Column - チャート関数
Column() は、軸に関係なく、ストレート テーブルで ColumnNo に対応する列の値を返します。例えば、Column(2) は 2 番目のメジャー列の値を返します。
構文:
Column(ColumnNo)
戻り値データ型: デュアル
引数 | 説明 |
---|---|
ColumnNo | メジャーを含むテーブルの列番号です。 情報メモColumn() 関数は軸列を無視します。 |
制限事項:
-
再帰呼び出しは NULL を返します。
-
ColumnNo が参照する列にメジャーがない場合は、NULL 値が返されます。
-
チャートの式いずれかにこのチャート関数が使用されている場合、チャートの y 値のソート、またはテーブルの式列ごとのソートは許可されません。よって、これらのソート機能は自動的に無効になります。ビジュアライゼーションまたはテーブルでこのチャート関数を使用すると、ビジュアライゼーションのソートは、レコード間の関数に対するソートされた入力の状態に戻ります。
例 | 結果 |
---|---|
Column(1)/Column(2) |
チャート内の最初のメジャーの値を 2 番目のメジャーの値で割った値を返します。 |
例 - Column の基本
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
-
Product
-
UnitSales
-
UnitPrice
-
ロード スクリプト
Example:
LOAD * inline [
Customer|Product|UnitSales|UnitPrice
Astrida|AA|4|16
Astrida|AA|10|15
Astrida|BB|9|9
Betacab|BB|5|10
Betacab|CC|2|20
Betacab|DD||25
Canutility|AA|8|15
Canutility|CC||19
] (delimiter is '|');
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:
-
Customer
-
Product
-
UnitSales
-
UnitPrice
次のメジャーを作成します:
-
=Sum(UnitPrice*UnitSales)、年間売上高を見つけます。
-
=Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales)、合計売上高を見つけます。
-
=100*Column(1)/Column(2)、総売上高に対する売上高の割合 (%) を計算します。
Customer | Product | UnitPrice | UnitSales | Sum(UnitPrice*UnitSales) | Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales) | 100*Column(1)/Column(2) |
---|---|---|---|---|---|---|
Totals | 505 | 505 | 100.00 | |||
Astrida | AA | 15 | 10 | 150 | 505 | 29.70 |
Astrida | AA | 16 | 4 | 64 | 505 | 12.67 |
Astrida | BB | 9 | 9 | 81 | 505 | 16.04 |
Betacab | BB | 10 | 5 | 50 | 505 | 9.90 |
Betacab | CC | 20 | 2 | 40 | 505 | 7.92 |
Betacab | DD | 25 | 0 | 505 | 0.00 | |
Canutility | AA | 15 | 8 | 120 | 505 | 23.76 |
Canutility | CC | 19 | 0 | 505 | 0.00 |
結果は、列の位置を参照し、そのロジックをメジャーの数式で再利用することでデータを分析できることを示しています。たとえば、メジャー 100*Column(1)/Column(2) は最初のメジャー Sum(UnitPrice*UnitSales) の値を取得し、それを 2 番目のメジャー Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales) の値で割り、その結果に 100 を掛けます。
例 - Column のシナリオ
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:
-
Month
-
Sales
-
Expenses
-
Profit
-
ロード スクリプト
Example:
LOAD * INLINE [
Month, Sales, Expenses, Profit
Jan, 10000, 4000, 6000
Feb, 12000, 4500, 7500
Mar, 15000, 5000, 10000
Apr, 11000, 4200, 6800
May, 13000, 4800, 8200
Jun, 14000, 4700, 9300
Jul, 16000, 5100, 10900
Aug, 12500, 4300, 8200
Sep, 15500, 4900, 10600
Oct, 13500, 4600, 8900
];
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:
-
Product
次のメジャーを作成します:
-
=Sum(Sales)、売上を集計します。
-
=Sum(Expenses) は、売上を集計します。
-
=Column(1) - Column(2)、売上と費用の列の差を計算します。
Month | Sum(Sales) | Sum(Expenses) | Column(1) - Column(2) |
---|---|---|---|
Totals | 132500 | 46100 | 86400 |
Jan | 10000 | 4000 | 6000 |
Feb | 12000 | 4500 | 7500 |
Mar | 15000 | 5000 | 10000 |
Apr | 11000 | 4200 | 6800 |
May | 13000 | 4800 | 8200 |
Jun | 14000 | 4700 | 9300 |
Jul | 16000 | 5100 | 10900 |
Aug | 12500 | 4300 | 8200 |
Sep | 15500 | 4900 | 8200 |
Oct | 13500 | 4600 | 8900 |
テーブルの結果は、Column 関数を使用してデータ分析を実行する方法を示しています。メジャー Column(1) - Column(2) は、経費を差し引いた残りの売上金額 (2 番目のメジャー列) を返します。
例 - Column シナリオによる売上データの分析
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:
-
ProductName
-
Q1_Sales
-
Q2_Sales
-
Q3_Sales
-
Q4_Sales
-
ロード スクリプト
Example:
LOAD * INLINE [
ProductName, Q1_Sales, Q2_Sales, Q3_Sales, Q4_Sales
Product A, 1200, 1500, 1100, 1300
Product B, 1400, 1600, 1200, 1450
Product C, 1350, 1700, 1150, 1550
Product D, 1250, 1550, 1300, 1500
];
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:
-
ProductName
次のメジャーを作成します:
-
=Sum(Q1_Sales)、第 1 四半期の売上を集計します。
-
=Sum(Q2_Sales)、第 2 四半期の売上を集計します。
-
=Sum(Q3_Sales)、第 3 四半期の売上を集計します。
-
=Sum(Q4_Sales)、第 4 四半期の売上を集計します。
-
=Column(1) - Column(2)、Q1_Sales と Q2_Sales の比率を計算します。
-
=(Column(2) - Column(1)) / Column(1) を使用して、2 つの期間の成長率を計算します。
ProductName | Sum(Q1_Sales) | Sum(Q2_Sales) | Sum(Q3_Sales) | Sum(Q4_Sales) | Column(1) - Column(2) | (Column(2) - Column(1)) / Column(1) |
---|---|---|---|---|---|---|
Totals | 5200 | 6350 | 4750 | 5800 | 0.81889763779528 | 0.22115384615385 |
Product A | 1200 | 1500 | 1100 | 1300 | 0.8 | 0.25 |
Product B | 1400 | 1600 | 1200 | 1450 | 0.875 | 0.14285714285714 |
Product C | 1350 | 1700 | 1150 | 1550 | 0.79411764705882 | 0.25925925925926 |
Product D | 1250 | 1550 | 1300 | 1500 | 0.80645161290323 | 0.24 |
テーブルの結果は、Column 関数を使用してデータを分析できることを示しています。