# Mode - função de gráfico

Mode() encontra o valor mais comum, o valor do modo, nos dados agregados. A função Mode() pode processar valores de texto, além de valores numéricos.

Sintaxe:

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

Tipo de dados de retorno: dual

Argumentos

| Argumento | Descrição |
| --- | --- |
| expr | A expressão ou campo que contém os dados a serem medidos. |
| SetExpression | Por padrão, a função de agregação agregará um conjunto de registros possíveis definidos pela seleção. Um conjunto de registros alternativos pode ser definido por uma expressão de análise. |
| TOTAL | Se a palavra TOTAL ocorrer antes dos argumentos da função, o cálculo será feito sobre todos os valores possíveis, dadas as seleções atuais, e não apenas sobre os pertinentes ao valor dimensional atual, isto é, desconsiderando as dimensões do gráfico.<br><br>Usando TOTAL [&lt;fld {.fld}&gt;], em que o qualificador TOTAL é seguido por uma lista de um ou mais nomes de campo como um subconjunto das variáveis de dimensão de gráfico, você cria um subconjunto dos valores possíveis totais.<br><br>[Definindo o escopo de agregação](https://help.qlik.com/pt-BR/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm) |

Exemplo: expressões de gráfico

| Exemplo | Resultado |
| --- | --- |
| `Mode(UnitSales)` | Retorna o valor mais comum em `UnitSales`.<br><br>Retorna `NULL (-)`. Nenhum valor único ocorre mais frequentemente que o outro. |
| `Mode(Customer)` | Retorna o valor mais comum em `Customer`.<br><br>Retorna `NULL (-)`. Nenhum valor único ocorre mais frequentemente que o outro. |
| `Mode(TOTAL UnitSales)` | O qualificador `TOTAL` retorna o valor mais comum em `Unitsales`, desconsiderando as dimensões de gráfico. |
| `Mode({1} TOTAL UnitSales)` | A expressão de análise de conjunto `{1}` define o conjunto de registros a serem avaliados como `ALL`, independente de qualquer seleção feita. Por exemplo, se um cliente específico for selecionado, ele ainda retornará o valor mais comum de `UnitSales` em todo o conjunto de dados. |

## Exemplo - Fundamentos de Mode

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

#### Expressão de gráfico

Visão geral

Abra o editor da carga de dados e adicione o script de carregamento abaixo em uma nova seção.

O script de carregamento contém:

* Um conjunto de dados que é carregado em uma tabela de dados denominada `Example`.

* Os campos a seguir na tabela de dados:

  * `Customer`

  * `UnitSales`

  * `UnitPrice`

Script de carregamento

```
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 '|');
```

Resultados

Carregue os dados e abra uma pasta. Crie uma nova tabela e adicione esse campo como uma dimensão:

* `Customer`

Crie as seguintes medidas:

* `=Mode(UnitSales)` para calcular o valor mais comum de `UnitSales`.

* `=Mode(Customer)` para calcular o valor mais comum de `Customer`.

* `=Mode(TOTAL UnitSales)` para calcular o valor mais comum de `UnitSales` em todo o conjunto de dados, desconsiderando as dimensões de gráfico. Se uma seleção for feita, o valor será ajustado para refletir essa seleção.

* `=Mode({1} TOTAL UnitSales)` para calcular o valor mais comum de `UnitSales`, ignorando as seleções. Se for feita uma seleção, o valor permanecerá constante.

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 |

Neste exemplo, observe o seguinte:

* Na primeira medida (`Mode(UnitSales)`), o valor mais comum para o cliente `Astrida` é `10`. A célula `Totals` retorna `4`, que é o valor mais comum para `UnitSales` em todo o conjunto de dados. Não há instâncias de valores mais comuns para `Betacab` e `Canutility`, portanto os resultados retornam `NULL` para esses clientes.

* Na segunda medida (`Mode(Customer)`), os resultados retornam o nome de cada cliente. No entanto, a célula `Totals` retorna `Astrida` porque esse é o valor de cliente mais comum em todo o conjunto de dados.

* A terceira medida (`Mode(TOTAL UnitSales)`) retorna o valor de 4. Se nenhum `Customer` for selecionado, todas as células dessa coluna exibirão o valor de 4. Se você selecionar um cliente, como `Betacab`, essa coluna retornará `NULL`, pois não há nenhum valor comum para `Betacab`.

* A quarta medida (`Mode({1} TOTAL UnitSales)`) retorna `4` independentemente de qualquer seleção no campo `Customer` porque a expressão de análise de conjunto `{1}` define o conjunto de registros a ser avaliado como `ALL`. Por exemplo, se você selecionar `Betacab`, essa coluna continuará retornando o valor `4`.

## Exemplo - Cenário de modo para determinar anomalias nos dados de vendas

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

#### Expressão de gráfico

Visão geral

Um conjunto de dados contém números de vendas por mês. A empresa deseja ver o valor de vendas mais comum para cada produto e em todo o conjunto de dados. Ela também quer comparar as vendas por produto com todo o conjunto de dados para identificar quaisquer anomalias atípicas nos dados.

Abra o editor da carga de dados e adicione o script de carregamento abaixo em uma nova seção.

O script de carregamento contém:

* Um conjunto de dados que é carregado em uma tabela de dados denominada `Example`.

* Os campos a seguir na tabela de dados:

  * `Date`

  * `Product`

  * `Category`

  * `Sales`

Script de carregamento

```
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
];
```

Resultados

Carregue os dados e abra uma pasta. Crie uma nova tabela e adicione esses campos como dimensões:

* `Category`

* `Product`

Crie as seguintes medidas:

* `=Mode(Sales)` para calcular o valor mais comum para cada produto.

* `=Mode(TOTAL Sales)` para calcular o valor mais comum para todo o conjunto de dados.

* `If(Mode(Sales) = Mode(TOTAL Sales), 'Typical', 'Atypical')` para calcular se o valor mais comum para cada produto é típico quando comparado aos resultados de todo o conjunto de dados.

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 |

O resultado da função `Mode` retorna o valor de vendas mais comum por produto, `Mode(Sales)`, e em todos os produtos, `Mode(TOTAL Sales)`. Esses dois valores são então comparados para determinar quais resultados de vendas são típicos ou atípicos.

## Saiba mais

* [Avg - função de gráfico](https://help.qlik.com/pt-BR/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/avg.htm)
* [Median - função de gráfico](https://help.qlik.com/pt-BR/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/median.htm)
* [Análise de conjunto](https://help.qlik.com/pt-BR/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/SetAnalysis/set-analysis-expressions.htm)
* [Definindo o escopo de agregação](https://help.qlik.com/pt-BR/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm)