🔍 PERCENTAILE_CONT関数 / PERCENTAIL_DISC関数

|| 分析関数

percentile_[cont|disc](percent) 
within group(order by expression [(asc)|desc])
over(partition by partition_list)

#　e.g.
select 
    percentile_cont(0.5) within group(order by val) as median
    percentile_cont(val, 0.5) over() as median_1

PERCENTILE_CONT関数とPERCENTILE_DISC関数は同様の機能をもつ関数ですが、指定されたパーセント値が行と行の間に位置する場合に、動作が異なります。

PERCENTILE_CONT関数は前後の行で補間された値が返り、PERCENTILE_DISC関数は、指定されたパーセント値を超える行の中で、最小値となる値が返ります。

たとえば、行の値がそれぞれ、1、2、3、4で、50%の値を取得しようとした場合、50%は2と3の間になります。この場合、各関数の戻り値は次のとおり異なります。

PERCENTILE_CONT関数

2と3（前後の行）でデータが補間されて2.5が返ります。

PERCENTILE_DISC関数

指定したパーセント値を超える行の中で、最小値となる行の値3が返ります。

Cf. PERCENTILE_CONT関数とPERCENTILE_DISC関数の違い - Dr.Sum

| percentile_disc()

整数値を返したい時。

| percentile_cont()

小数値を返す。（対象が偶数値だと線形補完する処理が施されてるとのこと。）

|| Cf.

• 【BigQuery】standardSQLでパーセンタイル（や中央値）を集計関数のように計算する - Qiita
• BigQueryで平均、中央値、最頻値を計算する - ICHI.PRO
• GoogleCloudPlatform/bigquery-utils - Github
• percentile_disc vs percentile_cont - stack overflow
• 6-1-13　PERCENTILE_CONT（パーセント値に相当する、補間された値を取得する） - Dr.Sum