# NumericCount - Diagrammfunktion NumericCount() aggregiert die Anzahl der numerischen Werte nach den Dimensionen des Diagramms. Syntax: NumericCount({[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL [<fld {,fld}>]]} expr) Rückgabe Datentyp: ganze Zahl Argumente | Argument | Beschreibung | | --- | --- | | expr | Die Formel oder das Feld mit den Daten, die gemessen werden sollen. | | SetExpression | Standardmäßig berechnet sich die Aggregierungsfunktion über alle wählbaren Werte. Alternativ können Sie die der Berechnung zugrunde liegenden Werte über die Auswahlformel bestimmen. | | DISTINCT | Der Zusatz DISTINCT vor den Funktionsargumenten bewirkt, dass bei der Auswertung der Funktionsargumente entstehende Duplikate nicht berücksichtigt werden. | | TOTAL | Der Zusatz TOTAL vor der Funktion bewirkt, dass die Berechnung über alle ausgewählten bzw. wählbaren Werte erfolgt, und nicht nur über diejenigen, die zu dem Wert der aktuellen Dimension zählen. Die Dimensionen des Diagramms werden also nicht berücksichtigt.

Mit TOTAL [<fld {.fld}>], wobei auf den Zusatz TOTAL eine Liste aus mindestens einem Feldnamen (d. h. einer Teilmenge der Diagrammdimensionsvariablen) folgt, erstellen Sie eine Teilmenge aller möglichen Werte.

[Definieren des Aggregierungsbereichs](https://help.qlik.com/de-DE/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm) | Beispiel: Diagrammformeln | Beispiel | Ergebnis | | --- | --- | | `NumericCount(OrderNumber)` | Gibt die Anzahl der Zeilen im Feld `OrderNumber` zurück, die numerische Werte haben.

Informationshinweis"0" zählt als Wert und nicht als leere Zelle. Wenn jedoch eine Kennzahl für eine Dimension auf 0 aggregiert wird, wird diese Dimension nicht in Diagramme eingeschlossen. Leere Zellen werden als nichtnumerische Werte gewertet und somit von `NumericCount` nicht gezählt. | | `NumericCount(Product)` | Gibt die Anzahl der Produktnamen zurück, die numerische Werte sind. Normalerweise können Sie hiermit prüfen, dass Textfelder keine numerischen Inhalte aufweisen. | | `NumericCount (DISTINCT OrderNumber)/Count(DISTINCT OrderNumber)` | Ermittelt die Anzahl der distinkten numerischen Bestellnummern und teilt sie durch die Anzahl der numerischen und nicht numerischen Bestellnummern. Dies ergibt 1, wenn alle Feldwerte numerisch sind. | ## Beispiel – Grundlegendes zu „NumericCount“ [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/CounterAggregationFunctions/numericcount.htm) #### Diagrammformel Übersicht 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: * `Customer` * `Product` * `OrderNumber` Ladeskript ``` Example: LOAD * inline [ Customer|Product|OrderNumber Astrida|AA|1 Astrida|AA|7 Astrida|BB|4 Betacab|CC|6 Betacab|AA|5 Betacab|BB| Canutility|AA| Canutility|CC| Divadip|CC|2 Divadip|DD|3 ](delimiter is '|'); ``` Ergebnisse Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Tabelle und fügen Sie dieses Feld als Dimension hinzu: * `OrderNumber` Erstellen Sie die folgenden Kennzahlen: * `=NumericCount(OrderNumber)`, um die Anzahl der Bestellungen zu berechnen, die numerische Werte enthalten. * `=NumericCount(Product)`, um die Anzahl der Produktnamen zurückzugeben, die komplett numerische Werte sind. * `=NumericCount(DISTINCT OrderNumber)/Count(DISTINCT OrderNumber)`, um die Gesamtzahl der Bestellnummern mit eindeutigen numerischen Werten zu berechnen und diese Anzahl durch die Gesamtzahl der Bestellnummern mit eindeutigen numerischen und nicht-numerischen Werten zu dividieren. Dies ergibt `1`, wenn alle Feldwerte numerisch sind. Results table | OrderNumber | NumericCount(OrderNumber) | NumericCount(Product) | NumericCount (DISTINCT OrderNumber)/Count(DISTINCT OrderNumber) | | --- | --- | --- | --- | | Totals | 7 | 0 | 0.875 | | 1 | 1 | 0 | 1 | | 2 | 1 | 0 | 1 | | 3 | 1 | 0 | 1 | | 4 | 1 | 0 | 1 | | 5 | 1 | 0 | 1 | | 6 | 1 | 0 | 1 | | 7 | 1 | 0 | 1 | | | 0 | 0 | 0 | Die Ausgabe der ersten Kennzahl ergibt `7`, da drei der zehn Datensätze in `OrderNumber` leer und die übrigen numerisch sind. Die zweite Kennzahl ergibt `0`, da es keine numerischen Werte gibt; alle Produktnamen sind Text. Normalerweise können Sie mit dieser Art Kennzahl prüfen, dass Textfelder keine numerischen Inhalte aufweisen. Die dritte Kennzahl ermittelt die Anzahl der verschiedenen numerischen Bestellnummern und teilt sie durch die Anzahl der numerischen und nicht numerischen Bestellnummern. Dies ergibt `1`, wenn alle Feldwerte numerisch sind. Normalerweise können Sie hiermit prüfen, ob alle Feldwerte numerisch sind. In diesem Beispiel gibt es `7` verschiedene numerische Werte für `OrderNumber` von `8` verschiedenen numerischen und nicht numerischen Werten, wodurch die Formel `0.875` zurückgibt. ## Beispiel – Szenario für „NumericCount“ [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/CounterAggregationFunctions/numericcount.htm) #### Diagrammformel Übersicht Ein Datensatz enthält monatliche Umsatzdaten für mehrere Geschäfte. Der Filialleiter möchte herausfinden, welche Filialen und Produkte Umsatzwerte haben, die nicht numerisch sind. Dies zeigt an, welche Umsatzdatensätze ungültige Werte haben, z. B. wenn der Datensatz leer ist oder nicht-numerische Daten enthält. 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: * `Store` * `StoreProduct` * `Sales` Ladeskript ``` Example: LOAD * inline [ Store, StoreProduct, Sales A, Widget A, 1200 B, Widget A, No data C, Widget A, 1300 A, Widget B, 800 B, Widget B, C, Widget B, "Error" A, Widget C, 500 B, Widget C, 600 C, Widget C, 700 ]; ``` Ergebnisse Laden Sie die Daten und öffnen Sie ein Arbeitsblatt. Erstellen Sie eine neue Pivottabelle und fügen Sie dieses Feld als Zeilendimension hinzu: * `Store` Fügen Sie dieses Feld als Spaltendimension hinzu: * `StoreProduct` Erstellen Sie die folgende Kennzahl: * `=NumericCount(Sales)`, um die Umsätze der Filialen mit numerischen Daten zu berechnen. Results table | Store | StoreProduct | | | | --- | --- | --- | --- | | Widget A | Widget B | Widget C | | | A | 1 | 1 | 1 | | B | 0 | 0 | 1 | | C | 1 | 0 | 1 | Die Ergebnisse zeigen, dass es `3` Datensätze gibt, bei denen die numerische Anzahl `0` ist. Dies sind die Umsatzdatensätze, die untersucht werden müssen, da sie nicht-numerische Werte enthalten.