quarterend - 스크립트 및 차트 함수
이 함수는 date를 포함하는 분기의 마지막 밀리초의 타임스탬프에 해당하는 값을 반환합니다. 기본 출력 형식은 스크립트에 설정된 DateFormat입니다.
구문:
QuarterEnd(date[, period_no[, first_month_of_year]])
반환 데이터 유형: dual
quarterend() 함수는 날짜가 속하는 분기를 확인합니다. 그런 다음 해당 분기의 마지막 달의 마지막 밀리초에 대한 타임스탬프를 날짜 서식으로 반환합니다. 연도의 첫 번째 달은 기본적으로 1월입니다. 그러나 quarterend() 함수의 first_month_of_year 인수를 사용하여 첫 번째로 설정되는 월을 변경할 수 있습니다.
사용 시기
quarterend() 함수는 일반적으로 아직 발생하지 않은 분기의 부분을 사용하도록 계산하려는 경우 표현식의 일부로 사용됩니다. 예를 들어 해당 분기에 아직 발생하지 않은 총 이자를 계산하려는 경우 사용할 수 있습니다.
인수 | 설명 |
---|---|
date | 평가할 날짜 또는 타임스탬프입니다. |
period_no | period_no는 정수이며, 값 0은 date를 포함하는 분기를 나타냅니다. period_no가 음수 값일 경우 이전 분기, 양수 값일 경우 다음 분기를 나타냅니다. |
first_month_of_year | 1월에 시작되지 않는 (회계)연도를 사용하려는 경우 first_month_of_year에 2와 12 사이의 값을 지정하십시오. |
다음 값을 사용하여 first_month_of_year 인수에서 연도의 첫 번째 달을 설정할 수 있습니다.
Month | Value |
---|---|
2월 | 2 |
3월 | 3 |
4월 | 4 |
5월 | 5 |
6월 | 6 |
7월 | 7 |
8월 | 8 |
9월 | 9 |
10월 | 10 |
11월 | 11 |
12월 |
12 |
국가별 설정
달리 지정하지 않는 한 이 항목의 예에서는 다음 날짜 형식을 사용합니다. YYYY/MM/DD. 날짜 형식은 데이터 로드 스크립트의 SET DateFormat 문에 지정됩니다. 기본 날짜 형식은 지역 설정 및 기타 요인으로 인해 시스템에서 다를 수 있습니다. 아래 예의 형식을 요구 사항에 맞게 변경할 수 있습니다. 또는 이러한 예와 일치하도록 로드 스크립트의 형식을 변경할 수 있습니다.
앱의 기본 국가별 설정은 Qlik Sense가 설치된 컴퓨터 또는 서버의 국가별 시스템 설정을 기반으로 합니다. 액세스하는 Qlik Sense 서버가 스웨덴으로 설정된 경우 데이터 로드 편집기는 날짜, 시간 및 통화에 대해 스웨덴 지역 설정을 사용합니다. 이러한 국가별 형식 설정은 Qlik Sense 사용자 인터페이스에 표시되는 언어와 관련이 없습니다. Qlik Sense는 사용 중인 브라우저와 동일한 언어로 표시됩니다.
예 | 결과 |
---|---|
quarterend('10/29/2005') | Returns 12/31/2005 23:59:59. |
quarterend('10/29/2005', -1) | Returns 09/30/2005 23:59:59. |
quarterend('10/29/2005', 0, 3) | Returns 11/30/2005 23:59:59. |
예 1 - 기본 예
개요
데이터 로드 편집기를 열고 아래의 로드 스크립트를 새 탭에 추가합니다.
로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.
-
'Transactions'라는 테이블에 로드되는 2022년의 트랜잭션 집합을 포함하는 데이터 집합.
-
다음을 포함하는 선행 LOAD:
-
'end_of_quarter' 필드로 설정되고 트랜잭션이 발생한 분기 끝의 타임스탬프를 반환하는 quarterend() 함수.
-
'end_of_quarter_timestamp' 필드로 설정되어 선택한 분기의 끝 부분에 대한 정확한 타임스탬프를 반환하는 timestamp() 함수.
-
로드 스크립트
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
quarterend(date) as end_of_quarter,
timestamp(quarterend(date)) as end_of_quarter_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
8195,5/16/2022,87.21
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
-
end_of_quarter
-
end_of_quarter_timestamp
id | date | end_of_quarter | end_of_quarter_timestamp |
---|---|---|---|
8188 | 1/7/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8189 | 1/19/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8190 | 2/5/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8191 | 2/28/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8192 | 3/16/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8193 | 4/1/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8194 | 5/7/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8195 | 5/16/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8196 | 6/15/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8197 | 6/26/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8198 | 7/9/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8199 | 7/22/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8200 | 7/23/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8201 | 7/27/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8202 | 8/2/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8203 | 8/8/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8204 | 8/19/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8205 | 9/26/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8206 | 10/14/2022 | 12/31/2022 | 12/31/2022 11:59:59 PM |
8207 | 10/29/2022 | 12/31/2022 | 12/31/2022 11:59:59 PM |
’end_of_quarter’ 필드는 quarterend() 함수를 사용하고 날짜 필드를 함수의 인수로 전달하여 선행 LOAD 문에서 만들어집니다.
quarterend() 함수는 초기에 날짜 값이 속하는 분기를 식별한 다음 해당 분기의 마지막 밀리초에 대한 타임스탬프를 반환합니다.
트랜잭션 8203은 8월 8일에 발생했습니다. quarterend() 함수는 트랜잭션이 3분기에 발생했음을 식별하고 해당 분기의 마지막 밀리초인 9월 30일 오후 11:59:59를 반환합니다.
예 2 – period_no
개요
데이터 로드 편집기를 열고 아래의 로드 스크립트를 새 탭에 추가합니다.
로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.
-
'Transactions'라는 테이블에 로드되는 2022년의 트랜잭션 집합을 포함하는 데이터 집합.
-
다음을 포함하는 선행 LOAD:
-
'previous_quarter_end' 필드로 설정되고 트랜잭션이 발생하기 전 분기 끝의 타임스탬프를 반환하는 quarterend()함수.
-
'previous_end_of_quarter_timestamp' 필드로 설정되고 트랜잭션이 발생하기 전 분기 끝의 정확한 타임스탬프를 반환하는 timestamp()함수.
-
로드 스크립트
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
quarterend(date, -1) as previous_quarter_end,
timestamp(quarterend(date, -1)) as previous_quarter_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
8195,5/16/2022,87.21
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
-
previous_quarter_end
-
previous_quarter_end_timestamp
id | date | previous_quarter_end | previous_quarter_end_timestamp |
---|---|---|---|
8188 | 1/7/2022 | 12/31/2021 | 12/31/2021 11:59:59 PM |
8189 | 1/19/2022 | 12/31/2021 | 12/31/2021 11:59:59 PM |
8190 | 2/5/2022 | 12/31/2021 | 12/31/2021 11:59:59 PM |
8191 | 2/28/2022 | 12/31/2021 | 12/31/2021 11:59:59 PM |
8192 | 3/16/2022 | 12/31/2021 | 12/31/2021 11:59:59 PM |
8193 | 4/1/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8194 | 5/7/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8195 | 5/16/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8196 | 6/15/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8197 | 6/26/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8198 | 7/9/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8199 | 7/22/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8200 | 7/23/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8201 | 7/27/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8202 | 8/2/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8203 | 8/8/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8204 | 8/19/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8205 | 9/26/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8206 | 10/14/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8207 | 10/29/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
period_no -1은 quarterend() 함수에서 오프셋 인수로 사용되므로 함수는 먼저 트랜잭션이 발생한 분기를 식별합니다. 그런 다음 한 분기 이전으로 시프트하고 해당 분기의 마지막 밀리초를 식별합니다.
트랜잭션 8203은 8월 8일에 발생했습니다. quarterend() 함수는 트랜잭션이 발생하기 전 분기가 4월 1일에서 6월 30일 사이임을 식별합니다. 그런 다음 함수는 해당 분기의 마지막 밀리초인 6월 30일 오후 11:59:59를 반환합니다.
예 3 - first_month_of_year
개요
데이터 로드 편집기를 열고 아래의 로드 스크립트를 새 탭에 추가합니다.
로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.
-
'Transactions'라는 테이블에 로드되는 2022년의 트랜잭션 집합을 포함하는 데이터 집합.
-
다음을 포함하는 선행 LOAD:
-
'end_of_quarter' 필드로 설정되고 트랜잭션이 발생한 분기 끝의 타임스탬프를 반환하는 quarterend() 함수.
-
'end_of_quarter_timestamp' 필드로 설정되어 선택한 분기의 끝 부분에 대한 정확한 타임스탬프를 반환하는 timestamp() 함수.
-
그러나 이 예에서 회사 정책은 회계 연도가 3월 1일에 시작하는 것입니다.
로드 스크립트
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
Load
*,
quarterend(date, 0, 3) as end_of_quarter,
timestamp(quarterend(date, 0, 3)) as end_of_quarter_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
8195,5/16/2022,87.21
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
id | date | end_of_quarter | end_of_quarter_timestamp |
---|---|---|---|
8188 | 1/7/2022 | 02/28/2022 | 2/28/2022 11:59:59 PM |
8189 | 1/19/2022 | 02/28/2022 | 2/28/2022 11:59:59 PM |
8190 | 2/5/2022 | 02/28/2022 | 2/28/2022 11:59:59 PM |
8191 | 2/28/2022 | 02/28/2022 | 2/28/2022 11:59:59 PM |
8192 | 3/16/2022 | 05/31/2022 | 5/31/2022 11:59:59 PM |
8193 | 4/1/2022 | 05/31/2022 | 5/31/2022 11:59:59 PM |
8194 | 5/7/2022 | 05/31/2022 | 5/31/2022 11:59:59 PM |
8195 | 5/16/2022 | 05/31/2022 | 5/31/2022 11:59:59 PM |
8196 | 6/15/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8197 | 6/26/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8198 | 7/9/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8199 | 7/22/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8200 | 7/23/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8201 | 7/27/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8202 | 8/2/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8203 | 8/8/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8204 | 8/19/2022 | 08/31/2022 | 8/31/2022 11:59:59 PM |
8205 | 9/26/2022 | 11/30/2022 | 11/30/2022 11:59:59 PM |
8206 | 10/14/2022 | 11/30/2022 | 11/30/2022 11:59:59 PM |
8207 | 10/29/2022 | 11/30/2022 | 11/30/2022 11:59:59 PM |
quarterend() 함수에서 first_month_of_year 인수 3이 사용되므로 연도의 시작이 1월 1일에서 3월 1일로 이동합니다.
트랜잭션 8203은 8월 8일에 발생했습니다. 연도의 시작이 3월 1일이기 때문에 해당 연도의 분기는 3월-5월, 6월-8월, 9월-11월 및 12월-2월 사이에 발생합니다.
quarterend() 함수는 트랜잭션이 6월 초와 8월 사이의 분기에 발생했음을 식별하고 해당 분기의 마지막 밀리초인 8월 31일 오후 11:59:59를 반환합니다.
예 4 - 차트 개체 예
개요
첫 번째 예와 동일한 데이터 집합 및 시나리오가 사용됩니다.
그러나 이 예에서 데이터 집합은 변경되지 않고 응용 프로그램에 로드됩니다. 트랜잭션이 발생한 분기 말의 타임스탬프를 반환하는 계산은 앱의 차트에서 측정값으로 만들어집니다.
로드 스크립트
SET DateFormat='MM/DD/YYYY';
Transactions:
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
8195,5/16/2022,87.21
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
트랜잭션이 발생한 분기의 끝 날짜를 계산하려면 다음 측정값을 만듭니다.
-
=quarterend(date)
-
=timestamp(quarterend(date))
id | date | =quarterend(date) | =timestamp(quarterend(date)) |
---|---|---|---|
8188 | 1/7/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8189 | 1/19/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8190 | 2/5/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8191 | 2/28/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8192 | 3/16/2022 | 03/31/2022 | 3/31/2022 11:59:59 PM |
8193 | 4/1/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8194 | 5/7/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8195 | 5/16/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8196 | 6/15/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8197 | 6/26/2022 | 06/30/2022 | 6/30/2022 11:59:59 PM |
8198 | 7/9/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8199 | 7/22/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8200 | 7/23/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8201 | 7/27/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8202 | 8/2/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8203 | 8/8/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8204 | 8/19/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8205 | 9/26/2022 | 09/30/2022 | 9/30/2022 11:59:59 PM |
8206 | 10/14/2022 | 12/31/2022 | 12/31/2022 11:59:59 PM |
8207 | 10/29/2022 | 12/31/2022 | 12/31/2022 11:59:59 PM |
’end_of_quarter’ 필드는 quarterend() 함수를 사용하고 날짜 필드를 함수의 인수로 전달하여 선행 LOAD 문에서 만들어집니다.
quarterend() 함수는 초기에 날짜 값이 속하는 분기를 식별한 다음 해당 분기의 마지막 밀리초에 대한 타임스탬프를 반환합니다.
트랜잭션 8203은 8월 8일에 발생했습니다. quarterend() 함수는 트랜잭션이 3분기에 발생했음을 식별하고 해당 분기의 마지막 밀리초인 9월 30일 오후 11:59:59를 반환합니다.
예 5 - 시나리오
개요
데이터 로드 편집기를 열고 아래의 로드 스크립트를 새 탭에 추가합니다.
로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.
-
'Employee_Expenses'라는 테이블에 로드되는 데이터 집합. 테이블에는 다음 필드가 포함됩니다.
-
직원 ID
-
직원 이름
-
각 직원의 평균 일일 비용 청구
-
최종 사용자는 직원 ID와 직원 이름별로 해당 분기에 남은 기간 동안 발생할 것으로 예상되는 비용 청구를 표시하는 차트 개체를 원합니다. 회계 연도는 1월에 시작됩니다.
로드 스크립트
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 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 다음 필드를 차원으로 추가합니다.
-
employee_id
-
employee_name
누적 이자를 계산하려면 다음 측정값을 만듭니다.
-
=(quarterend(today(1))-today(1))*avg_daily_claim
측정값의 숫자 형식을 화폐로 설정합니다.
employee_id | employee_name | =(quarterend(today(1))-today(1))*avg_daily_claim |
---|---|---|
182 | Mark | $480.00 |
183 | Deryck | $400.00 |
184 | Dexter | $400.00 |
185 | Sydney | $864.00 |
186 | Agatha | $576.00 |
quarterend() 함수는 오늘 날짜를 유일한 인수로 사용하고 현재 월의 끝 날짜를 반환합니다. 그런 다음 연도 끝 날짜에서 오늘 날짜를 뺀 다음 이 표현식은 이번 달에 남아 있는 일수를 반환합니다.
그런 다음 이 값에 각 직원의 평균 일일 비용 청구를 곱하여 각 직원이 남은 분기에 예상되는 청구 금액을 계산합니다.