class – Skript- och diagramfunktion

class-funktionen kopplar den första parametern till ett klassintervall. Resultatet är ett dualt värde med a<=x<b som textvärde, där a och b är de övre och nedre gränserna av bin, och det nedre gränsvärdet ett numeriskt värde.

Syntax:

class(expression, interval [ , label [ , offset ]])

Returnerad datatyp: dual

Argument
Argument	Beskrivning
interval	Ett tal som anger bin-bredden.
label	Valfri sträng som kan ersätta 'x' i den resulterande texten.
offset	Ett tal som kan användas som förskjutning från standardstartpunkten i klassificeringen. Startpunkten är normalt 0.

Exempel: diagramuttryck
Exempel	Resultat
class( var,10 ) med var = 23	Returnerar 20<=x<30
class( var,5,'value' ) med var = 23	Returnerar 20<= value <25
class( var,10,'x',5 ) med var = 23	Returnerar 15<=x<25

Vissa exempel i det här ämnet använder inline-laddningar. Använda inline-laddningar för att ladda data

Exempel – grunderna i class

Översikt

En datatabell laddas som innehåller namn och åldrar. Du vill klassificera personerna efter åldersgrupper (i tioårsintervall) och räkna antalet personer i varje grupp.

Öppna dataladdningsredigeraren och lägg till laddningsskriptet nedan i ett nytt delavsnitt.

Laddningsskriptet innehåller:

En datauppsättning som läses in i en datatabell som heter Example.
Följande fält i datatabellen:
- Age
- Name

Laddningsskript

Example:
LOAD * INLINE [
Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi
43, Bob
27, Charles
];

Resultat

Ladda data och öppna ett ark. Skapa två nya tabeller.
I den första tabellen ska du göra följande:
1. Lägg till de här dimensionerna:
  - Age
  - Name
2. Skapa följande mått:
  - =class(Age, 10, 'age'), för att klassificera data i ålderskategorier.
I den andra tabellen ska du göra följande:
1. Lägg till detta uttryck som en dimension
  - =class(Age, 10, 'age')
2. Skapa följande mått:
  - =Count(Age), för att räkna antalet personer i åldersgruppen.

Den första tabellen visar rådata för Name och Age, och vilken ålderskategori de tillhör.

Resultattabell 1
Name	Age	class(Age, 10, 'age')
Bob	43	40 <= age < 50
Charles	27	20 <= age < 30
John	25	20 <= age < 30
Karen	42	40 <= age < 50
Yoshi	53	50 <= age < 60

I den andra tabellen kan du se hur data nu klassificeras och sammanfattas. Resultatet av funktionen class skapade tre ålderskategorier i den första mätningen. Det andra måttet räknar antalet personer i varje ålderskategori.

Resultattabell 2
class(Age, 10, 'age')	Count(Age)
Totals	5
20 <= age < 30	2
40 <= age < 50	2
50 <= age < 60	1

Översikt

En datatabell laddas som innehåller namn och åldrar. Vi vill lägga till ett fält som klassificerar varje person utifrån en åldersgrupp med ett tioårsintervall. Den ursprungliga källtabellen ser ut enligt följande.

Ursprunglig källtabell
Name	Age
John	25
Karen	42
Yoshi	53

Öppna dataladdningsredigeraren och lägg till laddningsskriptet nedan i ett nytt delavsnitt.

Laddningsskriptet innehåller:

En föregående LOAD-sats som använder funktionen class för att skapa ett nytt fält som heter Agegroup.

Laddningsskript

LOAD *,
class(Age, 10, 'age') As Agegroup;

LOAD * INLINE
[ Age, Name
25, John
42, Karen
53, Yoshi];

Resultat

Ladda data och öppna ett ark. Skapa en ny tabell och lägg till dessa fält som dimensioner:

Name
Age
Agegroup

Resultattabell
Name	Age	Agegroup
John	25	20 <= age < 30
Karen	42	40 <= age < 50
Yoshi	53	50 <= age < 60

Det nya fältet Agegroup klassificerar varje person efter ålderskategori.

Exempel – class-scenario

Översikt

En datatabell laddas som innehåller kunddata. Du vill klassificera kunder efter antalet intjänade poäng för livstidsvärde och ange antalet kunder i varje kategori.

Öppna dataladdningsredigeraren och lägg till laddningsskriptet nedan i ett nytt delavsnitt.

Laddningsskriptet innehåller:

En datauppsättning som läses in i en datatabell som heter Example.
Följande fält i datatabellen:
- CustomerID
- CustomerName
- LifetimeValue

Laddningsskript

Example:
Load * Inline [
CustomerID, CustomerName, LifetimeValue
1, John Doe, 12500
2, Jane Smith, 36000
3, Sam Brown, 15000
4, Lisa White, 50000
5, Tom Harris, 22000
];

Resultat

Ladda data och öppna ett ark. Skapa två nya tabeller.
I den första tabellen ska du göra följande:
1. Lägg till de här dimensionerna:
  - CustomerID
  - CustomerName
  - LifetimeValue
2. Skapa följande beräknade dimension:
  - =Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group'), för att klassificera data baserat på fältet LifetimeValue.
I den andra tabellen ska du göra följande:
1. Lägg till detta uttryck som en dimension
  - =Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')
2. Skapa följande mått:
  - =Count(CustomerID), för att räkna antalet personer i åldersgruppen.

Den första tabellen visar de rådata som har matats in och resultatet av att använda klassfunktionen.

Resultattabell 1
CustomerID	CustomerName	LifetimeValue	Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')
1	John Doe	12500	10000 <= Lifetime Value Group < 20000
2	Jane Smith	36000	30000 <= Lifetime Value Group < 40000
3	Sam Brown	15000	10000 <= Lifetime Value Group < 20000
4	Lisa White	50000	50000 <= Lifetime Value Group < 60000
5	Tom Harris	22000	20000 <= Lifetime Value Group < 30000

Den andra tabellen visar hur dessa data nu klassificeras och sammanfattas. Uppgifterna kategoriseras i fyra grupper med hjälp av funktionen class och räknas sedan för att visa antalet kunder i varje grupp.

Resultattabell 2
Class(LifetimeValue, 10000, 'Lifetime Value Group')	Count(CustomerID)
Totals	5
10000 <= Lifetime Value Group < 20000	2
20000 <= Lifetime Value Group < 30000	1
30000 <= Lifetime Value Group < 40000	1
50000 <= Lifetime Value Group < 60000	1

Var den här sidan till hjälp för dig?

Om du stöter på några problem med den här sidan eller innehållet på den, t.ex. ett stavfel, ett saknat steg eller ett tekniskt fel – meddela oss!

Lämna din feedback här