# Mode — функция диаграммы Mode() находит наиболее часто встречающееся значение, значение режима, в агрегированных данных. Функция Mode() может обрабатывать как числовые, так и текстовые значения. Синтаксис: Mode({[SetExpression] [TOTAL [<fld {,fld}>]]} expr) Возвращаемые типы данных: двойное значение Аргументы | Аргумент | Описание | | --- | --- | | expr | Выражение или поле, содержащее данные для измерения. | | SetExpression | По умолчанию функция агрегирования агрегирует множество возможных записей, определенных выборкой. Альтернативный набор записей может быть определен выражением анализа множества. | | TOTAL | Если слово TOTAL стоит перед аргументами функции, вычисление выполняется по всем возможным значениям, указанным в текущих выборках, а не только в тех, которые относятся к значению текущего измерения, т. е. измерения диаграммы игнорируются.

При использовании выражения TOTAL [<fld {.fld}>], где префикс TOTAL предшествует списку из одного или нескольких имен полей, выступающих в качестве подмножества переменных измерения диаграммы, создается подмножество всех возможных значений.

[Определение объема агрегирования](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm) | Пример: выражения диаграммы | Пример | Результат | | --- | --- | | `Mode(UnitSales)` | Возвращает наиболее часто встречающееся значение в `UnitSales`.

Возвращает `NULL (-)`. Одно значение встречается не чаще, чем другое. | | `Mode(Customer)` | Возвращает наиболее часто встречающееся значение в `Customer`.

Возвращает `NULL (-)`. Одно значение встречается не чаще, чем другое. | | `Mode(TOTAL UnitSales)` | Квалификатор `TOTAL` означает, что наиболее часто встречающимся значением является `Unitsales` без учета измерений диаграммы. | | `Mode({1} TOTAL UnitSales)` | Выражение анализа множеств `{1}` определяет набор записей для оценки в качестве `ALL`, независимо от выборки. Например, если выбран конкретный клиент, все равно будет возвращено самое наиболее часто встречающееся значение `UnitSales` по всему набору данных. | ## Пример. Основы использования функции Mode [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/BasicAggregationFunctions/mode.htm) #### Выражение диаграммы Обзор Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки в новый раздел. Скрипт загрузки содержит следующее: * Набор данных, который загружается в таблицу данных под именем `Example`. * Следующие поля в таблице данных: * `Customer` * `UnitSales` * `UnitPrice` Скрипт загрузки ``` 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 '|'); ``` Результаты Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте это поле как измерение: * `Customer` Создайте следующие меры: * `=Mode(UnitSales)`, чтобы рассчитать наиболее часто встречающееся значение `UnitSales`. * `=Mode(Customer)`, чтобы рассчитать наиболее часто встречающееся значение `Customer`. * `=Mode(TOTAL UnitSales)`, чтобы рассчитать наиболее часто встречающееся значение `UnitSales` по всему набору данных без учета измерений диаграммы. Если создана выборка, то значение будет скорректировано соответствующим образом. * `=Mode({1} TOTAL UnitSales)`, чтобы рассчитать наиболее часто встречающееся значение `UnitSales` без учета выборок. Если создана выборка, то значение остается постоянным. 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 | В этом примере обратите внимание на следующие данные: * В первой мере (`Mode(UnitSales)`) наиболее часто встречающимся значением для клиента `Astrida` является `10`. Ячейка `Totals` возвращает значение `4`, которое является наиболее часто встречающимся значением для `UnitSales` во всем наборе данных. Для `Betacab` и `Canutility` не существует экземпляров наиболее часто встречающихся значений, поэтому результаты возвращают `NULL` для этих клиентов. * Во второй мере (`Mode(Customer)`) результаты возвращают имя каждого клиента. Ячейка `Totals` возвращает значение `Astrida`, которое соответствует наиболее часто встречающемуся клиенту во всем наборе данных. * Третья мера (`Mode(TOTAL UnitSales)`) возвращает значение 4. Если не выбран `Customer`, то во всех ячейках этого столбца будет отображаться значение 4. Если выбран клиент, например `Betacab`, то в этом столбце будет возвращено значение `NULL`, поскольку для `Betacab` не существует часто встречающегося значения. * Четвертая мера (`Mode({1} TOTAL UnitSales)`) возвращает `4` независимо от выборки в поле `Customer`, потому что выражение анализа множества `{1}` определяет набор записей, которые будут оцениваться как `ALL`. Например, если выбрать `Betacab`, этот столбец будет по-прежнему возвращать значение `4`. ## Пример. Сценарий использования функции Mode для определения аномалий в данных о продажах [](https://help.qlik.com/en-US/sense/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/BasicAggregationFunctions/mode.htm) #### Выражение диаграммы Обзор Набор данных содержит показатели продаж по месяцам. Компании требуется увидеть наиболее часто встречающееся значение продаж для каждого продукта и всего набора данных. Также необходимо сравнить продажи по продуктам со всем набором данных, чтобы выявить любые нетипичные аномалии в данных. Откройте редактор загрузки данных и добавьте приведенный ниже скрипт загрузки в новый раздел. Скрипт загрузки содержит следующее: * Набор данных, который загружается в таблицу данных под именем `Example`. * Следующие поля в таблице данных: * `Date` * `Product` * `Category` * `Sales` Скрипт загрузки ``` 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 ]; ``` Результаты Загрузите данные и откройте лист. Создайте новую таблицу и добавьте эти поля как измерения: * `Category` * `Product` Создайте следующие меры: * `=Mode(Sales)`, чтобы вычислить наиболее часто встречающееся значение для каждого продукта. * `=Mode(TOTAL Sales)`, чтобы вычислить наиболее часто встречающееся значение для всего набора данных. * `If(Mode(Sales) = Mode(TOTAL Sales), 'Typical', 'Atypical')`, чтобы вычислить, является ли наиболее часто встречающееся значение для каждого продукта типичным, если сравнивать его с результатами по всему набору данных. 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 | В результате функция `Mode` возвращает наиболее часто встречающееся значение продаж по продуктам, `Mode(Sales)`, и по всем продуктам, `Mode(TOTAL Sales)`. Затем эти два значения сравниваются, чтобы определить, какие результаты продаж являются типичными или атипичными. ## Подробнее * [Avg — функция диаграммы](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/avg.htm) * [Median — функция диаграммы](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/StatisticalAggregationFunctionsinCharts/median.htm) * [Анализ множеств](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/SetAnalysis/set-analysis-expressions.htm) * [Определение объема агрегирования](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2025/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/define-aggregation-scope.htm)