Меры — это вычисления, выполняемые по полям, например Sum(Cost). Чтобы изменить способ вычисления меры по доступным измерениям, можно использовать модификаторы.
Например, таким образом можно накапливать значения мер по одному или двум измерениями или рассчитывать среднее значение меры с определенным числом шагов.
В каких визуализациях имеются модификаторы
| Визуализация | Накопление | Разница | Перемещение среднего | Относительные числа | Разложение временного ряда |
|---|---|---|---|---|---|
| Линейчатая диаграмма | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Комбинированная диаграмма | Да | Да | Да | Да | Нет |
| Линейный график | Да | Да | Да | Да | Да |
| Таблица | Да | Да | Да | Да | Нет |
Накопление
Модификатор «Накопление» позволяет накапливать значения меры по одному или двум измерениям. Накопив значения, легко показать, как эффект меры накапливается на протяжении всего измерения.
На следующей комбинированной диаграмме хорошо видно, как столбцы и линии накапливаются с течением времени.
Комбинированная диаграмма, в которой линии соответствуют накопленной чистой прибыли, а столбцы — накопленным показателям продаж.
Синтаксис:
RangeSum(Above {$M,0,Steps})
Разница
Модификатор «Разница» используется, если нужно показать разницу между последовательными значениями меры по одному или двум измерениям. Этот модификатор подходит для случаев, когда необходимо наглядно показать изменение направления групп данных.
На следующей линейчатой диаграмме любое снижение годовой прибыли за период в 10 лет показано столбцами в отрицательной плоскости диаграмм.
Линейчатая диаграмма, демонстрирующая разность в прибыли за несколько лет.
Синтаксис:
$M - Above($M)
Перемещение среднего
Модификатор «Перемещение среднего» позволяет отслеживать средние значения меры в течение указанного периода. Этот модификатор может использоваться для выделения действия из кратковременных флуктуаций величин. Число шагов, применяемых для вычисления среднего, зависит от того, насколько точно модификатор должен отслеживать изменение данных. Перемещение среднего, как правило, используется для обработки серий данных, чтобы выделить долговременные тенденции или циклы.
На следующем линейном графике показано перемещение среднего, рассчитанное с разным количеством шагом: 20 шагов и полный диапазон.
Линейный график, демонстрирующий изменение цены на продукт в течение пяти месяцев.
Синтаксис:
RangeAvg(Above ($M,0,Steps))
Относительные числа
Модификатор «Относительные числа» позволяет просматривать относительные проценты. Его можно использовать для просмотра влияния определенных выборок: отношение к выборке, к общему итогу или к другим полям. Можно изменить основание, по которому вычисляется относительное число.
В следующей таблице показаны столбец с продажами за каждый год определенной выборки и три столбца с относительными числами: одно относительно текущей выборки, другое относительно общего объема продаж за все годы и третье относительно продаж за каждый год.
Таблица, показывающая различные проценты продаж относительно текущей выборки, общего объема продаж и продаж за каждый год.
Ниже приводится пример синтаксиса модификатора относительно общей выборки.
Синтаксис:
$M / Sum( total Aggr( $M, dim ) )
Разложение временного ряда
Модификатор разложения временного ряда позволяет разбить данные временного ряда, чтобы по отдельности проанализировать общий тренд и повторяющийся сезонный цикл. При этом можно создать четыре разные меры, каждая из которых будет представлять различное разложение сигнала.
-
Наблюдаемая (исходная целевая мера без какого-либо разложения)
-
Тенденция
-
Сезонность
-
Остаток
Для получения дополнительной информации о функциях диаграммы, используемых для такой обработки данных, см. раздел Функции разложения временных рядов.
Лист Qlik Sense для анализа пассажиров авиалинии, на котором показаны два линейных графика, использующих модификатор разложения временного ряда.
Синтаксис:
STL_Trend($M, Periods), STL_Seasonal($M, Periods),STL_Residual($M, Periods)