Las medidas son cálculos basados en campos, por ejemplo Sum(Cost). Puede usar modificadores para cambiar cómo se ha de calcular la medida sobre las dimensiones disponibles.
Por ejemplo, puede hacer que los valores de una medida se acumulen en una o dos dimensiones, o puede calcular el promedio de su medida en un número específico de pasos.
¿Qué visualizaciones tienen modificadores?
| Visualización | Acumulación | Diferencia | Media móvil | Números relativos | Descomposición de series de tiempo |
|---|---|---|---|---|---|
| Gráfico de barras | Sí | Sí | Sí | Sí | No |
| Gráfico combinado | Sí | Sí | Sí | Sí | No |
| Gráfico de líneas | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Tabla | Sí | Sí | Sí | Sí | No |
Acumulación
El modificador de acumulación le permite acumular los valores de una medida en una o dos dimensiones. La acumulación de valores facilita la visualización de cómo se acumula el efecto de la medida sobre una dimensión.
En el siguiente gráfico combinado, las barras y líneas se acumulan a lo largo del tiempo.
Un gráfico combinado donde la línea muestra el margen de beneficio acumulado y las barras muestran las cifras de ventas acumuladas.
Sintaxis:
RangeSum(Above {$M,0,Steps})
Diferencia
El modificador de diferencia le permite visualizar la diferencia entre valores consecutivos de una medida en una o dos dimensiones. El modificador de diferencia es útil cuando desea visualizar el cambio en la dirección de los datos agrupados.
En el siguiente gráfico de barras, cualquier caída en las ganancias anuales durante un período de 10 años aparece como barras negativas.
Un gráfico de barras que muestra las diferencias de ganancias de un año al siguiente.
Sintaxis:
$M - Above($M)
Media móvil
El modificador de media móvil permite ver los valores promedio de una medida durante un período específico. Puede usarlo para filtrar la acción de las fluctuaciones de valor a corto plazo. Puede cambiar la cantidad de pasos durante los cuales se realiza el promedio, dependiendo de cuán fuertemente desee que su modificador siga los cambios en sus datos. Una media móvil se utiliza habitualmente con datos de series de tiempo para resaltar tendencias o ciclos a largo plazo.
En el siguiente gráfico de líneas se muestran los promedios móviles con dos rangos de diferencia, uno con un rango de 20 pasos y otro con un rango completo.
Un gráfico de líneas que muestra el precio de un producto durante un período de cinco meses.
Sintaxis:
RangeAvg(Above ($M,0,Steps))
Números relativos
El modificador de números relativos le permite ver porcentajes relativos. Lo puede utilizar para ver el impacto de determinadas selecciones relativas a la selección, relativas al total o relativas a otros campos. Puede cambiar la base sobre la cual se calcula el número relativo.
En la tabla siguiente se muestra una columna con las ventas de cada año de una selección específica y tres columnas con números relativos, una en relación con la selección actual, otra en relación con las ventas totales de todos los años y otra en relación con las ventas de cada año.
Una tabla que muestra diferentes porcentajes de ventas relativos a la selección actual, a las ventas totales y a las ventas de cada año.
A continuación un ejemplo de la sintaxis del modificador en relación con la selección total.
Sintaxis:
$M / Sum( total Aggr( $M, dim ) )
Descomposición de series de tiempo
El modificador de descomposición de series de tiempo le permite desglosar datos de series temporales para analizar por separado una tendencia general y un ciclo estacional recurrente. Puede crear cuatro medidas diferentes, cada una mostrando una descomposición diferente de la señal:
-
Observado (medida objetivo original sin ninguna descomposición)
-
Tendencia
-
Estacional
-
Residual
Para más información sobre las funciones de gráfico utilizadas para este procesamiento, vea Funciones de descomposición de series de tiempo.
Una hoja de Qlik Sense para el análisis de pasajeros de líneas aéreas, que muestra dos gráficos de líneas que utilizan el modificador de descomposición de series de tiempo.
Sintaxis:
STL_Trend($M, Periods), STL_Seasonal($M, Periods),STL_Residual($M, Periods)