inweek - スクリプトおよびチャート関数

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タブに追加します。

ロード スクリプトには次が含まれています。

• 「Transactions」というテーブルにロードされる、2022 年 1 月の一連のトランザクションを含むデータセット。

• 6 (日曜日) に設定された FirstWeekDay システム変数。

• 次を含む、先行する LOAD:

  • 2022 年 1 月 14 日の週に発生したトランザクションを決定する項目 [in_week] として設定された inweek() 関数。

  • 2022 年 1 月 14 日の週にweek_day発生したトランザクションを決定する項目 [] として設定された weekday() 関数。

ロード スクリプト

SET FirstWeekDay=6; 
SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
 
Transactions: 
    Load 
       *, 
       weekday(date) as week_day, 
       inweek(date,'01/14/2022', 0) as in_week 
       ; 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,'01/02/2022',37.23 
8189,'01/05/2022',17.17 
8190,'01/06/2022',88.27 
8191,'01/08/2022',57.42 
8192,'01/09/2022',53.80 
8193,'01/10/2022',82.06 
8194,'01/11/2022',40.39 
8195,'01/12/2022',87.21 
8196,'01/13/2022',95.93 
8197,'01/14/2022',45.89 
8198,'01/15/2022',36.23 
8199,'01/16/2022',25.66 
8200,'01/17/2022',82.77 
8201,'01/18/2022',69.98 
8202,'01/26/2022',76.11 
8203,'01/27/2022',25.12 
8204,'01/28/2022',46.23 
8205,'01/29/2022',84.21 
8206,'01/30/2022',96.24 
8207,'01/31/2022',67.67 
]; 

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。

• date

• week_day

• in_week

[in_week] 項目は、inweek() 関数を使用して、前の Load ステートメントで作成されます。最初の引数は、評価される項目を識別します。第 2 引数はハードコード化された日付 1 月 14 日で、これは base_date です。base_date 引数は FirstWeekDay システム変数と連携して、比較対象の週を特定します。0 の period_no (関数がセグメント化された週の前後の週を比較していないことを意味する) は、最後の引数です。

システム変数は、週が日曜日に始まり、土曜日に終わることを決定します。FirstWeekDay したがって、1 月は下図のように週に分割され、1 月 9 日～14 日の日付が inweek() 計算の有効期間となります。

1 月 9 日～14 日に発生したトランザクションは、TRUE のブール値の結果を返します。

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タブに追加します。

ロード スクリプトには次が含まれています。

• 2022 年の一連のトランザクションを含む同じデータセットが、「Transactions」というテーブルにロードされます。

• 6 (日曜日) に設定された FirstWeekDay システム変数。

• 次を含む、先行する LOAD:

  • 2022 年 1 月 14 日の週の 1 週間前に発生したトランザクションを決定する項目 [prev_week] として設定された inweek () 関数。

  • 2022 年 1 月 14 日の週にweek_day発生したトランザクションを決定する項目 [] として設定された weekday() 関数。

ロード スクリプト

SET FirstWeekDay=6; 
SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
 
Transactions: 
    Load 
       *, 
	weekday(date) as week_day, 
	inweek(date,'01/14/2022', -1) as prev_week  
       ; 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,'01/02/2022',37.23 
8189,'01/05/2022',17.17 
8190,'01/06/2022',88.27 
8191,'01/08/2022',57.42 
8192,'01/09/2022',53.80 
8193,'01/10/2022',82.06 
8194,'01/11/2022',40.39 
8195,'01/12/2022',87.21 
8196,'01/13/2022',95.93 
8197,'01/14/2022',45.89 
8198,'01/15/2022',36.23 
8199,'01/16/2022',25.66 
8200,'01/17/2022',82.77 
8201,'01/18/2022',69.98 
8202,'01/26/2022',76.11 
8203,'01/27/2022',25.12 
8204,'01/28/2022',46.23 
8205,'01/29/2022',84.21 
8206,'01/30/2022',96.24 
8207,'01/31/2022',67.67 
]; 

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。

• date

• week_day

• prev_week

inweek() 関数で -1 を period_no 引数として使用することにより、比較対象の週の境界を 7 日間ずらします。0 の period_no では、週は 1 月 9～15 日となります。この例では、-1 の period_no はこのセグメントの開始と終了境界を 1 週間戻します。日付境界が 1 月 2 日から 1 月 8 日になります。

したがって、1 月 2 日～1 月 8 日に発生したトランザクションは、TRUE のブール値の結果を返します。

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タブに追加します。

ロード スクリプトには次が含まれています。

• 2022 年の一連のトランザクションを含む同じデータセットが、「Transactions」というテーブルにロードされます。

• 6 (日曜日) に設定された FirstWeekDay システム変数。

• 次を含む、先行する LOAD:

  • 2022 年 1 月 14 日の週にin_week発生したトランザクションを決定する項目 [] として設定された inweek() 関数。

  • 2022 年 1 月 14 日の週にweek_day発生したトランザクションを決定する項目 [] として設定された weekday() 関数。

ロード スクリプト

SET FirstWeekDay=6; 
SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
 
Transactions: 
    Load 
       *, 
	weekday(date) as week_day, 
	inweek(date,'01/14/2022', 0, 0) as in_week 
       ; 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,'01/02/2022',37.23 
8189,'01/05/2022',17.17 
8190,'01/06/2022',88.27 
8191,'01/08/2022',57.42 
8192,'01/09/2022',53.80 
8193,'01/10/2022',82.06 
8194,'01/11/2022',40.39 
8195,'01/12/2022',87.21 
8196,'01/13/2022',95.93 
8197,'01/14/2022',45.89 
8198,'01/15/2022',36.23 
8199,'01/16/2022',25.66 
8200,'01/17/2022',82.77 
8201,'01/18/2022',69.98 
8202,'01/26/2022',76.11 
8203,'01/27/2022',25.12 
8204,'01/28/2022',46.23 
8205,'01/29/2022',84.21 
8206,'01/30/2022',96.24 
8207,'01/31/2022',67.67 
]; 

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。

• date

• week_day

• in_week

inweek() 関数の first_week_day 引数として 0 を使用することにより、関数引数が FirstWeekDay システム変数に取って代わり、月曜日を週の初日に設定します。

したがって、1 月 10 日と 16 日に発生したトランザクションは、TRUE のブール値の結果を返します。

概要

最初の例と同じデータセットとシナリオが使用されます。

ただし、この例ではデータセットは変更されず、アプリケーションにロードされます。結果テーブルにメジャーを作成して、2022 年 1 月 14 日の週に発生したトランザクションを判断します。

ロード スクリプト

SET FirstWeekDay=6; 
SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
 
Transactions: 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,'01/02/2022',37.23 
8189,'01/05/2022',17.17 
8190,'01/06/2022',88.27 
8191,'01/08/2022',57.42 
8192,'01/09/2022',53.80 
8193,'01/10/2022',82.06 
8194,'01/11/2022',40.39 
8195,'01/12/2022',87.21 
8196,'01/13/2022',95.93 
8197,'01/14/2022',45.89 
8198,'01/15/2022',36.23 
8199,'01/16/2022',25.66 
8200,'01/17/2022',82.77 
8201,'01/18/2022',69.98 
8202,'01/26/2022',76.11 
8203,'01/27/2022',25.12 
8204,'01/28/2022',46.23 
8205,'01/29/2022',84.21 
8206,'01/30/2022',96.24 
8207,'01/31/2022',67.67 
]; 

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:

• date

次のメジャーを作成します:

• =inweek (date,'01/14/2022',0)、トランザクションが 1 月 14 日と同じ週に発生したかどうかを計算します。

• =weekday(date)、各日付に対応する曜日を示します。

in_week メジャーは、 inweek() 関数を使用してチャートに作成されます。最初の引数は、評価される項目を識別します。第 2 引数はハードコード化された日付 1 月 14 日で、これは base_date です。base_date 引数は FirstWeekDay システム変数と連携して、比較対象の週を特定します。0 の period_no が最終引数です。

システム変数は、週が日曜日に始まり、土曜日に終わることを決定します。FirstWeekDay したがって、1 月は下図のように週に分割され、1 月 9 日～14 日の日付が inweek() 計算の有効期間となります。

1 月 9 日～14 日に発生したトランザクションは、TRUE のブール値の結果を返します。

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タブに追加します。

ロード スクリプトには次が含まれています。

• 「Products」というテーブルにロードされるデータセット。

• テーブルには次の項目が含まれています。

  • 製品 ID

  • 製品の種類

  • 製造日付

  • コスト

機器のエラーにより、1 月 12 日の週に製造された製品に欠陥があることが確認されています。エンド ユーザーは、製造された製品のステータスが「不具合」または「不具合なし」であったこと、その週に製造された製品のコストを週別に表示するチャートを希望しています。

ロード スクリプト

Products: 
Load 
* 
Inline  
[ 
product_id,manufacture_date,cost_price
8188,'01/02/2022',37.23 
8189,'01/05/2022',17.17 
8190,'01/06/2022',88.27 
8191,'01/08/2022',57.42 
8192,'01/09/2022',53.80 
8193,'01/10/2022',82.06 
8194,'01/11/2022',40.39 
8195,'01/12/2022',87.21 
8196,'01/13/2022',95.93 
8197,'01/14/2022',45.89 
8198,'01/15/2022',36.23 
8199,'01/16/2022',25.66 
8200,'01/17/2022',82.77 
8201,'01/18/2022',69.98 
8202,'01/26/2022',76.11 
8203,'01/27/2022',25.12 
8204,'01/28/2022',46.23 
8205,'01/29/2022',84.21 
8206,'01/30/2022',96.24 
8207,'01/31/2022',67.67 
]; 

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:

• =weekname(manufacture_date)

次のメジャーを作成します:

• inweek() 関数を使って、不具合のある製品とない製品を特定する =if(only(inweek(manufacture_date,makedate(2022,01,12),0)),'Defective','Faultless')。

• 各製品の合計コストを示す =sum(cost_price)。

次の手順を実行します。

1. メジャーの [数値書式] を [通貨] に設定します。

2. [スタイル] で [合計] をオフにします。

inweek() 関数は、各製品の製造日を評価するときにブール値を返します。1 月 12 日の週に製造された製品の場合、inweek() 関数はブール値 TRUE を返し、製品を「不具合」としてマークします。 の値を返し、その週に製造されなかった製品については、その製品に「不具合なし」のマークが付けられます。