# class Script- en diagramfunctie

De functie class wijst de eerste parameter toe aan een klasse-interval. Het resultaat is een duale waarde met a<=x<b als de tekstwaarde, waarbij a en b de boven- en ondergrens van het bereik zijn, en met de ondergrens als numerieke waarde.

Syntaxis:

class(expression, interval [ , label [ , offset ]])

Retourgegevenstypen: dubbele waarde

Argumenten

| Argument | Beschrijving |
| --- | --- |
| interval | Een getal dat de bin-breedte aanduidt. |
| label | Een willekeurige tekenreeks die de 'x' in de resultaattekst kan vervangen. |
| offset | Een getal die kan worden gebruikt als verschil met het standaardbeginpunt van de classificatie. Het standaardbeginpunt is meestal 0. |

Voorbeeld: diagramuitdrukkingen

| Voorbeeld | Resultaat |
| --- | --- |
| `class( var,10<br>					)` met `var = 23` | Retourneert `20<=x<30` |
| `class( var,5,'value'<br>					)` met `var = 23` | Retourneert `20<= value <25` |
| `class(<br>							var,10,'x',5<br>					)` met `var = 23` | Retourneert `15<=x<25` |

In sommige voorbeelden in dit onderwerp worden inline loads gebruikt. Ga voor meer informatie naar [Inline-ladingen gebruiken om gegevens te laden](https://help.qlik.com/nl-NL/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/inline-loads-qs.htm).

## Voorbeeld - Basisprincipes voor class

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Diagramuitdrukking

Overzicht

Er wordt een gegevenstabel geladen die namen en leeftijden bevat. U wilt de mensen indelen per leeftijdsgroep (met een interval van tien jaar) en een telling geven van het aantal mensen in elke groep.

Open de editor voor laden van gegevens en voeg het onderstaande load-script toe aan een nieuwe sectie.

Het load-script bevat:

* Een gegevensverzameling die wordt geladen in een tabel met de naam `Example`.

* De volgende velden in de gegevenstabel:

  * `Age`

  * `Name`

Load-script

```
Example:
LOAD * INLINE [
Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi
43, Bob
27, Charles
];
```

Resultaten

1. Laad de gegevens en open een werkblad. Maak twee nieuwe tabellen.

2. Doe het volgende in de eerste tabel:

   1. Voeg deze dimensies toe:

      * `Age`

      * `Name`

   2. Maak de volgende meting:

      * `=class(Age, 10, 'age')`, om de gegevens in leeftijdscategorieën in te delen.

3. Doe het volgende in de tweede tabel:

   1. Voeg deze uitdrukking toe als dimensie

      * `=class(Age, 10, 'age')`

   2. Maak de volgende meting:

      * `=Count(Age)`, om het aantal mensen met een leeftijdsclassificatie te tellen.

De eerste tabel toont de onbewerkte gegevens voor `Name` en `Age`, en in welke leeftijdscategorie ze zijn ingedeeld.

Resultaten tabel 1

| Name | Age | class(Age, 10, 'age') |
| --- | --- | --- |
| Bob | 43 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Charles | 27 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| John | 25 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| Karen | 42 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Yoshi | 53 | 50 &lt;= age &lt; 60 |

In de tweede tabel kunt u zien hoe de gegevens nu zijn geclassificeerd en samengevat. De resultaten van de functie `class` creëerden 3 leeftijdscategorieën in de eerste meting. De tweede meting telt het aantal mensen in elke leeftijdscategorie.

Resultaten tabel 2

| class(Age, 10, 'age') | Count(Age) |
| --- | --- |
| Totals | 5 |
| 20 &lt;= age &lt; 30 | 2 |
| 40 &lt;= age &lt; 50 | 2 |
| 50 &lt;= age &lt; 60 | 1 |

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Load-script

Overzicht

Er wordt een gegevenstabel geladen die namen en leeftijden bevat. U wilt een veld toevoegen dat elke persoon classificeert op basis van een leeftijdsgroep met een interval van tien jaar. De originele brontabel ziet er als volgt uit.

Oorspronkelijke brontabelOorspronkelijke brontabel

| Name | Age |
| --- | --- |
| John | 25 |
| Karen | 42 |
| Yoshi | 53 |

Open de editor voor laden van gegevens en voeg het onderstaande load-script toe aan een nieuwe sectie.

Het load-script bevat:

* Een voorafgaande lading opdracht die de class functie gebruikt om een nieuw veld genaamd `Agegroup` aan te maken.

Load-script

```
LOAD *,
class(Age, 10, 'age') As Agegroup;

LOAD * INLINE
[ Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi];
```

Resultaten

Laad de gegevens en open een werkblad. Maak een nieuwe tabel en voeg deze velden toe als dimensies:

* `Name`

* `Age`

* `Agegroup`

Resultatentabeltabel

| Name | Age | Agegroup |
| --- | --- | --- |
| John | 25 | 20 &lt;= age &lt; 30 |
| Karen | 42 | 40 &lt;= age &lt; 50 |
| Yoshi | 53 | 50 &lt;= age &lt; 60 |

Het nieuwe veld `Agegroup` classificeert elke persoon per leeftijdscategorie.

## Voorbeeld 5 – Scenario met class

[](https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Scripting/ConditionalFunctions/class.htm)

#### Diagramuitdrukking

Overzicht

Er wordt een gegevenstabel geladen die de klantgegevens bevat. U wilt klanten classificeren op basis van het aantal verdiende lifetime value-punten en een telling geven van het aantal klanten in elke categorie.

Open de editor voor laden van gegevens en voeg het onderstaande load-script toe aan een nieuwe sectie.

Het load-script bevat:

* Een gegevensverzameling die wordt geladen in een tabel met de naam `Example`.

* De volgende velden in de gegevenstabel:

  * `CustomerID`

  * `CustomerName`

  * `LifetimeValue`

Load-script

```
Example:
Load * Inline [
CustomerID, CustomerName, LifetimeValue
1, John Doe, 12500
2, Jane Smith, 36000
3, Sam Brown, 15000
4, Lisa White, 50000
5, Tom Harris, 22000
];
```

Resultaten

1. Laad de gegevens en open een werkblad. Maak twee nieuwe tabellen.

2. Doe het volgende in de eerste tabel:

   1. Voeg deze dimensies toe:

      * `CustomerID`

      * `CustomerName`

      * `LifetimeValue`

   2. Maak een nieuwe tabel en voeg de volgende berekende dimensie toe:

      * `=Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')`, om de gegevens te classificeren op basis van het veld `LifetimeValue`.

3. Doe het volgende in de tweede tabel:

   1. Voeg deze uitdrukking toe als dimensie

      * `=Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')`

   2. Maak de volgende meting:

      * `=Count(CustomerID)`, om het aantal mensen met een leeftijdsclassificatie te tellen.

De eerste tabel toont de onbewerkte gegevens die zijn ingevoerd en de resultaten van het gebruik van de klassefunctie.

Resultaten tabel 1

| CustomerID | CustomerName | LifetimeValue | Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group') |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | John Doe | 12500 | 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 |
| 2 | Jane Smith | 36000 | 30000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 40000 |
| 3 | Sam Brown | 15000 | 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 |
| 4 | Lisa White | 50000 | 50000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 60000 |
| 5 | Tom Harris | 22000 | 20000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 30000 |

De tweede tabel toont hoe de gegevens geclassificeerd en samengevat kunnen worden. De gegevens worden in vier groepen ingedeeld met de functie `class`, en vervolgens geteld om het aantal klanten in elke groep weer te geven.

Resultaten tabel 2

| Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group') | Count(CustomerID) |
| --- | --- |
| Totals | 5 |
| 10000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 20000 | 2 |
| 20000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 30000 | 1 |
| 30000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 40000 | 1 |
| 50000 &lt;= Lifetime Value Group &lt; 60000 | 1 |