# Родственные функции

Это группа функций, которые вычисляют свойства отдельных значений измерений в диаграмме с использованием уже агрегированных значений.

Функции являются родственными в том смысле, что вывод функции зависит не только от значения самой точки диаграммы, но и от связи этого значения с другими точками диаграммы. Например, ранг невозможно вычислить без сравнения с другими значениями измерений.

Эти функции могут использоваться только в выражениях диаграмм. Их нельзя использовать в скрипте загрузки.

В диаграмме требуется измерение, так как оно определяет другие точки диаграммы, необходимые для сравнения. Следовательно, родственная функция не имеет смысла в диаграмме без измерений (такой как объект ключевого показателя эффективности).

Пользуйтесь информацией из раскрывающегося списка по каждой функции, чтобы увидеть краткое описание и синтаксис каждой функции. Дополнительную информацию можно получить, если щелкнуть имя функции в описании синтаксиса.

## Функции ранжирования

Примечание к информацииПри использовании данных функций автоматически отключается запрещение нулевых значений. Значения NULL игнорируются.

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

#### Rank

Rank() оценивает строки диаграммы в выражении и для каждой строки отображает относительное положение значения измерения, оцененного в выражении. При оценке выражения эта функция сравнивает результат с результатом других строк, содержащих текущий сегмент столбца, и возвращает ранжирование текущей строки в сегменте.

[**rank**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/rank.htm)([TOTAL [<fld {, fld}>]] expr[, mode[, fmt]])

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

#### HRank

HRank() оценивает выражение и сравнивает результат с результатом других столбцов, содержащих сегмент текущей строки сводной таблицы. Затем функция возвращает ранжирование текущего столбца в сегменте.

[**HRank**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/HRank.htm)([TOTAL] expr[, mode[, fmt]])

## Функции кластеризации

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

#### KMeans2D

KMeans2D() вычисляет строки диаграммы путем применения кластеризации методом k-средних; для каждой строки диаграммы отображается идентификатор кластера, которому была назначена эта точка диаграммы. Столбцы, используемые алгоритмом кластеризации, определены соответственно параметрами coordinate\_1 и coordinate\_2. Они оба являются агрегированиями. Количество созданных кластеров определяется параметром num\_clusters. Данные могут быть при необходимости нормализованы с помощью параметра нормы.

[**KMeans2D**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/KMeans2D.htm)(num\_clusters, coordinate\_1, coordinate\_2 [, norm])

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

#### KMeansND

KMeansND() вычисляет строки диаграммы путем применения кластеризации методом k-средних; для каждой строки диаграммы отображается идентификатор кластера, которому была назначена эта точка диаграммы. Столбцы, используемые алгоритмом кластеризации, определяются соответственно параметрами coordinate\_1 и coordinate\_2 и т. д. до n столбцов. Все они являются агрегированиями. Количество созданных кластеров определяется параметром num\_clusters.

[**KMeansND**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/KMeansND.htm)(num\_clusters, num\_iter, coordinate\_1, coordinate\_2 [,coordinate\_3 [, ...]])

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

#### KMeansCentroid2D

KMeansCentroid2D() вычисляет строки диаграммы путем применения кластеризации методом k-средних; для каждой строки диаграммы отображается желаемая координата кластера, которому была назначена эта точка диаграммы. Столбцы, используемые алгоритмом кластеризации, определяются соответственно параметрами coordinate\_1 и coordinate\_2. Они оба являются агрегированиями. Количество созданных кластеров определяется параметром num\_clusters. Данные могут быть при необходимости нормализованы с помощью параметра нормы.

[**KMeansCentroid2D**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/KMeansCentroid2D.htm)(num\_clusters, coordinate\_no, coordinate\_1, coordinate\_2 [, norm])

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

#### KMeansCentroidND

KMeansCentroidND() вычисляет строки диаграммы путем применения кластеризации методом k-средних; для каждой строки диаграммы отображается желаемая координата кластера, которому была назначена эта точка диаграммы. Столбцы, используемые алгоритмом кластеризации, определяются соответственно параметрами coordinate\_1 и coordinate\_2 и т. д. до n столбцов. Все они являются агрегированиями. Количество созданных кластеров определяется параметром num\_clusters.

[**KMeansCentroidND**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/KMeansCentroidND.htm)(num\_clusters, num\_iter, coordinate\_no, coordinate\_1, coordinate\_2 [,coordinate\_3 [, ...]])

## Функции разложения временных рядов

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

#### STL\_Trend

STL\_Trend — это функция разложения временных рядов. Вместе с STL\_Seasonal и STL\_Residual эта функция используется для разложения временных рядов на компоненты: сезонность, тренд и остаточный компонент. В контексте алгоритма STL разложение временных рядов используется для идентификации повторяющейся модели сезонности и общего тренда на основе входной метрики и других параметров. Функция STL\_Trend будет идентифицировать общий тренд, независимо от сезонных моделей или циклов, на основе данных временных рядов.

[**stl_trend**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/stl_trend.htm)(target\_measure, period\_int [,seasonal\_smoother [,trend\_smoother]])

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

#### STL\_Seasonal

STL\_Seasonal — это функция разложения временных рядов. Вместе с STL\_Trend и STL\_Residual эта функция используется для разложения временных рядов на компоненты: сезонность, тренд и остаточный компонент. В контексте алгоритма STL разложение временных рядов используется для идентификации повторяющейся модели сезонности и общего тренда на основе входной метрики и других параметров. Функция STL\_Seasonal может идентифицировать сезонную модель в рамках временных рядов, отделяя ее от общего тренда, наблюдаемого в данных.

[**stl_seasonal**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/stl_seasonal.htm)(target\_measure, period\_int [,seasonal\_smoother [,trend\_smoother]])

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

#### STL\_Residual

STL\_Residual — это функция разложения временных рядов. Вместе с STL\_Seasonal и STL\_Trend эта функция используется для разложения временных рядов на компоненты: сезонность, тренд и остаточный компонент. В контексте алгоритма STL разложение временных рядов используется для идентификации повторяющейся модели сезонности и общего тренда на основе входной метрики и других параметров. При выполнении этой операции часть вариаций входной метрики не будет относится ни к сезонности, ни к тренду и будет идентифицироваться как остаточный компонент. Функция диаграммы STL\_Residual захватывает эту часть вычисления.

[**stl_residual**](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/RelationalFunctions/stl_residual.htm)(target\_measure, period\_int [,seasonal\_smoother [,trend\_smoother]])