monthsend - 스크립트 및 차트 함수

개요

데이터 로드 편집기를 열고 아래의 로드 스크립트를 새 탭에 추가합니다.

로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.

• 'Transactions'라는 테이블에 로드되는 2022년 트랜잭션 집합을 포함하는 데이터 집합.

• 날짜 필드가 DateFormat 시스템 변수 (MM/DD/YYYY) 형식으로 제공됩니다.

• 다음을 포함하는 선행 LOAD 문:

  • 'bi_monthly_end' 필드로 설정되는 monthsend 함수. 이는 트랜잭션을 2개월 세그먼트로 그룹화합니다.

  • timestamp 함수는 각 트랜잭션에 대한 세그먼트의 시작 타임스탬프를 반환합니다.

로드 스크립트

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 

Transactions: 
    Load 
    *, 
    monthsend(2,date) as bi_monthly_end, 
    timestamp(monthsend(2,date)) as bi_monthly_end_timestamp 
    ; 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,1/7/2022,17.17 
8189,1/19/2022,37.23 
8190,2/28/2022,88.27 
8191,2/5/2022,57.42 
8192,3/16/2022,53.80 
8193,4/1/2022,82.06 
8194,5/7/2022,40.39 
8195,5/22/2022,87.21 
8196,6/15/2022,95.93
8197,6/26/2022,45.89 
8198,7/9/2022,36.23 
8199,7/22/2022,25.66 
8200,7/23/2022,82.77 
8201,7/27/2022,69.98 
8202,8/2/2022,76.11 
8203,8/8/2022,25.12 
8204,8/19/2022,46.23 
8205,9/26/2022,84.21 
8206,10/14/2022,96.24 
8207,10/29/2022,67.67 
]; 

결과

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

• id

• date

• bi_monthly_end

• bi_monthly_end_timestamp

'bi_monthly_end' 필드는 monthsend() 함수를 사용하여 선행 LOAD 문에서 만들어집니다. 제공된 첫 번째 인수는 2이며, 연도를 2개월 세그먼트로 나눕니다. 두 번째 인수는 평가 중인 필드를 식별합니다.

트랜잭션 8195는 5월 22일에 발생합니다. monthsend() 함수는 처음에 연도를 2개월 세그먼트로 나눕니다. 트랜잭션 8195는 5월 1일에서 6월 30일 사이의 세그먼트에 속합니다. 결과적으로 이 함수는 이 세그먼트의 마지막 밀리초, 즉 2022년 6월 30일 오후 11:59:59를 반환합니다.

개요

첫 번째 예와 동일한 데이터 집합 및 시나리오가 사용됩니다.

이 예에서 작업은 트랜잭션이 발생하기 전에 2개월 세그먼트의 첫 번째 밀리초를 반환하는 필드 'prev_bi_monthly_end'를 만드는 것입니다.

로드 스크립트

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 

Transactions: 
    Load 
    *, 
    monthsend(2,date,-1) as prev_bi_monthly_end, 
    timestamp(monthsend(2,date,-1)) as prev_bi_monthly_end_timestamp 
    ; 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,1/7/2022,17.17 
8189,1/19/2022,37.23 
8190,2/28/2022,88.27 
8191,2/5/2022,57.42 
8192,3/16/2022,53.80 
8193,4/1/2022,82.06 
8194,5/7/2022,40.39 
8195,5/22/2022,87.21 
8196,6/15/2022,95.93 
8197,6/26/2022,45.89 
8198,7/9/2022,36.23 
8199,7/22/2022,25.66 
8200,7/23/2022,82.77 
8201,7/27/2022,69.98 
8202,8/2/2022,76.11 
8203,8/8/2022,25.12 
8204,8/19/2022,46.23 
8205,9/26/2022,84.21 
8206,10/14/2022,96.24 
8207,10/29/2022,67.67 
]; 

결과

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

• id

• date

• prev_bi_monthly_end

• prev_bi_monthly_end_timestamp

초기에 1년을 2개월 세그먼트로 나눈 후 monthsend() 함수의 period_no 인수로 -1을 사용하면 이 함수는 트랜잭션이 발생할 때 이전 2개월 세그먼트의 마지막 밀리초를 반환합니다.

트랜잭션 8195는 5월과 6월 사이의 세그먼트에서 발생합니다. 결과적으로 이전 2개월 세그먼트는 3월 1일과 4월 30일 사이였으므로 이 함수는 이 세그먼트의 마지막 밀리초, 즉 2022년 4월 30일 오후 11:59:59를 반환합니다.

개요

첫 번째 예와 동일한 데이터 집합 및 시나리오가 사용됩니다.

이 예에서 조직 정책은 4월이 회계 연도의 첫 번째 달이 되도록 하는 것입니다.

트랜잭션을 2개월 세그먼트로 그룹화하고 각 트랜잭션에 대한 세그먼트의 마지막 밀리초 타임스탬프를 반환하는 필드 'bi_monthly_end'를 만듭니다.

로드 스크립트

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
						
Transactions: 
    Load 
    *, 
    monthsend(2,date,0,4) as bi_monthly_end, 
    timestamp(monthsend(2,date,0,4)) as bi_monthly_end_timestamp 
    ; 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,1/7/2022,17.17 
8189,1/19/2022,37.23 
8190,2/28/2022,88.27 
8191,2/5/2022,57.42 
8192,3/16/2022,53.80 
8193,4/1/2022,82.06 
8194,5/7/2022,40.39 
8195,5/22/2022,87.21 
8196,6/15/2022,95.93 
8197,6/26/2022,45.89 
8198,7/9/2022,36.23 
8199,7/22/2022,25.66 
8200,7/23/2022,82.77 
8201,7/27/2022,69.98 
8202,8/2/2022,76.11 
8203,8/8/2022,25.12 
8204,8/19/2022,46.23 
8205,9/26/2022,84.21 
8206,10/14/2022,96.24 
8207,10/29/2022,67.67 
]; 

결과

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

• id

• date

• bi_monthly_end

• bi_monthly_end_timestamp

monthsend() 함수의 first_month_of_year 인수로 4를 사용하면 이 함수는 연도를 4월 1일에 시작합니다. 그런 다음 연도를 2개월 세그먼트로 나눕니다. 4월-5월, 6월-7월, 8월-9월, 10월-11월, 12월-1월, 2월-3월

트랜잭션 8195는 5월 22일에 발생했으며 4월 1일에서 5월 31일 사이에 해당합니다. 결과적으로 이 함수는 이 세그먼트의 마지막 밀리초, 즉 2022년 5월 31일 오후 11:59:59를 반환합니다.

개요

첫 번째 예와 동일한 데이터 집합 및 시나리오가 사용됩니다. 그러나 이 예에서 데이터 집합은 변경되지 않고 앱에 로드됩니다.

이 예에서 작업은 트랜잭션을 2개월 세그먼트로 그룹화하고 각 트랜잭션에 대한 세그먼트의 마지막 밀리초 타임스탬프를 앱의 차트 개체에 측정값으로 반환하는 계산을 만드는 것입니다.

로드 스크립트

SET DateFormat='MM/DD/YYYY'; 
						
Transactions: 
Load 
* 
Inline  
[ 
id,date,amount 
8188,2/19/2022,37.23 
8189,3/7/2022,17.17
8190,3/30/2022,88.27 
8191,4/5/2022,57.42 
8192,4/16/2022,53.80 
8193,5/1/2022,82.06 
8194,5/7/2022,40.39 
8195,5/22/2022,87.21 
8196,6/15/2022,95.93 
8197,6/26/2022,45.89 
8198,7/9/2022,36.23 
8199,7/22/2022,25.66 
8200,7/23/2022,82.77 
8201,7/27/2022,69.98 
8202,8/2/2022,76.11 
8203,8/8/2022,25.12 
8204,8/19/2022,46.23 
8205,9/26/2022,84.21 
8206,10/14/2022,96.24 
8207,10/29/2022,67.67 
]; 

결과

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

date

트랜잭션이 발생한 2개월 세그먼트의 마지막 밀리초 타임스탬프를 가져오려면 다음 측정값을 만듭니다.

• =monthsEnd(2,date)

• =timestamp(monthsend(2,date))

'bi_monthly_end' 필드는 monthsend() 함수를 사용하여 차트 개체에서 측정값으로 만들어집니다. 제공된 첫 번째 인수는 2이며, 연도를 2개월 세그먼트로 나눕니다. 두 번째 인수는 평가 중인 필드를 식별합니다.

트랜잭션 8195는 5월 22일에 발생합니다. monthsend() 함수는 처음에 연도를 2개월 세그먼트로 나눕니다. 트랜잭션 8195는 5월 1일에서 6월 30일 사이의 세그먼트에 속합니다. 결과적으로 이 함수는 이 세그먼트의 첫 번째 밀리초, 즉 2022년 6월 30일 오후 11:59:59를 반환합니다.

개요

데이터 로드 편집기를 열고 아래의 로드 스크립트를 새 탭에 추가합니다.

이 예에서 데이터 집합은 'Employee_Expenses'라는 테이블에 로드됩니다. 테이블에는 다음 필드가 포함됩니다.

• 직원 ID

• 직원 이름

• 각 직원의 평균 일일 비용 청구

최종 사용자는 직원 ID 및 직원 이름별로 자신이 선택한 남은 기간 동안 예상되는 비용 청구를 표시하는 차트를 원합니다. 회계 연도는 1월에 시작됩니다.

로드 스크립트

SET vPeriod = 1; 

Employee_Expenses: 
Load 
* 
Inline  
[ 
employee_id,employee_name,avg_daily_claim 
182,Mark, $15 
183,Deryck, $12.5  
184,Dexter, $12.5 
185,Sydney,$27 
186,Agatha,$18 
]; 

결과

데이터를 로드하고 새 시트를 엽니다.

로드 스크립트 시작 시 변수 입력 컨트롤에 연결된 변수 vPeriod가 만들어집니다.

다음과 같이 하십시오.

1. 자산 패널에서 사용자 지정 개체를 클릭합니다.

2. Qlik Dashboard 번들을 선택하고 변수 입력 개체를 만듭니다.

3. 차트 개체의 제목을 입력합니다.

4. 변수에서 이름으로 vPeriod를 선택하고 드롭다운으로 표시할 개체를 설정합니다.

5. 값에서 동적 값을 클릭합니다. 다음을 입력합니다.

   ='1~month|2~bi-month|3~quarter|4~tertial|6~half-year'.

새 테이블과 다음 필드를 차원으로 만듭니다.

• employee_id

• employee_name

누적 이자를 계산하려면 다음 측정값을 만듭니다.

=floor(monthsend($(vPeriod),today(1))-today(1))*avg_daily_claim 

측정값의 숫자 형식을 화폐로 설정합니다.

monthsend() 함수는 사용자 입력을 첫 번째 인수로 사용하고 오늘 날짜를 두 번째 인수로 사용합니다. 이는 사용자가 선택한 기간의 끝 날짜를 반환합니다. 그런 다음, 이 표현식은 이 끝 날짜에서 오늘 날짜를 빼서 선택한 기간이 남아 있는 일 수를 반환합니다.

그런 다음 이 값에 각 직원의 평균 일일 비용 청구를 곱하여 각 직원이 이 기간의 남은 일수에 예상되는 청구 금액을 계산합니다.