EXTREME_OUTLIER_IQR_COUNT

EXTREME_OUTLIER_IQR_COUNT (system data metric function)

EXTREME_OUTLIER_IQR_COUNT는 열의 극단 Tukey 펜스(사분위 범위의 3배) 밖에 있는 NULL이 아닌 NaN이 아닌 값의 개수를 반환하는 시스템 데이터 메트릭 함수예요.

출처: Snowflake SQL Reference

본문

Enterprise Edition 기능 — 데이터 품질 모니터링(Data Quality Monitoring)에는 Enterprise Edition이 필요해요. 업그레이드 문의는 Snowflake Support에 연락해 주세요.

카테고리: 데이터 메트릭 함수

구문 (Syntax)

SNOWFLAKE.CORE.EXTREME_OUTLIER_IQR_COUNT(<query>)

인자 (Arguments)

<query> — 단일 열을 투영하는 SQL 쿼리를 지정해요.

허용되는 데이터 타입 (Allowed data types)

query가 투영하는 열은 다음 데이터 타입 중 하나여야 해요:

FLOAT
NUMBER

반환값 (Returns)

NUMBER 데이터 타입의 스칼라 값을 반환해요.

사용 시 유의사항 (Usage notes)

시스템 DMF를 수동으로 호출할 때는 어떤 허용 데이터 타입을 사용하는지 지정할 필요가 없어요. 측정하려는 열에 대한 쿼리만 지정하면 돼요. Snowflake가 함수의 허용 데이터 타입을 열의 데이터 타입과 맞춰요.
함수는 NULL이 아닌 NaN이 아닌 값의 첫 번째·세 번째 사분위수(Q1, Q3)와 사분위 범위 IQR = Q3 - Q1을 계산한 뒤, Q1 - 3 * IQR보다 작거나 Q3 + 3 * IQR보다 큰 값을 세어요. 이것은 OUTLIER_IQR_COUNT가 사용하는 것보다 더 넓은 펜스라서, 가장 극단적인 값만 표시해요.
열에 NULL이 아닌 NaN이 아닌 값이 100개 미만이거나, 필요한 사분위수가 유한하지 않으면 함수는 0을 반환해요.
이 함수는 약 100억 행까지의 테이블에 최적화돼 있어요. 그 범위를 넘으면 평가 대기 시간이 늘어나고, DMF 스케줄링 창 안에 메트릭이 완료되지 않을 수 있어요.
이 함수를 평가하면 열을 스캔하고 그 위에서 사분위수를 계산하므로, 사용되는(그에 따른 비용도) 서버리스 컴퓨팅이 테이블 크기에 따라 달라져요. DMF 평가가 어떻게 청구되는지는 비용 고려 사항을 참고해요.

예시 (Examples)

금융 테이블의 transaction_amount 열에 대한 극단 이상치 값의 개수를 측정해요:

SELECT SNOWFLAKE.CORE.EXTREME_OUTLIER_IQR_COUNT(
  SELECT
    transaction_amount
  FROM finance.public.transactions
);

+------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| SNOWFLAKE.CORE.EXTREME_OUTLIER_IQR_COUNT(SELECT transaction_amount FROM finance.public.transactions) |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 41                                                                                                   |
+------------------------------------------------------------------------------------------------------+