# Mode - diagramfunctie Mode() retourneert de vaakst voorkomende waarde, de moduswaarde, in de geaggregeerde gegevens. De functie Mode() kan zowel tekstwaarden als numerieke waarden verwerken. Syntaxis: Mode({[SetExpression] [TOTAL [<fld {,fld}>]]} expr) Retourgegevenstypen: dubbele waarde Argumenten | Argument | Beschrijving | | --- | --- | | expr | De uitdrukking die of het veld dat de gegevens bevat die moeten worden gemeten. | | SetExpression | De aggregatiefunctie aggregeert standaard over de set mogelijke records die wordt gedefinieerd door de selectie. Met de uitdrukking Set-analyse kunt u een alternatieve set records definiëren. | | TOTAL | Als het woord TOTAL voor de functieargumenten staat, wordt de berekening gemaakt op basis van alle mogelijke waarden bij de huidige selecties, en niet alleen de selecties die betrekking hebben op de huidige dimensiewaarde. Dit betekent dat de dimensies van het diagram worden genegeerd.

Wanneer u TOTAL [<fld {.fld}>] gebruikt en de TOTAL-kwalificatie wordt gevolgd door een lijst van één of meer veldnamen als subset van de dimensievariabelen van het diagram, maakt u een subset van de totale mogelijke waarden.

[Het aggregatiebereik definiëren](https://help.qlik.com/nl-NL/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm) | Voorbeeld: diagramuitdrukkingen | Voorbeeld | Resultaat | | --- | --- | | `Mode(UnitSales)` | Retourneert de meest voorkomende waarde in `UnitSales`.

Retourneert `NULL (-)`. Geen enkele waarde komt vaker voor dan de andere. | | `Mode(Customer)` | Retourneert de meest voorkomende waarde in `Customer`.

Retourneert `NULL (-)`. Geen enkele waarde komt vaker voor dan de andere. | | `Mode(TOTAL UnitSales)` | De kwalificatie `TOTAL` retourneert de meest voorkomende waarde in `Unitsales`, waarbij de diagramdimensies buiten beschouwing worden gelaten. | | `Mode({1} TOTAL UnitSales)` | De set-analyseuitdrukking `{1}` definieert de set records die moeten worden geëvalueerd als `ALL`, ongeacht welke selectie wordt gemaakt. Als er bijvoorbeeld een specifieke klant wordt geselecteerd, zal deze nog steeds de meest voorkomende waarde van `UnitSales` voor de volledige gegevensverzameling retourneren. | ## Voorbeeld - Basisprincipes voor Mode [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/BasicAggregationFunctions/mode.htm) #### Diagramuitdrukking Overzicht 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: * `Customer` * `UnitSales` * `UnitPrice` Load-script ``` Example: LOAD * inline [ Customer|UnitSales|UnitPrice Astrida|4|16 Astrida|10|15 Astrida|9|9 Astrida|10|10 Betacab|5|10 Betacab|4|20 Betacab||25 Canutility|8|15 Canutility|4|19 ] (delimiter is '|'); ``` Resultaten Laad de gegevens en open een werkblad. Maak een nieuwe tabel en voeg dit veld toe als dimensie: * `Customer` Maak de volgende metingen: * `=Mode(UnitSales)`, om de meest voorkomende `UnitSales` waarde te berekenen. * `=Mode(Customer)`, om de meest voorkomende `Customer` waarde te berekenen. * `=Mode(TOTAL UnitSales)`, om de meest voorkomende `UnitSales` waarde in de hele gegevensverzameling te berekenen, zonder rekening te houden met de diagramdimensies. Als er een selectie is gemaakt, wordt de waarde aangepast om die selectie weer te geven. * `=Mode({1} TOTAL UnitSales)`, om de meest voorkomende `UnitSales` waarde te berekenen, waarbij selecties worden genegeerd. Als er een selectie is gemaakt, blijft de waarde constant. Results table | Customer | Mode(UnitSales) | Mode(Customer) | Mode(TOTAL UnitSales) | Mode({1} TOTAL UnitSales) | | --- | --- | --- | --- | --- | | Totals | 4 | Astrida | 4 | 4 | | Astrida | 10 | Astrida | 4 | 4 | | Betacab | - | Betacab | 4 | 4 | | Canutility | - | Canutility | 4 | 4 | Volg in dit voorbeeld het volgende: * In de eerste meting (`Mode(UnitSales)`) is de meest voorkomende waarde voor de klant `Astrida` `10`. De cel `Totals` retourneert `4`, wat de meest voorkomende waarde is voor `UnitSales` in de hele gegevensverzameling. Er zijn geen exemplaren van meest voorkomende waarden voor `Betacab` en `Canutility`, dus de resultaten retourneren `NULL` voor die klanten. * In de tweede meting (`Mode(Customer)`) retourneren de resultaten elke klantnaam. De cel `Totals` retourneert `Astrida`, omdat dit de meest voorkomende klantwaarde is in de hele gegevensverzameling. * De derde meting (`Mode(TOTAL UnitSales)`) retourneert de waarde 4. Als er geen `Customer` is geselecteerd, dan retourneren alle cellen in deze kolom de waarde 4. Als u een klant selecteert, zoals `Betacab`, dan retourneert deze kolom `NULL`, omdat er geen algemeen voorkomende waarde is voor `Betacab`. * De vierde meting (`Mode({1} TOTAL UnitSales)`) retourneert `4` ongeacht eventuele selecties in het veld `Customer` omdat de set-analyseuitdrukking `{1}` de set records definieert die moet worden geëvalueerd als `ALL`. Als u bijvoorbeeld `Betacab` selecteert, blijft deze kolom de waarde `4` retourneren. ## Voorbeeld - Mode-scenario om afwijkingen in verkoopgegevens te bepalen [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/BasicAggregationFunctions/mode.htm) #### Diagramuitdrukking Overzicht Een gegevensverzameling bevat verkoopcijfers per maand. Het bedrijf wil de meest voorkomende verkoopwaarde voor elk product en voor de hele gegevensverzameling zien. Het wil ook de verkoop per product vergelijken met de volledige gegevensverzameling om eventuele atypische afwijkingen in de gegevens te identificeren. 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: * `Date` * `Product` * `Category` * `Sales` Load-script ``` Example: Load * inline [ Date, Product, Category, Sales 2024-01-01, Apple, Fruit, 100 2024-01-15, Banana, Fruit, 80 2024-01-30, Carrot, Vegetable, 50 2024-02-05, Apple, Fruit, 100 2024-02-20, Banana, Fruit, 90 2024-02-28, Carrot, Vegetable, 60 2024-03-10, Apple, Fruit, 110 2024-03-22, Banana, Fruit, 80 2024-03-31, Carrot, Vegetable, 50 2024-04-10, Apple, Fruit, 125 2024-04-22, Banana, Fruit, 60 2024-04-31, Carrot, Vegetable, 80 ]; ``` Resultaten Laad de gegevens en open een werkblad. Maak een nieuwe tabel en voeg deze velden toe als dimensies: * `Category` * `Product` Maak de volgende metingen: * `=Mode(Sales)`, om de meest voorkomende waarde voor elk product te berekenen. * `=Mode(TOTAL Sales)`, om de meest voorkomende waarde voor de gehele gegevensverzameling te berekenen. * `If(Mode(Sales) = Mode(TOTAL Sales), 'Typical', 'Atypical')`, om te berekenen of de meest voorkomende waarde voor elk product typisch is in vergelijking met de resultaten van de hele gegevensverzameling. Results table | Category | Product | Mode(Sales) | Mode(TOTAL Sales) | If(Mode(Sales) = Mode(TOTAL Sales), 'Typical', 'Atypical') | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fruit | Apple | 100 | 80 | Atypical | | Fruit | Banana | 80 | 80 | Typical | | Vegetable | Carrot | 50 | 80 | Atypical | De uitvoer van de functie `Mode` geeft de meest voorkomende waarde van de verkoop per product, `Mode(Sales)`, en binnen alle producten, `Mode(TOTAL Sales)`. Deze twee waarden worden vervolgens vergeleken om te bepalen welke verkoopresultaten typisch of atypisch zijn. ## Meer informatie * [Avg - diagramfunctie](https://help.qlik.com/nl-NL/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/avg.htm) * [Median - diagramfunctie](https://help.qlik.com/nl-NL/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/median.htm) * [Set-analyse](https://help.qlik.com/nl-NL/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/SetAnalysis/set-analysis-expressions.htm) * [Het aggregatiebereik definiëren](https://help.qlik.com/nl-NL/sense/May2026/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm)