Column()은 차원에 상관 없이 일반표의 ColumnNo에 해당하는 열에서 찾은 값을 반환합니다. 예를 들어 Column(2)는 두 번째 측정값 열의 값을 반환합니다.
구문:
Column(ColumnNo)
반환 데이터 유형: 이중
| 인수 | 설명 |
|---|---|
| ColumnNo | 측정값이 포함된 테이블에 있는 열의 열 번호. 정보 메모Column() 함수는 차원 열을 무시합니다. |
제한 사항:
-
재귀 호출은 NULL을 반환합니다.
-
ColumnNo가 계수가 없는 열을 참조하는 경우, NULL 값이 반환됩니다.
-
이 차트 함수가 차트의 표현식에서 사용되는 경우 차트의 y 값에 대한 정렬 또는 테이블의 표현식 열에 의한 정렬은 허용되지 않습니다. 따라서 해당 정렬 옵션이 자동으로 비활성화됩니다. 시각화 또는 테이블에서 이 차트 함수를 사용하면 시각화의 정렬이 이 함수에 대해 정렬된 입력으로 되돌아갑니다.
| 예 | 결과 |
|---|---|
|
Column(1)/Column(2) |
차트에서 첫 번째 측정값을 두 번째 측정값으로 나눈 값을 반환합니다. |
예 - Column 기본 사항
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
-
Product
-
UnitSales
-
UnitPrice
-
로드 스크립트
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 '|');결과
데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 다음 필드를 차원으로 추가합니다.
-
Customer
-
Product
-
UnitSales
-
UnitPrice
다음 측정값을 만듭니다.
-
=Sum(UnitPrice*UnitSales): 연간 판매량을 찾습니다.
-
=Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales): 총 판매량 값을 찾습니다.
-
=100*Column(1)/Column(2): 총 판매량 중 판매량 비율(%)을 계산합니다.
| 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 |
결과는 열 위치를 참조하고 해당 논리를 측정값 표현식에서 재사용하여 데이터를 분석할 수 있음을 보여 줍니다. 예를 들어, 측정값 100*Column(1)/Column(2)는 첫 번째 측정값 Sum(UnitPrice*UnitSales)의 값을 가져와 두 번째 측정값 Sum(TOTAL UnitPrice*UnitSales)의 값으로 나눈 다음 결과에 100을 곱합니다.
예 - Column 시나리오
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.
-
Month
-
Sales
-
Expenses
-
Profit
-
로드 스크립트
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
];결과
데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 이 필드를 차원으로 추가합니다.
-
Product
다음 측정값을 만듭니다.
-
=Sum(Sales): 판매를 집계합니다.
-
=Sum(Expenses): 판매를 집계합니다.
-
=Column(1) - Column(2): 판매량과 비용 열의 차이를 계산합니다.
| 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 |
표 결과는 Column 함수를 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법을 보여 줍니다. 측정값 Column(1) - Column(2)은 비용(두 번째 측정값 열)을 뺀 나머지 판매 금액을 반환합니다.
예 - Column 시나리오(판매 데이터 분석)
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.
-
ProductName
-
Q1_Sales
-
Q2_Sales
-
Q3_Sales
-
Q4_Sales
-
로드 스크립트
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
];결과
데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 이 필드를 차원으로 추가합니다.
-
ProductName
다음 측정값을 만듭니다.
-
=Sum(Q1_Sales): 1분기 판매량을 집계합니다.
-
=Sum(Q2_Sales): 2분기 판매량을 집계합니다.
-
=Sum(Q3_Sales): 3분기 판매량을 집계합니다.
-
=Sum(Q4_Sales): 4분기 판매량을 집계합니다.
-
=Column(1) - Column(2): Q1_Sales와 Q2_Sales의 비율을 계산합니다.
-
=(Column(2) - Column(1)) / Column(1): 두 기간 사이의 성장률을 계산합니다.
| 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 |
표 결과는 Column 함수를 사용하여 데이터를 분석할 수 있음을 보여 줍니다.