# class Skript- und Diagrammfunktion

Die class-Funktion weist den ersten Parameter einem Klassenintervall zu. Das Ergebnis ist ein dualer Wert in der Form von a<=x<b als Textwert, wobei a und b die obere und unteren Grenze des Intervalls sind, und der Startwert als numerischer Wert.

Syntax:

class(expression, interval [ , label [ , offset ]])

Rückgabe Datentyp: dual

Argumente

| Argument | Beschreibung |
| --- | --- |
| interval | Eine Zahl, welche die Intervallgröße angibt. |
| label | Ein beliebiger String, der 'x' im Ergebnistext ersetzen kann. |
| offset | Eine Zahl für den Abstand vom Standard-Startpunkt der Klassifizierung. Der Standard-Startwert ist in der Regel 0. |

Beispiel: Diagrammformeln

| Beispiel | Ergebnis |
| --- | --- |
| `class( var,10<br>					)` mit `var = 23` | Liefert `20<=x<30` |
| `class( var,5,'value'<br>					)` mit `var = 23` | Liefert `20<= value <25` |
| `class(<br>							var,10,'x',5<br>					)` mit `var = 23` | Liefert `15<=x<25` |

Einige der Beispiele in diesem Thema verwenden Inline-Ladevorgänge. [Verwenden von Inline-Ladevorgängen zum Laden von Daten](https://help.qlik.com/de-DE/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/inline-loads-qs.htm)

## Beispiel – Grundlegendes zu class

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Diagrammformel

Übersicht

Es wird eine Datentabelle geladen, die Namen und Alter enthält. Sie möchten die Personen nach Altersgruppen klassifizieren (mit 10-Jahres-Intervallen) und die Anzahl der Personen in jeder Gruppe angeben.

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in einen neuen Abschnitt ein.

Das Ladeskript umfasst:

* Datensatz, der in eine Datentabelle namens `Example` geladen wird

* Die folgenden Felder in der Datentabelle:

  * `Age`

  * `Name`

Ladeskript

```
Example:
LOAD * INLINE [
Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi
43, Bob
27, Charles
];
```

Ergebnisse

1. Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie zwei neue Tabellen.

2. Gehen Sie in der ersten Tabelle wie folgt vor:

   1. Fügen Sie folgende Dimensionen hinzu:

      * `Age`

      * `Name`

   2. Erstellen Sie die folgende Kennzahl:

      * `=class(Age, 10, 'age')`, um die Daten in Alterskategorien einzuteilen.

3. Gehen Sie in der zweiten Tabelle wie folgt vor:

   1. Fügen Sie die folgende Formel als Dimension hinzu:

      * `=class(Age, 10, 'age')`

   2. Erstellen Sie die folgende Kennzahl:

      * `=Count(Age)`, um die Anzahl der Personen mit Alterseinstufung zu zählen.

Die erste Tabelle zeigt die Rohdaten für `Name` und `Age`, und in welche Alterskategorie sie eingeordnet sind.

Ergebnistabelle 1

| Name | Age | class(Age, 10, 'age') |
| --- | --- | --- |
| Bob | 43 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Charles | 27 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| John | 25 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| Karen | 42 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Yoshi | 53 | 50 &lt;= age &lt; 60 |

In der zweiten Tabelle sehen Sie, wie die Daten nun klassifiziert und zusammengefasst sind. Die Ergebnisse der Funktion `class` ergaben 3 Alterskategorien für die erste Kennzahl. Die zweite Kennzahl zählt die Anzahl der Personen in jeder Alterskategorie.

Ergebnistabelle 2

| class(Age, 10, 'age') | Count(Age) |
| --- | --- |
| Totals | 5 |
| 20 &lt;= age &lt; 30 | 2 |
| 40 &lt;= age &lt; 50 | 2 |
| 50 &lt;= age &lt; 60 | 1 |

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Ladeskript

Übersicht

Es wird eine Datentabelle geladen, die Namen und Alter enthält. Es soll ein Feld hinzugefügt werden, dass jede Person nach Altersgruppe in Zehn-Jahres-Intervallen klassifiziert. Die ursprüngliche Quelltabelle sieht wie folgt aus.

Original-QuelltabelleOriginal-Quelltabelle

| Name | Age |
| --- | --- |
| John | 25 |
| Karen | 42 |
| Yoshi | 53 |

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in einen neuen Abschnitt ein.

Das Ladeskript umfasst:

* Ein vorangehender Load-Befehl, der die Funktion class verwendet, um ein neues Feld namens `Agegroup` zu erstellen.

Ladeskript

```
LOAD *,
class(Age, 10, 'age') As Agegroup;

LOAD * INLINE
[ Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi];
```

Ergebnisse

Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle und fügen Sie die folgenden Felder als Dimensionen hinzu:

* `Name`

* `Age`

* `Agegroup`

Ergebnistabelletabelle

| Name | Age | Agegroup |
| --- | --- | --- |
| John | 25 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| Karen | 42 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Yoshi | 53 | 50 &lt;= age &lt; 60 |

Das neue Feld `Agegroup` klassifiziert jede Person nach Alterskategorie.

## Beispiel – Szenario für „class“

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Diagrammformel

Übersicht

Es wird eine Datentabelle geladen, die Kundendaten enthält. Sie möchten Kunden nach der Anzahl der erworbenen Lifetime-Value-Punkte klassifizieren und die Anzahl der Kunden in jeder Kategorie angeben.

Öffnen Sie den Dateneditor und fügen Sie das Ladeskript unten in einen neuen Abschnitt ein.

Das Ladeskript umfasst:

* Datensatz, der in eine Datentabelle namens `Example` geladen wird

* Die folgenden Felder in der Datentabelle:

  * `CustomerID`

  * `CustomerName`

  * `LifetimeValue`

Ladeskript

```
Example:
Load * Inline [
CustomerID, CustomerName, LifetimeValue
1, John Doe, 12500
2, Jane Smith, 36000
3, Sam Brown, 15000
4, Lisa White, 50000
5, Tom Harris, 22000
];
```

Ergebnisse

1. Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie zwei neue Tabellen.

2. Gehen Sie in der ersten Tabelle wie folgt vor:

   1. Fügen Sie folgende Dimensionen hinzu:

      * `CustomerID`

      * `CustomerName`

      * `LifetimeValue`

   2. Erstellen Sie die folgende berechnete Dimension:

      * `=Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')`, um die Daten anhand des Feldes `LifetimeValue` zu klassifizieren.

3. Gehen Sie in der zweiten Tabelle wie folgt vor:

   1. Fügen Sie die folgende Formel als Dimension hinzu:

      * `=Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')`

   2. Erstellen Sie die folgende Kennzahl:

      * `=Count(CustomerID)`, um die Anzahl der Personen mit Alterseinstufung zu zählen.

Die erste Tabelle zeigt die eingegebenen Rohdaten und die Ergebnisse der Verwendung der Klassenfunktion.

Ergebnistabelle 1

| CustomerID | CustomerName | LifetimeValue | Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group') |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | 12500 | 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 |
| 2 | Jane Smith | 36000 | 30000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 40000 |
| 3 | Sam Brown | 15000 | 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 |
| 4 | Lisa White | 50000 | 50000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 60000 |
| 5 | Tom Harris | 22000 | 20000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 30000 |

In der zweiten Tabelle sehen Sie, wie die Daten nun klassifiziert und zusammengefasst werden können. Die Daten werden mit der Funktion `class` in vier Gruppen eingeteilt und dann gezählt, um die Anzahl der Kunden in jeder Gruppe anzuzeigen.

Ergebnistabelle 2

| Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group') | Count(CustomerID) |
| --- | --- |
| Totals | 5 |
| 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 | 2 |
| 20000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 30000 | 1 |
| 30000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 40000 | 1 |
| 50000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 60000 | 1 |