QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED (Lakehouse v1)

t-digest 알고리즘을 사용하여 숫자 데이터 시퀀스의 근사 분위수를 계산합니다. 이 함수는 시퀀스 각 구성원의 가중치를 고려합니다. 메모리 사용량은 log(n) 이며, n은 값의 개수입니다.

주의

NULL 값은 계산에 포함되지 않습니다.

Analyze 구문

func.quantile_tdigest_weighted(<levels>, <expr>, <weight_expr>)

Analyze 예제

func.quantile_tdigest_weighted([0.5, 0.8], table.sales_amount, 1).alias('sales_amounts')

| sales_amounts         |
|-----------------------+
| [6000.0,7000.0]       |

SQL 구문

QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED(<level1>[, <level2>, ...])(<expr>, <weight_expr>)

인수

인수	설명
<level n>	분위수의 수준은 0에서 1 사이의 부동 소수점 상수를 나타냅니다. [0.01, 0.99] 범위의 수준 값을 사용하는 것이 좋습니다.
<expr>	모든 숫자 식
<weight_expr>	모든 부호 없는 정수 식입니다. 가중치는 값이 나타나는 횟수입니다.

반환 형식

지정한 분위수 수준의 개수에 따라 Float64 값 또는 Float64 값의 배열을 반환합니다.

SQL 예제

-- Create a table and insert sample data
CREATE TABLE sales_data (
  id INT,
  sales_person_id INT,
  sales_amount FLOAT
);

INSERT INTO sales_data (id, sales_person_id, sales_amount)
VALUES (1, 1, 5000),
       (2, 2, 5500),
       (3, 3, 6000),
       (4, 4, 6500),
       (5, 5, 7000);

SELECT QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED(0.5)(sales_amount, 1) AS median_sales_amount
FROM sales_data;

median_sales_amount|
-------------------+
             6000.0|

SELECT QUANTILE_TDIGEST_WEIGHTED(0.5, 0.8)(sales_amount, 1)
FROM sales_data;

quantile_tdigest_weighted(0.5, 0.8)(sales_amount)|
-------------------------------------------------+
[6000.0,7000.0]                                  |