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概要

レポートの実行時、Yellowfinはデータベースから読み出されたデータに対してさまざまな計算を行います。分析関数を使用することでそれらのデータをさらに分析しやすいものに変換することが可能です。 

関数は、集計関数と似ています。ユーザーは計算を行いたいフィールドを選び、次に関数を選択するだけです。

利用可能な関数

Yellowfinは既にいくつかの関数を含んでいます。使用する組織やレポートに対する要求に応えるために管理者が関数を追加している場合もありますが、次の項目を展開すると、使用可能な関数の一覧が表示されます：

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title 統計関数
デシル（十分位数） デシル（十分位数）とは結果を降順（9-1）に並べ十区分し、ランク付けしたもので、分散を見るために使用します。 偏差 算術平均からの偏差の数です。 線形回帰 線形トレンドラインはシンプルな線形データの分析に適しています。データのポイントが線形のパターンを描くとすれば、そのデータは線形と考えられます。線形トレンドラインは通常、何かが一定の割合で増減していることを示します。 相加平均 数値一覧の算術平均（または単なる平均）は、一覧の全メンバーを合計した値を一覧のアイテム数で除算したものです。 中央値 中央値は、サンプル、母集団、または確率分布の上位半分と下位半分を分ける数値を表しています。 最頻値 最頻値は、データセットの中で最も多く出現した値です。 移動平均 移動平均トレンドラインは、データの変動をスムージングし、傾向をより明確に表します。 移動平均は期間オプションで設定された数のデータポイントを平均し、それらを平均して線を描き出します。 もし期間が2にセットされていれば、最初の2つのデータが平均されてトレンドラインに使用されます。次の点は2番目と3番目のデータの平均という風に続きます。 移動合計 直近のN期間の合計です。 単純予測 単純予測モデルは、移動平均の特殊な形で、スムージングのために使われる期間が1のものを言います。したがって期間tの予測は、単純にその前の期間t-1のデータです。 その単純さゆえに、このモデルは最高で1つの期間を予測することができるだけです。中長期の期間の予測ツールとしては利用価値がありません。 多項式回帰 多項式トレンドラインは変動するデータに対して使用される曲線です。たとえば大きなデータセットにおける増減を分析するのに向いています。多項式の次数はデータの変動数やどのくらい曲線（丘と谷）を描かせるかによって決まります。二項式トレンドラインには通常、丘と谷が1つずつ存在し、三項式では1つあるいは2つ、四項式では最高3つになります。 四分位数 四分位数とは結果を降順（4-1）に並べ四区分し、ランク付けしたもので、分散を見るために使用します。 標準偏差 標準偏差は、一連の値の分散の度合いです。これは、確率分布、ランダム変数、母集団、または複数集団に適用することができます。 標準得点 標準得点は標準偏差の数を示しており、算術平均より上か下かの観測になります。これによって、調査でよく利用されるさまざまな正規分布での観測と比較が行えます。 差異 データセット間の差を返します。 加重移動平均 より新しい値にウェイトを置いた加重移動平均を返します。

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title 日付
日付範囲内の日 レポートのカラムの選択された日付同士の日数差です。 現在までの日数 現在の日付と選択された日付の日数差（期間の日数）です。 日付範囲内の月数 レポートのカラムの選択された日付間の月数差です。 現在までの月数 現在の日付と選択された日付の月数差です（期間の月数）。 期間平日数 レポートのカラムの選択した日付間の平日数です。 日付範囲内の年 レポートのカラムの選択された日付間の年数差です。 現在までの年数 現在の日付と選択された日付の年数差です（期間の年数）。

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title テキスト
連結 2つのカラムを連結して1つの文字列にします。

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title 分析関数
累積比率 データの累計パーセンテージを表示します。最大値は100%となります。 累積合計 データの現在までの累計を表示します。 昇順（1-9）ランク たとえば利益のような値に関して最も高いものを1と表示するランクづけを行います。 最下位から10位 ランクの低い方から10件を表示します。 最下位からN位 ランクの低い方からN件を表示します（表示する件数を指定するよう指示が表示されます）。 最終からの増分 連続した行の間の変化を計算します。 最終Nからの増分 連続した行（現在から現在マイナスN）の間の変化を計算します。 降順（9-1）ランク たとえば経費のような値に関して最も低いものを1と表示するランクづけを行います。 カラム間の差 選択した2つのカラムの差を返します。 カラムの乗算 選択した2つのカラムの乗算を返します。 自然対数 与えられたフィールドの値のeを底とする対数を与えます。 自然対数 フィールドの値のeを底とする対数を与えます。 絶対最大値に対する百分率（%） 選択したフィールドの絶対最大値に対する比率を返します。 カラムに対する百分率（%） 選択したカラム（列）と他のカラム（列）を比較した値のパーセンテージ、比率を作成します。 最大値に対する百分率（%） 選択したカラム（列）のデータセット中での最大値に対する値のパーセンテージを表示します。 合計値に対する百分率（%） 選択したカラム（列）のデータセット中での合計値に対する値のパーセンテージを表示します。 カラムの集約 選択した2つのカラムの集約を返します。 最上位から10位 ランクの高いほうから10件を表示します。 最上位からN位 ランクの高いほうからN件を表示します（表示する件数を指定するよう指示が表示されます）。 最上位からN位（関連付けあり） 選択したフィールド（関連付けあり）の最上位の値を返します。つまり同じランクに複数のレコードがある場合に、ランクの総数をNに制限します。

関数の適用

1. 関数を適用したいアイテムをレポートデータ欄にドラッグします。
2. アイテムを選択状態にして関数アイコンをクリックします。
3. 「関数」ウインドウが表示されます。関数ウインドウが表示され、そのアイテムに対して適用可能な関数の一覧が種類ごとに表示されます。たとえば日付データを選択した場合、機能を選択・ドロップダウンメニューから「テキスト」「日付＆時間」と「統計」が選択できます。
4. ドロップダウンメニューから関数タイプを選択し、適用したい関数を選びます。関数をクリックすると、その説明が一覧の下に表示されます。
   
5. 適切な場合は、集約を選択します。たとえば、収益ではなく、収益の集約に対する現在高を作成することができます。この集計は関数の適用前に行われます。
6. 「OK」をクリックして「関数」ウインドウを閉じます。
   
7. レポートを実行すると、関数が適用された結果が表示されます。
   

関数の削除

アイテムに適用した関数を削除したい場合は以下のどちらかのようにします。

1. アイテムを選択状態にし、クリアアイコンをクリックします。
2. レポートデータからアイテムを削除します。
   

統計関数

Yellowfinには一連の統計関数が用意されておりレポートのデータに適用することができます。たとえば回帰分析や移動平均などです。これらは分析関数として適用され、以下の例のようにトレンドラインを描き出します。