Mode - 차트 함수

개요

데이터 로드 편집기를 열고 새 섹션에 아래 로드 스크립트를 추가합니다.

로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.

• Example이라는 데이터 테이블에 로드되는 데이터 집합입니다.

• 데이터 테이블의 필드는 다음과 같습니다.

  • Customer

  • UnitSales

  • UnitPrice

로드 스크립트

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 '|');클립보드로 코드를 복사합니다.

결과

데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 이 필드를 차원으로 추가합니다.

• Customer

다음 측정값을 만듭니다.

• =Mode(UnitSales): 가장 일반적으로 발생하는 UnitSales 값을 계산합니다.

• =Mode(Customer): 가장 일반적으로 발생하는 Customer 값을 계산합니다.

• =Mode(TOTAL UnitSales): 차트 차원을 무시하고 전체 데이터 집합에서 가장 일반적으로 발생하는 UnitSales 값을 계산합니다. 선택하면, 해당 선택 항목을 반영하여 값이 조정됩니다.

• =Mode({1} TOTAL UnitSales): 선택 항목을 무시하고 가장 일반적으로 발생하는 UnitSales 값을 계산합니다. 선택하면, 값은 일정하게 유지됩니다.

이 예에서는 다음 사항을 관찰합니다.

• 첫 번째 측정값(Mode(UnitSales))에서 고객 Astrida에게 가장 일반적으로 발생하는 값은 10입니다. Totals 셀은 4를 반환합니다. 이는 전체 데이터 집합에서 UnitSales에 대해 가장 일반적으로 발생하는 값입니다. Betacab 및 Canutility에 대해 가장 일반적으로 발생하는 값의 인스턴스가 없으므로 해당 고객에 대해 NULL이 반환됩니다.
  

• 두 번째 측정값(Mode(Customer))에서는 각 고객 이름이 결과로 반환됩니다. 그러나 Totals 셀은 전체 데이터 집합에서 가장 일반적으로 발생하는 고객 값 Astrida를 반환합니다.

• 세 번째 측정값(Mode(TOTAL UnitSales))은 값 4를 반환합니다. Customer가 선택되지 않은 경우 이 열의 모든 셀에 값 4가 표시됩니다. Betacab과 같은 고객을 선택하면 Betacab에 대해 일반적으로 발생하는 값이 없으므로 이 열은 NULL을 반환합니다.

• 네 번째 측정값(Mode({1} TOTAL UnitSales))은 집합 분석 표현식 {1}이 평가할 레코드 집합을 ALL로 정의하므로 Customer 필드의 선택 항목에 관계없이 4를 반환합니다. 예를 들어, Betacab을 선택하면 이 열은 계속해서 4 값을 반환합니다.

개요

데이터 집합에는 월별 판매 수치가 포함되어 있습니다. 회사에서는 각 제품과 전체 데이터 집합에서 가장 일반적으로 발생하는 판매량 값을 보려고 합니다. 또한 데이터에서 비정상적인 이상을 식별하기 위해 제품별 판매량을 전체 데이터 집합과 비교하려고 합니다.

데이터 로드 편집기를 열고 새 섹션에 아래 로드 스크립트를 추가합니다.

로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.

• Example이라는 데이터 테이블에 로드되는 데이터 집합입니다.

• 데이터 테이블의 필드는 다음과 같습니다.

  • Date

  • Product

  • Category

  • Sales

로드 스크립트

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
];클립보드로 코드를 복사합니다.

결과

데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 다음 필드를 차원으로 추가합니다.

• Category

• Product

다음 측정값을 만듭니다.

• =Mode(Sales): 각 제품에 대해 가장 일반적으로 발생하는 값을 계산합니다.

• =Mode(TOTAL Sales): 전체 데이터 집합에서 가장 일반적으로 발생하는 값을 계산합니다.

• If(Mode(Sales) = Mode(TOTAL Sales), 'Typical', 'Atypical'): 전체 데이터 집합의 결과와 비교했을 때 각 제품의 가장 일반적으로 발생하는 값이 정형적인지 계산합니다.

Mode 함수의 출력은 제품별로 가장 일반적으로 발생하는 판매량 값인 Mode(Sales)와 모든 제품별 판매량 값인 Mode(TOTAL Sales)를 반환합니다. 그런 다음 이 두 값을 비교하여 어떤 판매량 결과가 정형적인지, 어떤 판매량 결과가 비정형적인지 판별합니다.