14 maart 2022 Unpivot data in Qlik with the CrossTable prefix Deel dit bericht Every Friday at Bitmetric we’re posting a new Qlik certification practice question to our LinkedIn company page. Last Friday we asked the following Qlik Data Architect certification practice question about how to unpivot data in Qlik: The answers to this question were unanimous, and you were right: The correct answer is answer B: CrossTable(Quarter, Budget, 2) Since the pivot table is a great way to analyze data in excel, it is just a matter of time before you will come across one. Contrary to a straight table, it consists out of grouped values in which you can expand the rows as you please to show more detailed aggregations. However, the format of a pivot table makes it less than ideal for integrating directly into your data model. You will have to ‘unpivot’ the values. Unpivot data with the CrossTable prefix This is done by using the CrossTable prefix. But how does this work? Let’s have a look at the table loaded into the example: The values are aggregated by Channel, Region and Quarter, where the quarters are shown in individual columns. If we load this table directly into Qlik without any transformations, we get a separate field for each quarter named 2022-Q1, 2022-Q2, etc, making this not an ideal way for an end user to analyze. So how do we solve this? As mentioned before the CrossTable Prefix. If we look at the official Qlik documentation the prefix is used as following: crosstable (attribute field name, data field name [ , n ] ) ( loadstatement | selectstatement ) There is an attribute field name, consisting of the attribute values, A data field name, consisting of the data values, And n, consisting of the number of qualifying fields preceding the table to be transformed. So how does it work? A lot of theory, but how does this work in practice? Let’s make things a bit more clear by taking the example table from the question, labeling the relevant columns and cells and unpivoting the data. The schematic below shows how this works: The labels for the different quarters, 2022-Q1, 2022-Q2, etc. become the contents for the attribute field Quarter. The values in the columns 2022-Q1, 2022-Q2, etc. become the content for the data field Budget. The names of the attribute and data fields can be arbitrarily chosen. We used Quarter and Budget because these best describe the contents of the fields. The first 2 columns, Channel and Region do not need to be transformed. We specify the value 2 for the number of qualifier fields. This means that only the columns after the first 2 columns will be ‘unpivoted’. This leads to the following prefix: CrossTable(Quarter, Budget, 2) That’s it. We look forward to seeing your comments and hope to see you again next Friday! More from the Bitmetric team Bitmetric Qlik Support Keep your Qlik environment running smoothly with proactive support that prevents issues before they appear. Available on flexible monthly plans. Learn more. Qlik vs Power BI Series See how Qlik and Power BI perform when theory meets reality. Three apps rebuilt, every step examined. Learn more. Datamodel Qlik examentraining Script Oplossing Hoe kunnen we je ondersteunen? Barry beschikt over meer dan 20 jaar ervaring als architect, developer, trainer en auteur op het gebied van Data & Analytics. Hij is bereid om je te helpen met al je vragen. Bel ons Mail ons 1 september 2026 Qlik Answers-review: wat we leerden van tests in de praktijk We testten Qlik Answers op een echt verkoopmodel in productie om te zien hoe het omgaat met analytics in de praktijk. De resultaten waren veelbelovend, maar voor betrouwbare antwoorden moesten we zorgvuldig werken aan het logische model, mastermetingen, dimensies en de bedrijfscontext. AI Data-analyse Qlik Semantic Layer 25 augustus 2026 Je semantische laag wordt de API voor AI Semantic layers zijn niet nieuw, maar AI geeft ze een nieuwe rol. Waar ze vroeger vooral dashboards voedden, worden semantic models steeds meer de laag waarmee AI betrouwbare businesscontext krijgt. AI Data Governance Microsoft Fabric Qlik Semantic Layer TimeXtender 18 augustus 2026 Datavisualisatie aan het begin van de 20e eeuw Verken samen met ons de oorsprong van datavisualisatie aan de hand van de baanbrekende boeken van Willard C. Brinton uit het begin van de 20e eeuw. Ontdek tijdloze principes en de ontwikkeling van technieken voor visuele datapresentatie. Een aanrader voor zowel liefhebbers als professionals. Volledig toegankelijk via het Internet Archive Datageletterdheid E-book Visualisatie
1 september 2026 Qlik Answers-review: wat we leerden van tests in de praktijk We testten Qlik Answers op een echt verkoopmodel in productie om te zien hoe het omgaat met analytics in de praktijk. De resultaten waren veelbelovend, maar voor betrouwbare antwoorden moesten we zorgvuldig werken aan het logische model, mastermetingen, dimensies en de bedrijfscontext. AI Data-analyse Qlik Semantic Layer
25 augustus 2026 Je semantische laag wordt de API voor AI Semantic layers zijn niet nieuw, maar AI geeft ze een nieuwe rol. Waar ze vroeger vooral dashboards voedden, worden semantic models steeds meer de laag waarmee AI betrouwbare businesscontext krijgt. AI Data Governance Microsoft Fabric Qlik Semantic Layer TimeXtender
18 augustus 2026 Datavisualisatie aan het begin van de 20e eeuw Verken samen met ons de oorsprong van datavisualisatie aan de hand van de baanbrekende boeken van Willard C. Brinton uit het begin van de 20e eeuw. Ontdek tijdloze principes en de ontwikkeling van technieken voor visuele datapresentatie. Een aanrader voor zowel liefhebbers als professionals. Volledig toegankelijk via het Internet Archive Datageletterdheid E-book Visualisatie