class - スクリプトおよびチャート関数
class 関数は、class の間隔に最初のパラメータを割り当てます。結果は dual 値であり、a<=x<bがテキスト値として含まれています (aとbはビンの上限と下限で、下限は数値で示されます)。
構文:
class(expression, interval [ , label [ , offset ]])
戻り値データ型： デュアル
引数
|
interval
|
ビン幅を特定する数値。 |
|
label
|
結果のテキストの 'x' を置き換えることができる任意の文字列。 |
|
offset
|
デフォルトの分類開始点から、オフセットとして使用される数値。 デフォルトの開始点は、通常 0 です。 |
例: チャートの数式| class( var,10
) で、var = 23 | 20<=x<30 を返します |
| class( var,5,'value'
) で、var = 23 | 20<= value <25 を返します |
| class(
var,10,'x',5
) で、var = 23 | 15<=x<25 を返します |
このトピックの例のいくつかは、インライン ロードを使用しています。詳細については、「インライン ロードを使用したデータのロード」を参照してください。
例 - class の基本
概要
名前と年齢を含むデータ テーブルがロードされます。人々を年齢グループ別 (10 年間隔) に分類し、各グループの人数をカウントしようとしています。
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:
ロード スクリプト
Example:
LOAD * INLINE [
Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi
43, Bob
27, Charles
];
結果
データをロードしてシートを開きます。2 つの新しいテーブルを作成します。
最初のテーブルで、次の操作を実行します。
次の軸を追加します。
次のメジャーを作成します:
- 2 番目のテーブルで、次の操作を実行します。
この数式を軸として追加します
次のメジャーを作成します:
最初の表には、Name と Age の生データと、それらがどの年齢カテゴリに分類されるかが表示されます。
結果テーブル 1| Name | Age | class(Age, 10, 'age') |
|---|
| Bob | 43 | 40 <= age < 50 |
| Charles | 27 | 20 <= age < 30 |
| John | 25 | 20 <= age < 30 |
| Karen | 42 | 40 <= age < 50 |
| Yoshi | 53 | 50 <= age < 60 |
2 番目のテーブルでは、データがどのように分類され、要約されているかを確認できます。class 関数の結果により、最初のメジャーで 3 つの年齢カテゴリが作成されました。2 番目のメジャーでは、各年齢層の人数をカウントします。
結果テーブル 2| class(Age, 10, 'age') | Count(Age) |
|---|
| Totals | 5 |
|---|
| 20 <= age < 30 | 2 |
| 40 <= age < 50 | 2 |
| 50 <= age < 60 | 1 |
概要
名前と年齢を含むデータ テーブルがロードされます。10 歳単位での年齢グループにより、各人を分類する項目を追加しようとしています。元のソース テーブルは次のようになります。
オリジナル ソース テーブル| Name | Age |
|---|
| John | 25 |
| Karen | 42 |
| Yoshi | 53 |
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:
ロード スクリプト
LOAD *,
class(Age, 10, 'age') As Agegroup;
LOAD * INLINE
[ Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi];
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:
結果テーブル| Name | Age | Agegroup |
|---|
| John | 25 | 20 <= age < 30 |
| Karen | 42 | 40 <= age < 50 |
| Yoshi | 53 | 50 <= age < 60 |
新しい項目 Agegroup は、各人を年齢カテゴリ別に分類します。
例 - class のシナリオ
概要
顧客データを含むデータ テーブルがロードされます。獲得した生涯価値ポイント数で顧客を分類し、各カテゴリの顧客数をカウントしようとしています。
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:
ロード スクリプト
Example:
Load * Inline [
CustomerID, CustomerName, LifetimeValue
1, John Doe, 12500
2, Jane Smith, 36000
3, Sam Brown, 15000
4, Lisa White, 50000
5, Tom Harris, 22000
];
結果
データをロードしてシートを開きます。2 つの新しいテーブルを作成します。
最初のテーブルで、次の操作を実行します。
次の軸を追加します。
CustomerID
CustomerName
LifetimeValue
- 次の計算軸を作成します。
- =Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')、LifetimeValue 項目に基づいてデータを分類します。
- 2 番目のテーブルで、次の操作を実行します。
この数式を軸として追加します
次のメジャーを作成します:
最初のテーブルには、入力された生データとクラス関数を使用した結果が表示されます。
結果テーブル 1| CustomerID | CustomerName | LifetimeValue | Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group') |
|---|
| 1 | John Doe | 12500 | 10000 <= Lifetime Value Group < 20000 |
| 2 | Jane Smith | 36000 | 30000 <= Lifetime Value Group < 40000 |
| 3 | Sam Brown | 15000 | 10000 <= Lifetime Value Group < 20000 |
| 4 | Lisa White | 50000 | 50000 <= Lifetime Value Group < 60000 |
| 5 | Tom Harris | 22000 | 20000 <= Lifetime Value Group < 30000 |
2 番目のテーブルには、データがどのように分類され、要約されるかが示されています。データは、class 関数を使用して 4 つのグループに分類され、各グループの顧客数を表示するためにカウントされます。
結果テーブル 2| Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group') | Count(CustomerID) |
|---|
| Totals | 5 |
|---|
| 10000 <= Lifetime Value Group < 20000 | 2 |
| 20000 <= Lifetime Value Group < 30000 | 1 |
| 30000 <= Lifetime Value Group < 40000 | 1 |
| 50000 <= Lifetime Value Group < 60000 | 1 |
