# MissingCount — funkcja wykresu

Funkcja MissingCount() służy do agregowania liczby brakujących wartości w poszczególnych wymiarach wykresu. Wartości brakujące to wszystkie wartości nieliczbowe.

Składnia:

MissingCount({[SetExpression] [DISTINCT] [TOTAL [<fld {,fld}>]]} expr)

Typ zwracanych danych: liczba całkowita

Argumenty

| Argument | Opis |
| --- | --- |
| expr | Wyrażenie lub pole zawierające mierzone dane. |
| SetExpression | Funkcja agregacji będzie domyślnie dokonywać agregacji na zbiorze możliwych wierszy zdefiniowanym przez selekcję. Alternatywny zestaw wierszy można zdefiniować za pomocą wyrażenia analizy zestawów. |
| DISTINCT | Jeśli przed argumentami funkcji występuje słowo DISTINCT, wówczas duplikaty wynikające z wyników obliczenia argumentów funkcji są pomijane. |
| TOTAL | Jeśli słowo TOTAL występuje przed argumentami funkcji, wówczas obliczenie jest wykonywane względem wszystkich możliwych wartości z uwzględnieniem bieżących selekcji, nie tylko tych należących do bieżącej wartości wymiaru, to znaczy z pominięciem wymiarów wykresu.<br><br>Korzystając z polecenia TOTAL [&lt;fld {.fld}&gt;], gdzie po kwalifikatorze TOTAL podana jest lista nazw pól stanowiących podzbiór zmiennych wymiarów wykresu, można utworzyć podzbiór wszystkich możliwych wartości.<br><br>[Określenie zakresu agregacji](https://help.qlik.com/pl-PL/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm) |

Przykład: wyrażenia wykresu

| Przykład | Wynik |
| --- | --- |
| `MissingCount(OrderNumber)` | Zwraca liczbę brakujących wartości, gdy pola `OrderNumber` są puste.<br><br>Informacja„0” liczy się jako wartość, a nie jako pusta komórka. Jeśli jednak agregacja miary dla pewnego wymiaru da wynik 0, wymiar ten nie będzie uwzględniany na wykresach. |
| `MissingCount(OrderNumber)/MissingCount({1} TOTAL OrderNumber)` | Wyrażenie to zwraca liczbę niekompletnych zamówień wybranego klienta jako ułamek niekompletnych zamówień wszystkich klientów. |

## Przykład — podstawy MissingCount

[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/CounterAggregationFunctions/missingcount.htm)

#### Wyrażenie wykresu

Przegląd

Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji.

Skrypt ładowania zawiera:

* Zestaw danych załadowany do tabeli o nazwie `Example`.

* Tabela zawiera następujące pola:

  * `Customer`

  * `Product`

  * `OrderNumber`

  * `UnitSales`

  * `UnitPrice`

Skrypt ładowania

```
Example:
LOAD * inline [
Customer, Product, OrderNumber, UnitSales, UnitPrice
Astrida,AA, 1,4,16
Astrida, AA,7,10,15
Astrida, BB,4,9,9
Betacab, BB,6,5,10
Betacab, CC,5,2,20
Betacab ,DD,,,25
Canutility, AA,,,15
Canutility, CC,,,19
Divadip, AA,2,4,16
Divadip, BB,,4,16
Divadip, DD,3,,25
];
```

Wyniki

Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj to pole jako wymiar:

* `Customer`

Utwórz następujące miary:

* `=MissingCount(OrderNumber)` w celu obliczenia liczby zamówień z brakującym `OrderNumber`.

* `=MissingCount(OrderNumber)/MissingCount ({1} Total [OrderNumber])`, aby zwrócić liczbę niekompletnych zamówień wybranego klienta jako ułamek niekompletnych zamówień wszystkich klientów. Aby wyświetlić tę wartość w procentach, w sekcji Formatowanie liczb wybierz opcję Liczba &gt; Formatowanie proste &gt; 12,34%.

Results table

| Customer | MissingCount(OrderNumber) | MissingCount(OrderNumber)/MissingCount ({1} Total [OrderNumber]) |
| --- | --- | --- |
| Totals | 4 | 100.00% |
| Astrida | 0 | 0.00% |
| Betacab | 1 | 25.00% |
| Canutility | 2 | 50.00% |
| Divadip | 1 | 25.00% |

W pierwszej mierze funkcja `MissingCount` zwraca `4`, ponieważ `4` z `11` rekordów w polu `OrderNumber` są puste.

Informacja„0” liczy się jako wartość, a nie jako pusta komórka. Jeśli jednak agregacja miary dla pewnego wymiaru da wynik 0, wymiar ten nie będzie uwzględniany na wykresach.

W drugiej mierze dane wyjściowe funkcji `MissingCount` zwracają liczbę niekompletnych zamówień wybranego klienta jako ułamek niekompletnych zamówień wszystkich klientów. Na przykład, jeśli wybierzesz `Canutility` z wymiaru `Customer`, miara zwróci `50%`, ponieważ połowa wszystkich niekompletnych zamówień (`2` z `4`) dotyczy tego klienta.

## Przykład — użycie MissingCount do identyfikacji brakujących danych produktu

[](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/CounterAggregationFunctions/missingcount.htm)

#### Wyrażenie wykresu

Przegląd

Zbiór danych zawiera miesięczne dane kluczowych wskaźników produktu (KPI). Menedżer produktu chce dowiedzieć się, które wskaźniki KPI mają brakujące dane.

Otwórz Edytor ładowania danych i poniżej dodaj skrypt ładowania do nowej sekcji.

Skrypt ładowania zawiera:

* Zestaw danych załadowany do tabeli o nazwie `Example`.

* Tabela zawiera następujące pola:

  * `Month`

  * `KPI`

  * `Value`

Skrypt ładowania

```
Example:
Load * inline [
Month, KPI, Value
2024-01-01, Revenue, 5000
2024-02-01, Revenue,
2024-03-01, Revenue, 5500
2024-04-01, Revenue,
2024-01-01, Expenses, 3000
2024-02-01, Expenses, 3100
2024-03-01, Expenses,
2024-04-01, Expenses, 3200
2024-01-01,Customer Count, 200
2024-02-01,Customer Count, 210
2024-03-01,Customer Count,
2024-04-01,Customer Count,
];
```

Wyniki

Załaduj dane i otwórz arkusz. Utwórz nową tabelę i dodaj to pole jako wymiar:

* `KPI`

Utwórz następującą miarę:

* `=MissingCount(Value)`, w celu obliczenia liczby brakujących wartości.

Results table

| KPI | MissingCount(Value) |
| --- | --- |
| Totals | 5 |
| Customer Count | 2 |
| Expenses | 1 |
| Revenue | 2 |

Wyniki pokazują, że `5` rekordów w zestawie danych ma brakujące dane, a także pokazują kategorie wskaźników KPI, do których te rekordy się odnoszą.