Metingen zijn op velden gebaseerde berekeningen, bijvoorbeeld Sum(Cost). Met behulp van modificaties kunt u wijzigen hoe de meting wordt berekend binnen de beschikbare dimensies.
U kunt bijvoorbeeld de waarden van een meting accumuleren binnen een of twee dimensies of u kunt het gemiddelde van uw meting berekenen binnen een specifiek aantal stappen.
Welke visualisaties hebben modificatoren
| Visualisatie | Accumulatie | Verschil | Zwevend gemiddelde | Relatieve cijfers | Uitsplitsing van tijdreeksen |
|---|---|---|---|---|---|
| Staafdiagram | Ja | Ja | Ja | Ja | Nee |
| Combinatiediagram | Ja | Ja | Ja | Ja | Nee |
| Lijndiagram | Ja | Ja | Ja | Ja | Ja |
| Tabel | Ja | Ja | Ja | Ja | Nee |
Accumulatie
De modificatie Accumulatie stelt u in staat om waarden van uw meting te accumuleren binnen een of twee dimensies. Door waarden te accumuleren kunt u eenvoudig visualiseren hoe het effect van de meting zich opbouwt binnen een dimensie.
In de volgende combinatiegrafiek zijn de staven en regels over langere tijd geaccumuleerd.
Een combinatiegrafiek waarin de regel de geaccumuleerde winstmarge toont en waarin de staven de geaccumuleerde verkoopcijfers tonen.
Syntaxis:
RangeSum(Above {$M,0,Steps})
Verschil
Met de verschilmodificator kunt u het verschil tussen opeenvolgende waarden van een meting berekenen binnen een of twee dimensies. De verschilmodificator is handig als u de wijzigingen van gegroepeerde gegevens wilt visualiseren.
In het volgende staafdiagram worden dalingen in jaarwinsten over een periode van 10 jaar weergegeven als negatieve staven.
Een staafdiagram waarin de jaar-op-jaar verschillen in winst worden getoond.
Syntaxis:
$M - Above($M)
Zwevend gemiddelde
De modificatie Zwevend gemiddelde stelt u in staat de gemiddelde waarden te bekijken van een meting gedurende een specifieke periode. U kunt hiermee de kortetermijnwaardeschommelingen uitfilteren. Afhankelijk van de mate waarin u de wijzigingen in uw gegevens wilt laten volgen, kunt u het aantal middelingsstappen aanpassen. Een zwevend gemiddelde wordt meestal met tijdreeksgegevens gebruikt om trends of cycli op langere termijn te markeren.
In het volgende lijndiagram worden zwevende gemiddelden met twee verschillende bereiken getoond, een met een bereik van 20 stappen en een tweede met een volledig bereik.
Een lijndiagram waarin de prijs van een product gedurende een periode van vijf maanden wordt getoond.
Syntaxis:
RangeAvg(Above ($M,0,Steps))
Relatieve cijfers
De modificator Relatieve cijfers stelt u in staat relatieve percentages te bekijken. U kunt hiermee het effect van specifieke selecties bekijken, namelijk ten opzichte van de selectie, ten opzichte van het totaal, of ten opzichte van andere velden. U kunt de basis wijzigen op grond waarvan het relatieve cijfer wordt berekend.
In de volgende tabel ziet u een kolom met de jaarlijkse verkoopcijfers van een specifieke selectie en ernaast drie kolommen met relatieve cijfers, een gerelateerd aan de huidige selectie, een gerelateerd aan de totale verkoop in alle jaren en een gerelateerd aan de verkoop van elk jaar apart.
Een tabel met verschillende verkooppercentages: vergeleken met de huidige selectie, vergeleken met de totale verkoop en vergeleken met de jaarlijkse verkoop.
Het volgende is een voorbeeld van de syntax van de modificator gerelateerd aan de totale selectie.
Syntaxis:
$M / Sum( total Aggr( $M, dim ) )
Uitsplitsing van tijdreeksen
Met de modifier Uitsplitsing van tijdreeksen kunt u tijdreeksgegevens uitsplitsen zodat u apart een algemene trend en een terugkomende seizoensgebonden cyclus kunt analyseren. U kunt vier verschillende metingen maken, waarbij elk een andere uitsplitsing van het signaal weergeeft:
-
Waargenomen (oorspronkelijke doelmeting zonder uitsplitsing)
-
Trend
-
Seizoensgebonden
-
Overig
Voor meer informatie over diagramfuncties die worden gebruikt voor deze verwerking, leest u Ontledingsfuncties voor tijdreeksen.
Een Qlik Sense-werkblad voor analyse van passagiers van een luchtvaartmaatschappij met twee lijndiagrammen die gebruikmaken van de modifier Uitsplitsing van tijdreeksen.
Syntaxis:
STL_Trend($M, Periods), STL_Seasonal($M, Periods),STL_Residual($M, Periods)