0.501627252
sensor-173	["0.048333149363009836","0.26084250046756496","0.51288012531934613","0.74964772791583412","0.95156058795294"]	0.505401226
sensor-28	["0.048511161184567046","0.2547387968731824","0.50101318228599656","0.75693845702682039","0.95243122486483989"]	0.502066244
sensor-34	["0.049980293859462954","0.25094722564949412","0.50914023067384762","0.75571549713447961","0.95176564809278674"]	0.504309494
...	...	...

백분위수의 동적 배열

정 percentiles_array 수 또는 부동 소수점 숫자의 동적 배열에서 백분위수를 지정할 수 있습니다. 배열은 상수여야 하지만 리터럴일 필요는 없습니다.

쿼리 실행

TransformedSensorsData
| summarize percentiles_array(Value, dynamic([5, 25, 50, 75, 95])), avg(Value) by SensorName

출력

결과 테이블에는 처음 10개 행만 표시됩니다.

SensorName	percentiles_Value	avg_Value
sensor-82	["0.048141473520867069","0.24407515500271132","0.48974511106780577","0.74160998970950343","0.94587903204190071"]	0.493950914
sensor-130	["0.049200214398937764","0.25735850440187535","0.51206374010048239","0.74182335059053839","0.95210342463616771"]	0.505111463
sensor-56	["0.04857779335488676","0.24709868149337144","0.49668762923789589","0.74458470404241883","0.94889104840865857"]	0.497955018
sensor-24	["0.051507199150534679","0.24803904945640423","0.50397070213183581","0.75653888126010793","0.9518782718727431"]	0.501084379
sensor-47	["0.045991246974755672","0.24644331118208851","0.48089197707088743","0.74475142784472248","0.9518322864959039"]	0.49386228
sensor-135	["0.05132897529660399","0.24204987641954018","0.48470113942206461","0.74275730068433621","0.94784079559229406"]	0.494817619
sensor-74	["0.048914714739047828","0.25160926036445724","0.49832498850160978","0.75257887767110776","0.94932261924236094"]	0.501627252
sensor-173	["0.048333149363009836","0.26084250046756496","0.51288012531934613","0.74964772791583412","0.95156058795294"]	0.505401226
sensor-28	["0.048511161184567046","0.2547387968731824","0.50101318228599656","0.75693845702682039","0.95243122486483989"]	0.502066244
sensor-34	["0.049980293859462954","0.25094722564949412","0.50914023067384762","0.75571549713447961","0.95176564809278674"]	0.504309494
...	...	...

가장 가까운 순위 백분위수

오름차순으로 정렬된 정렬된 값 목록의 P번째 백분위수( <0 P<= 100)는 목록에서 가장 작은 값입니다. 데이터의 P%는 백분위수에 대한 Wikipedia 문서에서 P번째 백분위수 값보다 작거나 같습니다.

0번째 백분위수는 모집단의 가장 작은 멤버로 정의합니다.

참고 항목

계산의 근사 특성을 고려할 때 실제 반환 값은 모집단의 멤버가 아닐 수 있습니다. 가장 가까운 순위 정의는 P=50이 중앙값의 보간 정의를 준수하지 않음을 의미합니다. 특정 애플리케이션에 대해 이 불일치의 중요성을 평가할 때 모집 단의 크기와 예측 오류를 고려해야 합니다.

백분위수의 예측 오류

백분위수 집계는 T-Digest를 사용하여 대략적인 값을 제공합니다.

참고 항목

• 예측 오류의 범위는 요청된 백분위수의 값에 따라 달라집니다. 최고의 정확도는 [0..100] 눈금의 양쪽 끝에 있습니다. 백분위수 0과 100은 분포의 정확한 최소값과 최대값입니다. 정확도는 눈금의 중앙으로 갈수록 서서히 감소합니다. 중앙값에서 최악이며 1%로 제한됩니다.
• 오류 범위는 값이 아니라 순위에서 관찰됩니다. 백분위수(X, 50)가 Xm 값을 반환한다고 가정합니다. 예측값은 X 값의 최소 49%와 최대 51%가 Xm 이하임을 보장합니다. Xm과 X의 실제 중앙값 간의 차이에 대한 이론적 제한은 없습니다.
• 예측은 경우에 따라 정확한 값을 생성할 수 있지만 언제 정확한지 정의할 수 있는 신뢰할 수 있는 조건이 없습니다.