# Mode - función de gráfico Mode() encuentra el valor más frecuente, el valor de moda, en los datos agregados. La función Mode() puede procesar tanto valores de texto como valores numéricos. Sintaxis: Mode({[SetExpression] [TOTAL [<fld {,fld}>]]} expr) Tipo de datos que devuelve: dual Argumentos | Argumento | Descripción | | --- | --- | | expr | La expresión o el campo que contiene los datos que se han de medir. | | SetExpression | De forma predeterminada, la función de agregación agregará sobre el conjunto de registros posibles definidos por la selección. Se puede definir un conjunto alternativo de registros mediante una expresión de análisis de conjuntos. | | TOTAL | Si la palabra TOTAL aparece antes de los argumentos de la función, el cálculo se realiza sobre todos los valores posibles dadas las selecciones actuales y no solo aquellas que pertenecen al valor dimensional actual, es decir, no tiene en cuenta las dimensiones del gráfico.

Usar TOTAL [<fld {.fld}>], donde al cualificador TOTAL le sigue una lista de uno o más nombres de campo como un subconjunto de las variables de dimensión del gráfico, crea un subconjunto de los valores totales posibles.

[Definir el ámbito de agregación](https://help.qlik.com/es-ES/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm) | Ejemplo: expresiones de gráfico | Ejemplo | Resultado | | --- | --- | | `Mode(UnitSales)` | Devuelve el valor más frecuente en `UnitSales`.

Devuelve `NULL (-)`. Ningún valor único ocurre más a menudo que otro. | | `Mode(Customer)` | Devuelve el valor más frecuente en `Customer`.

Devuelve `NULL (-)`. Ningún valor único ocurre más a menudo que otro. | | `Mode(TOTAL UnitSales)` | El calificador `TOTAL` devuelve el valor más frecuente en `Unitsales` sin tener en cuenta las dimensiones del gráfico. | | `Mode({1} TOTAL UnitSales)` | La expresión de análisis de conjuntos `{1}` define el conjunto de registros que se ha de evaluar como `ALL`, independientemente de cualquier selección realizada. Por ejemplo, si se selecciona un cliente específico, seguirá devolviendo el valor más frecuente de `UnitSales` en todo el conjunto de datos. | ## Ejemplo: fundamentos de Mode [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/BasicAggregationFunctions/mode.htm) #### Expresión de gráfico Vista general Abra el Editor de carga de datos y añada el script de carga inferior en una nueva sección. El script de carga contiene: * Un conjunto de datos que se carga en una tabla de datos denominada `Example`. * Los siguientes campos de la tabla de datos: * `Customer` * `UnitSales` * `UnitPrice` Script de carga ``` Example: LOAD * inline [ Customer|UnitSales|UnitPrice Astrida|4|16 Astrida|10|15 Astrida|9|9 Astrida|10|10 Betacab|5|10 Betacab|4|20 Betacab||25 Canutility|8|15 Canutility|4|19 ] (delimiter is '|'); ``` Resultados Cargue los datos y abra una hoja. Cree una nueva tabla y agregue este campo como dimensión: * `Customer` Cree las siguientes medidas: * `=Mode(UnitSales)`, para calcular el valor de `UnitSales` más frecuente. * `=Mode(Customer)`, para calcular el valor de `Customer` más frecuente. * `=Mode(TOTAL UnitSales)`, para calcular el valor más frecuente de `UnitSales` en todo el conjunto de datos, sin tener en cuenta las dimensiones del gráfico. Si se realiza una selección, el valor se ajustará para reflejar dicha selección. * `=Mode({1} TOTAL UnitSales)`, para calcular el valor de `UnitSales` más frecuente, ignorando las selecciones. Si se realiza una selección, el valor se mantiene constante. Results table | Customer | Mode(UnitSales) | Mode(Customer) | Mode(TOTAL UnitSales) | Mode({1} TOTAL UnitSales) | | --- | --- | --- | --- | --- | | Totals | 4 | Astrida | 4 | 4 | | Astrida | 10 | Astrida | 4 | 4 | | Betacab | - | Betacab | 4 | 4 | | Canutility | - | Canutility | 4 | 4 | En este ejemplo, observe lo siguiente: * En la primera medida, (`Mode(UnitSales)`), el valor más frecuente para el cliente `Astrida` es `10`. La celda `Totals` devuelve `4`, que es el valor más frecuente para `UnitSales` en todo el conjunto de datos. No hay instancias de los valores más frecuentes para `Betacab` y `Canutility`, por lo que los resultados devuelven `NULL` para esos clientes. * En la segunda medida, (`Mode(Customer)`), los resultados devuelven el nombre de cada cliente. Sin embargo, la celda `Totals` devuelve `Astrida`, porque este es el valor de cliente que aparece con más frecuencia en todo el conjunto de datos. * La tercera medida (`Mode(TOTAL UnitSales)`) devuelve el valor 4. Si no se selecciona `Customer`, todas las celdas de esta columna mostrarán el valor 4. Si se selecciona un cliente, como `Betacab`, esta columna devolverá `NULL`, ya que no existe un valor común para `Betacab`. * La cuarta medida (`Mode({1} TOTAL UnitSales)`) devuelve `4` independientemente de cualquier selección efectuada en el campo `Customer`, porque la expresión de análisis de conjuntos `{1}` define el conjunto de registros que se ha de evaluar como `ALL`. Por ejemplo, si selecciona `Betacab` esta columna seguirá devolviendo el valor `4`. ## Ejemplo: escenario de Mode para determinar anomalías en los datos de ventas [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/BasicAggregationFunctions/mode.htm) #### Expresión de gráfico Vista general Un conjunto de datos contiene cifras de ventas por mes. La empresa desea ver el valor de ventas más frecuente por cada producto y en todo el conjunto de datos. También quiere comparar las ventas por producto con el conjunto de datos, para identificar cualquier anomalía atípica en los datos. Abra el Editor de carga de datos y añada el script de carga inferior en una nueva sección. El script de carga contiene: * Un conjunto de datos que se carga en una tabla de datos denominada `Example`. * Los siguientes campos de la tabla de datos: * `Date` * `Product` * `Category` * `Sales` Script de carga ``` Example: Load * inline [ Date, Product, Category, Sales 2024-01-01, Apple, Fruit, 100 2024-01-15, Banana, Fruit, 80 2024-01-30, Carrot, Vegetable, 50 2024-02-05, Apple, Fruit, 100 2024-02-20, Banana, Fruit, 90 2024-02-28, Carrot, Vegetable, 60 2024-03-10, Apple, Fruit, 110 2024-03-22, Banana, Fruit, 80 2024-03-31, Carrot, Vegetable, 50 2024-04-10, Apple, Fruit, 125 2024-04-22, Banana, Fruit, 60 2024-04-31, Carrot, Vegetable, 80 ]; ``` Resultados Cargue los datos y abra una hoja. Cree una nueva tabla y agregue estos campos como dimensiones: * `Category` * `Product` Cree las siguientes medidas: * `=Mode(Sales)`, para calcular el valor más frecuente de cada producto. * `=Mode(TOTAL Sales)`, para calcular el valor más frecuente de todo el conjunto de datos. * `If(Mode(Sales) = Mode(TOTAL Sales), 'Typical', 'Atypical')`, para calcular si el valor más frecuente de cada producto es típico cuando se compara con los resultados de todo el conjunto de datos. Results table | Category | Product | Mode(Sales) | Mode(TOTAL Sales) | If(Mode(Sales) = Mode(TOTAL Sales), 'Typical', 'Atypical') | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fruit | Apple | 100 | 80 | Atypical | | Fruit | Banana | 80 | 80 | Typical | | Vegetable | Carrot | 50 | 80 | Atypical | El resultado de salida de la función `Mode` devuelve el valor más común de las ventas por producto, `Mode(Sales)`, y en todos los productos, `Mode(TOTAL Sales)`. A continuación, se comparan estos dos valores para determinar qué resultados de venta son típicos o atípicos. ## Más información * [Avg - función de gráfico](https://help.qlik.com/es-ES/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/avg.htm) * [Median - función de gráfico](https://help.qlik.com/es-ES/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/median.htm) * [Análisis de conjuntos](https://help.qlik.com/es-ES/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/SetAnalysis/set-analysis-expressions.htm) * [Definir el ámbito de agregación](https://help.qlik.com/es-ES/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm)