統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ)，如果將一組數(shù)據(jù)從小到大排序，并計(jì)算相應(yīng)的累計(jì)百分位，則某一百分位所對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的值就稱為這一百分位的百分位數(shù)?？杀硎緸椋阂唤Mn個(gè)觀測(cè)值按數(shù)值大小排列。如，處于p%位置的值稱第p百分位數(shù)。

在DAX函數(shù)中，關(guān)于百分位數(shù)的計(jì)算有兩個(gè)，分別是PERCENTILE.EXC以及PERCENTILE.INC，這兩個(gè)函數(shù)的算法是有區(qū)別的，我們先來(lái)看看計(jì)算的結(jié)果。

先準(zhǔn)備一組數(shù)據(jù)，如下圖所示：

為了縮小數(shù)據(jù)的范圍，我們將銷售明細(xì)和品類碼表做關(guān)聯(lián)后，只做Accessories品類的計(jì)算，因此可以在報(bào)表中將品類拖拽到一個(gè)篩選器上，并篩選第一個(gè)選項(xiàng)，如下圖所示：

創(chuàng)建兩個(gè)度量值，表達(dá)式分別是：

百分比_EXC = PERCENTILE.EXC('ResellerSales_USD'[SalesAmount_USD],0.1)

以及

百分比_INC = PERCENTILE.INC('ResellerSales_USD'[SalesAmount_USD],0.1)

創(chuàng)建完畢后，將這兩個(gè)度量值拖拽到一個(gè)多行卡可視化對(duì)象中，效果如下圖所示：

也就是說(shuō)，品類是Accessories，計(jì)算銷售額的10%分位的值分別是2,162.90和2,192.20，其中PERCENTILE.EXC 這個(gè)函數(shù)計(jì)算出來(lái)的結(jié)果是2,162.90，這兩組度量值計(jì)算出來(lái)的結(jié)果是否準(zhǔn)確呢？我們先了解一下這兩個(gè)函數(shù)的計(jì)算原來(lái)，以及為了方便驗(yàn)證，我們到Excel 表中按照計(jì)算原理來(lái)驗(yàn)證。

需要注意的是，k值雖然說(shuō)是百分比，但是不能使用百分比來(lái)輸入，如

百分比_EXC = PERCENTILE.EXC('ResellerSales_USD'[SalesAmount_USD],0.1)中的k值為0.1，就不能輸入10%。

下面我們來(lái)說(shuō)說(shuō)這兩個(gè)函數(shù)的計(jì)算原理，其中在Power BI Desktop 中的計(jì)算原理，和在Excel 中是一樣的。

（1）PERCENTILE.INC(array,k) 描述性解釋

將數(shù)組array從小到大排序（升序），設(shè)n為數(shù)組元素個(gè)數(shù)，計(jì)算出k*(n-1)的整數(shù)部分為a，小數(shù)部分為b，則PERCENTILE.INC(array,k)的值是：array第a+1個(gè)數(shù)×(1-b)+array第a+2個(gè)數(shù)×b。

（2）PERCENTILE.EXC(array,k) 描述性解釋

將數(shù)組array從小到大排序（升序），設(shè)n為數(shù)組元素個(gè)數(shù)，計(jì)算出k*(n-1)的整數(shù)部分為a，小數(shù)部分為b，則PERCENTILE.INC(array,k)的值是：array第a個(gè)數(shù)×(1-b)+array第a+1個(gè)數(shù)×b。

我們用PERCENTILE.EXC 函數(shù)的計(jì)算原來(lái)，用上述的數(shù)據(jù)，到Excel 中來(lái)驗(yàn)證一下。首先我們先對(duì)銷售額列排序，并在B列做一個(gè)序號(hào)標(biāo)識(shí)。

第1步：n值

函數(shù)：=COUNTA(A2:A279)，其中array 為A2:A279

計(jì)算結(jié)果：278

效果如下圖所示：

第2步：k值

函數(shù)：這里我們已經(jīng)設(shè)置為固定的0.1，即10%

效果如下圖所示：

第3步：k*(n+1)值

函數(shù)：=J11*(J10+1)

計(jì)算結(jié)果：27.9

效果如下圖所示：

第4步：整數(shù)部分

函數(shù)：=TRUNC(J12)

計(jì)算結(jié)果：27

效果如下圖所示：

第5步：小數(shù)部分

函數(shù)：=J12-J13

計(jì)算結(jié)果：0.9

效果如下圖所示：

第6步：計(jì)算PERCENTILE.EXC 的結(jié)果

函數(shù)：=A28*(1-J14)+A29*J14

計(jì)算結(jié)果：2162.9，其中A28為array第a個(gè)數(shù)，即第27個(gè)數(shù)據(jù)

效果如下圖所示：

這個(gè)數(shù)據(jù)和我們?cè)赑ower BI Desktop 中的計(jì)算結(jié)果是一致的，效果如下圖所示：

PERCENTILE.INC 這個(gè)函數(shù)的計(jì)算方法也類似，有興趣的朋友可以動(dòng)手按照函數(shù)的計(jì)算原理驗(yàn)證一下，在這里就不再贅述了。

在Power BI Desktop 中，計(jì)算百分位數(shù)，除了PERCENTILE.EXC、PERCENTILE.INC這兩個(gè)函數(shù)之外，還有兩個(gè)函數(shù)，分別是PERCENTILEX.EXC和PERCENTILEX.INC，這兩組函數(shù)的區(qū)別在于他們的參數(shù)引用范圍一樣，前者引用的是列，而后者引用的是表+列，計(jì)算的結(jié)果是一樣的，有興趣的朋友也可以自己動(dòng)手驗(yàn)證一下。

在Excel 中，關(guān)于百分位的計(jì)算還有一組逆計(jì)算函數(shù)，包括PERCENTRANK.EXC和PERCENTRANK.INC，他們分別是PERCENTILE.EXC、PERCENTILE.INC這兩個(gè)函數(shù)的逆序計(jì)算，但是注意的是，這組函數(shù)目前在Power BI Desktop 中尚沒(méi)有。