Mode - チャート関数

概要

データ ロード エディターを開き、以下のロード スクリプトを新しいセクションに追加します。

ロード スクリプトには次が含まれています:

• 「Example」というデータ テーブルにロードされるデータセット。

• データ テーブル内の次の項目:

  • Customer

  • UnitSales

  • UnitPrice

ロード スクリプト

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 '|');コードをクリップボードにコピーします

結果

データをロードしてシートを開きます。新しいテーブルを作成し、この項目を軸として追加します:

• Customer

次のメジャーを作成します:

• =Mode(UnitSales)、最も頻繁に発生する UnitSales 値を計算します。

• =Mode(Customer)、最も頻繁に発生する Customer 値を計算します。

• =Mode(TOTAL UnitSales)、チャート軸を無視して、データセット全体で最も頻繁に発生する UnitSales 値を計算します。選択が行われると、その選択を反映して値が調整されます。

• =Mode({1} TOTAL UnitSales)、選択を無視して、最も頻繁に発生する UnitSales 値を計算します。選択が行われた場合、値は一定のままになります。

この例では、次の点に注意してください。

• 最初のメジャー (Mode(UnitSales)) では、顧客 Astrida で最も頻繁に発生する値は 10 です。Totals セルは 4 を返します。これは、データセット全体にわたって UnitSales で最も頻繁に発生する値です。Betacab および Canutility に最も頻繁に発生する値のインスタンスがないため、結果としてはこれらの顧客に対して NULL が返されます。
  

• 2 番目のメジャー (Mode(Customer)) では、結果として各顧客名が返されます。ただし、Totals セルはデータセット全体で最も頻繁に発生する顧客値であるため、Astrida を返します。

• 3 番目のメジャー (Mode(TOTAL UnitSales)) は 4 を返します。Customer が選択されていない場合、この列のすべてのセルには 4 が表示されます。Betacab などの顧客を選択した場合、Betacab に頻繁に発生する値がないため、この列は NULL を返します。

• 4 番目のメジャー (Mode({1} TOTAL UnitSales)) は、Customer 項目の選択に関係なく 4 を返します。これは、set 分析数式 {1} によって評価されるレコード セットが ALL として定義されているためです。たとえば、Betacab を選択した場合、この列は引き続き値 4 を返します。

概要

データセットには、月ごとの売上高が含まれています。企業は、各製品およびデータセット全体にわたって最も頻繁に発生する売上高の値を確認したいと考えています。また、製品別の売上をデータセット全体と比較して、データ内の異常を特定したいと考えています。

データ ロード エディターを開き、以下のロード スクリプトを新しいセクションに追加します。

ロード スクリプトには次が含まれています:

• 「Example」というデータ テーブルにロードされるデータセット。

• データ テーブル内の次の項目:

  • Date

  • Product

  • Category

  • Sales

ロード スクリプト

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
];コードをクリップボードにコピーします

結果

データをロードしてシートを開きます。新しいテーブルを作成し、これらの項目を軸として追加します:

• Category

• Product

次のメジャーを作成します:

• =Mode(Sales)、各製品で最も頻繁に発生する値を計算します。

• =Mode(TOTAL Sales)、データセット全体で最も頻繁に発生する値を計算します。

• If(Mode(Sales) = Mode(TOTAL Sales), 'Typical', 'Atypical')、各製品で最も頻繁に発生する値が、データセット全体の結果と比較した場合に典型的なものであるかどうかを計算します。

Mode 関数の出力は、製品別の売上の最も頻繁に発生する値 Mode(Sales) と、すべての製品にわたる売上の最も頻繁に発生する値 Mode(TOTAL Sales) を返します。これらの 2 つの値を比較して、どの売上結果が標準的または非標準的であるかを判断します。