Powerpivotpro الحركة من المتوسط

يتضمن داكس بعض وظائف التجميع الإحصائية، مثل المتوسط ​​والتباين والانحراف المعياري. الحسابات الإحصائية النموذجية الأخرى تتطلب منك كتابة تعبيرات داكس أطول. إكسل، من وجهة النظر هذه، لديها لغة أكثر ثراء بكثير. الأنماط الإحصائية هي عبارة عن مجموعة من الحسابات الإحصائية المشتركة: الوسيط، المتوسط، المتوسط ​​المتحرك، النسبة المئوية، والربع. نود أن نشكر كولن بانفيلد، جيرارد بروكل، وخافيير غيلن، التي بلهمت بعض بلوق الأنماط التالية. مثال النمط الأساسي الصيغ في هذا النمط هي الحلول لحسابات إحصائية محددة. يمكنك استخدام وظائف داكس القياسية لحساب متوسط ​​(متوسط ​​حسابي) لمجموعة من القيم. معدل . بإرجاع متوسط ​​كل الأرقام في عمود رقمي. أفيراجيا. إرجاع متوسط ​​كل الأرقام في عمود، مع التعامل مع كل من القيم النصية وغير الرقمية (القيم النصية غير الرقمية والفاخرة عد 0). أفيراجيكس. حساب متوسط ​​على تعبير تقييمها على جدول. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك هو حساب لتحليل نقاط البيانات من خلال إنشاء سلسلة من المتوسطات لمجموعات فرعية مختلفة من مجموعة البيانات الكاملة. يمكنك استخدام العديد من تقنيات داكس لتنفيذ هذا الحساب. أبسط تقنية تستخدم أفيراجيكس، وتكرار جدول من التفاصيل المطلوبة وحساب لكل تكرار التعبير الذي يولد نقطة بيانات واحدة لاستخدامها في المتوسط. على سبيل المثال، تحسب الصيغة التالية المتوسط ​​المتحرك لآخر 7 أيام، على افتراض أنك تستخدم جدول تاريخ في نموذج البيانات. باستخدام أفيراجيكس، يمكنك تلقائيا حساب التدبير في كل مستوى تحبب. عند استخدام مقياس يمكن تجميعها (مثل سوم)، ثم نهج آخر يعتمد على كالكولاتيماي يكون أسرع. يمكنك العثور على هذا النهج البديل في نمط كامل من المتوسط ​​المتحرك. يمكنك استخدام الدالات داكس القياسية لحساب تباين مجموعة من القيم. VAR. S. ترجع تباين القيم في عمود يمثل عينة نموذجية. VAR. P. ترجع تباين القيم في عمود يمثل مجموع السكان. VARX. S. ترجع تباين تعبير يتم تقييمه عبر جدول يمثل عينة نموذجية. VARX. P. ترجع تباين تعبير يتم تقييمه عبر جدول يمثل مجموع السكان. الانحراف المعياري يمكنك استخدام وظائف داكس القياسية لحساب الانحراف المعياري لمجموعة من القيم. STDEV. S. ترجع الانحراف المعياري للقيم في عمود يمثل عينة نموذجية. STDEV. P. ترجع الانحراف المعياري للقيم في عمود يمثل مجموع السكان. STDEVX. S. ترجع الانحراف المعياري للتعبير الذي تم تقييمه عبر جدول يمثل عينة نموذجية. STDEVX. P. ترجع الانحراف المعياري للتعبير الذي تم تقييمه عبر جدول يمثل مجموع السكان. والمتوسط ​​هو القيمة العددية التي تفصل النصف الأعلى من السكان عن النصف السفلي. إذا كان هناك عدد فردي من الصفوف، الوسيط هو القيمة الوسطى (فرز الصفوف من أدنى قيمة إلى أعلى قيمة). إذا كان هناك عدد من الصفوف، فهو متوسط ​​القيمتين المتوسطتين. وتتجاهل الصيغة القيم الفارغة التي لا تعتبر جزءا من السكان. والنتيجة متطابقة مع وظيفة ميديان في إكسيل. ويبين الشكل 1 مقارنة بين النتيجة التي تم إرجاعها بواسطة إكسيل وصيغة داكس المقابلة لحساب الوسط. الشكل 1 مثال لحساب متوسط ​​في إكسيل و داكس. الوضع هو القيمة التي تظهر في معظم الأحيان في مجموعة من البيانات. وتتجاهل الصيغة القيم الفارغة التي لا تعتبر جزءا من السكان. وتكون النتيجة متطابقة مع الدالة مود و MODE. SNGL في إكسيل، التي تعيد فقط القيمة الدنيا عندما تكون هناك أوضاع متعددة في مجموعة القيم التي تم النظر فيها. ستقوم الدالة إكسيل MODE. MULT بإرجاع كافة الأوضاع، ولكن لا يمكنك تنفيذها كمقياس في داكس. يقارن الشكل 2 النتيجة التي تم إرجاعها بواسطة إكسيل مع صيغة داكس المقابلة لحساب الوضع. الشكل 2 مثال على حساب الوضع في إكسيل و داكس. النسبة المئوية النسبة المئوية هي القيمة التي تقل عنها نسبة معينة من القيم في المجموعة. وتتجاهل الصيغة القيم الفارغة التي لا تعتبر جزءا من السكان. يتطلب الحساب في داكس عدة خطوات، الموضحة في المقطع "نمط كامل"، الذي يظهر كيفية الحصول على نفس نتائج دالات إكسيل بيرسنتيل و PERCENTILE. INC و PERCENTILE. EXC. أما الرباعيات فهي ثلاث نقاط تقسم مجموعة من القيم إلى أربع مجموعات متساوية، تتألف كل مجموعة منها من ربع البيانات. يمكنك حساب القطاعات الرباعية باستخدام النمط المئوي، بعد هذه المراسلات: الربع الأول الربع السفلي الربع الخامس والعشرون المئوي الربع الثاني المتوسط ​​نصف الخمسون الربع الثالث الربع الثالث الربع الخامس 75 المئين نمط كامل بعض الحسابات الإحصائية لها وصف أطول للنمط الكامل، لأن قد يكون لديك تطبيقات مختلفة اعتمادا على نماذج البيانات وغيرها من المتطلبات. المتوسط ​​المتحرك عادة ما تقيم المتوسط ​​المتحرك عن طريق الرجوع إلى مستوى التفصيل اليومي. النموذج العام للصيغة التالية له هذه العلامات: لنتومبيروفايسغت هو عدد الأيام للمتوسط ​​المتحرك. لتاتيكولومنغت هو عمود التاريخ لجدول التاريخ إذا كان لديك عمود واحد أو عمود التاريخ الذي يحتوي على قيم إذا لم يكن هناك جدول تاريخ منفصل. لتماسوريجت هو مقياس لحساب كمتوسط ​​متحرك. أبسط نمط يستخدم الدالة أفيراجيكس في داكس، والتي تأخذ في الاعتبار فقط الأيام التي توجد قيمة لها. كبديل، يمكنك استخدام القالب التالي في نماذج البيانات بدون جدول تاريخ ومع مقياس يمكن تجميعه (مثل سوم) على مدار الفترة التي تم النظر فيها. تعتبر الصيغة السابقة يوم مع عدم وجود بيانات المقابلة كمقياس 0 قيمة. يمكن أن يحدث هذا فقط عندما يكون لديك جدول تاريخ منفصل، والذي قد يحتوي على أيام لا توجد معاملات مقابلة لها. يمكنك إصلاح القاسم للمتوسط ​​باستخدام عدد الأيام التي توجد فيها معاملات باستخدام النمط التالي حيث: لوفتاكتليغت هو الجدول المتعلق بجدول التاريخ ويحتوي على قيم محسوبة بواسطة المقياس. قد تستخدم الدالات داتسبيتوين أو داتيسينبيريود بدلا من فيلتر ولكن هذه تعمل فقط في جدول تاريخ عادي، بينما يمكنك تطبيق النمط الموضحة أعلاه أيضا إلى جداول التاريخ غير العادية والنماذج التي ليس لها جدول تاريخ. على سبيل المثال، النظر في النتائج المختلفة التي تنتجها التدابير التالية اثنين. في الشكل 3، يمكنك أن ترى أنه لا توجد مبيعات في 11 سبتمبر 2005. ومع ذلك، يتم تضمين هذا التاريخ في الجدول التاريخ وبالتالي، هناك 7 أيام (من 11 سبتمبر إلى 17 سبتمبر) التي لديها 6 أيام فقط مع البيانات. الشكل 3 مثال على حساب متوسط ​​متحرك مع مراعاة وتجاهل التواريخ بدون مبيعات. قياس المتوسط ​​المتحرك 7 أيام لديه عدد أقل بين 11 سبتمبر و 17 سبتمبر، لأنه يعتبر 11 سبتمبر يوما مع 0 المبيعات. إذا كنت ترغب في تجاهل أيام مع عدم وجود مبيعات، ثم استخدام مقياس المتوسط ​​المتحرك 7 أيام لا صفر. قد يكون هذا هو النهج الصحيح عندما يكون لديك جدول تاريخ كامل ولكنك تريد تجاهل الأيام بدون معاملات. باستخدام صيغة المتوسط ​​المتحرك 7 أيام، تكون النتيجة صحيحة لأن أفيراجيكس تأخذ في الاعتبار القيم غير الفارغة تلقائيا. ضع في اعتبارك أنك قد تحسن أداء المتوسط ​​المتحرك من خلال الاستمرار في القيمة في عمود محسوب من جدول يحتوي على التفاصيل المطلوبة، مثل التاريخ أو التاريخ والمنتج. ومع ذلك، فإن نهج الحساب الديناميكي مع مقياس يوفر القدرة على استخدام معلمة لعدد أيام المتوسط ​​المتحرك (على سبيل المثال استبدال لتنومبروفيدسغت مع مقياس تنفيذ نمط جدول المعلمات). الوسيط يتطابق مع النسبة المئوية 50، والتي يمكنك حسابها باستخدام نمط النسبة المئوية. ومع ذلك، فإن نمط المتوسط ​​يسمح لك لتحسين وتبسيط الحساب الوسيط باستخدام مقياس واحد، بدلا من عدة تدابير المطلوبة من قبل نمط النسبة المئوية. يمكنك استخدام هذا النهج عند حساب الوسيط للقيم المضمنة في لتفالويكولومنغت كما هو موضح أدناه: لتحسين الأداء، قد تحتاج إلى الاستمرار في قيمة مقياس في عمود محسوب، إذا كنت ترغب في الحصول على متوسط ​​لنتائج وهو مقياس في نموذج البيانات. ومع ذلك، قبل القيام بهذا التحسين، يجب تنفيذ حساب ميديانكس استنادا إلى القالب التالي، باستخدام هذه العلامات: لترغرانوليتاليتليغت هو الجدول الذي يحدد دقة الحساب. على سبيل المثال، يمكن أن يكون جدول التاريخ إذا كنت تريد حساب متوسط ​​مقياس محسوب على مستوى اليوم، أو يمكن أن تكون قيم (8216DateYearMonth) إذا كنت تريد حساب متوسط ​​مقياس محسوب على مستوى الشهر. لتماسوريجت هو مقياس لحساب لكل صف من لترانولاريتيتابلغت لحساب المتوسط. لتماسوريتابليغت هو الجدول الذي يحتوي على البيانات المستخدمة من قبل لتماسوريغت. على سبيل المثال، إذا كان لترانولاريتيبتليغت بعدا مثل 8216Date8217، ثم لتماسوريتابليغت سيكون 8216Internet Sales8217 التي تحتوي على العمود كمية المبيعات الإنترنت لخصها الإنترنت إجمالي قياس المبيعات. على سبيل المثال، يمكنك كتابة متوسط ​​إجمالي مبيعات الإنترنت لجميع العملاء في أدفنتور وركس على النحو التالي: تلميح النموذج التالي: يستخدم لإزالة الصفوف من لترانولاريتيتابليغت التي لا توجد بيانات المقابلة في الاختيار الحالي. وهي طريقة أسرع من استخدام التعبير التالي: ومع ذلك، يمكنك استبدال التعبير كالكولاتيتابل كامل مع لترانولاريتيتليغت فقط إذا كنت تريد أن تنظر القيم فارغة من لتماسوريغت كما 0. يعتمد أداء صيغة ميديانكس على عدد الصفوف في الجدول تكرارا وعلى تعقيد التدبير. إذا كان الأداء سيئا، قد تستمر نتيجة لتماسوريجت في عمود محسوبة من لتابليغت، ولكن هذا سوف يزيل قدرة تطبيق عوامل التصفية على حساب الوسيط في وقت الاستعلام. النسبة المئوية لبرنامج إكسيل له تطبيقان مختلفان لحساب المئين مع ثلاث وظائف: بيرسنتيل و PERCENTILE. INC و PERCENTILE. EXC. أنها جميعا ترجع النسبة المئوية K - ث من القيم، حيث K في نطاق 0-1. الفرق هو أن بيرسنتيل و PERCENTILE. INC النظر K كمجموعة شاملة، في حين يعتبر PERCENTILE. EXC مجموعة K 0-1 باعتبارها حصرية . وتتلقى كل هذه الوظائف وتطبيقات داكس قيمة مئوية كمعلمة، والتي نسميها قيمة K. لكغت المئوية في المدى من 0 إلى 1. يتطلب تطبيقا داكس للمئين عددا قليلا من التدابير المتشابهة، ولكن مختلفة بما فيه الكفاية لتتطلب اثنين من مجموعة مختلفة من الصيغ. التدابير المحددة في كل نمط هي: كبيرك. القيمة المئویة التي تتطابق مع ال لكت. بيركبوس. موقف النسبة المئوية في مجموعة من القيم التي تم فرزها. فالو. القيمة أقل من النسبة المئوية. فالهيهي. القيمة فوق الموضع المئوي. النسبة المئوية. الحساب النهائي للمئوية. تحتاج إلى فالو و فالوهيغ التدابير في حالة بيركبوس يحتوي على جزء عشري، لأنه ثم عليك أن إنتيربولات بين فالو و فالوهيغ من أجل إعادة القيمة المئوية الصحيحة. ويبين الشكل 4 مثالا على الحسابات التي أجريت مع صيغ إكسيل و داكس، باستخدام كل من خوارزميات المئين (شاملة وحصرية). الشكل 4 الحسابات المئوية باستخدام صيغ إكسيل وحساب داكس المعادل. في المقاطع التالية، يتم تنفيذ الصيغ بيرسنتيل الحساب على القيم المخزنة في عمود جدول داتافالو، في حين أن الصيغ بيرسنتيلكس تنفذ الحساب على القيم التي يتم إرجاعها بواسطة مقياس محسوب في دقة معينة. النسبة المئوية الشاملة إن التنفيذ الشامل الشامل هو التالي. النسبة المئوية الحصرية التنفيذ الحصري المئوي هو التالي. بيرسنتيلكس شامل يستند التطبيق بيرسنتيلكس الشامل على القالب التالي، وذلك باستخدام هذه العلامات: لترانولاريتيتليغت هو الجدول الذي يحدد دقة الحساب. على سبيل المثال، يمكن أن يكون جدول التاريخ إذا كنت ترغب في حساب النسبة المئوية لمقياس على مستوى اليوم، أو يمكن أن تكون قيم (8216DateYearMonth) إذا كنت ترغب في حساب النسبة المئوية لمقياس على مستوى الشهر. لتماسوريجت هو مقياس لحساب لكل صف من لترانولاريتيتليغت لحساب المئوية. لتماسوريتابليغت هو الجدول الذي يحتوي على البيانات المستخدمة من قبل لتماسوريغت. على سبيل المثال، إذا كان لترانولاريتيتليغت بعدا مثل 8216Date، 8217 ثم لمياسوريتابليجت سيكون 8216Sales8217 التي تحتوي على عمود المبلغ التي تم جمعها من قبل قياس المبلغ الإجمالي. على سبيل المثال، يمكنك كتابة بيرسنتيليكسينك من إجمالي المبلغ المبيعات لجميع التواريخ في الجدول التاريخ كما يلي: بيرسنتيلكس إكسلوسيف يستند إكسلوسيف إكسلوسيف التنفيذ على القالب التالي باستخدام نفس العلامات المستخدمة في بيرسنتيلكس شاملة: على سبيل المثال، أنت يمكن كتابة بيرسنتيلكسكسك من إجمالي كمية المبيعات لجميع التواريخ في الجدول التاريخ على النحو التالي: إبقائي على علم أنماط القادمة (النشرة الإخبارية). قم بإلغاء التحديد لتنزيل الملف بحرية. نشرت في 17 مارس 2014 بيي إنشاء لوحة القيادة وتريد أن تظهر المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر. لدي عناصر جديدة تضاف كل شهر وباستخدام نهجي الحالي، عندما يتم إضافة عنصر جديد، يتم تقسيم قيمته بنسبة 3 ولكن لديها فقط النتيجة لمدة 1 من 3 أشهر في النطاق، لذلك هو مضللة. على سبيل المثال، إذا كانت قيمة المقياس أبك هي 1 في تشرين الأول (أكتوبر) 2014، وتمت إضافتها في تشرين الأول (أكتوبر) 2014، فلن يكون لها قيم في أيلول (سبتمبر) 2014 وأغسطس (آب) 2014 بحيث يكون المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر هو 33. 2014 كمرساة الشهر. اتبع إيف هذا النهج من بويربيفوتبرو. كيف يمكنني الحصول عليها لا تشمل الأشهر التي لم تكن هناك قيم التي تم تحريرها من قبل jmc5319 الاثنين، فبراير 02، 2015 1:42 ص الاثنين، فبراير 02، 2015 1:42 ص يمكنك استبدال كوت 3quot مع مقياس الذي يحسب عدد من الأشهر على السياق الحالي للمرشح لذا السبب مثل: المقترح كجواب من قبل إد برايس - موظف مسفت ميكروسوفت، المالك الأربعاء، فبراير 04، 2015 7:09 م تم وضع علامة كجواب من قبل مايكل أمادي مشرف الأربعاء، 11 فبراير 2015 3:20 م الاثنين، فبراير 02، 2015 6:21 آم سأحاول شيئا مثل هذا 3mverage: أفيراجكس (فيلتر (سوماريز (كالكولاتيتابل (تاريخ داتيسينبيريود (ديتديت ماكس (داتديت) -3MONTH)) ديتيمونث الاسم) المبيعات لتغت 0) المبيعات) هناك الكثير من بلوق وظيفة التي يمكنك أن تجد عبر جوجل، تحتاج بسيطة لتمديدها وإضافة فيلتر () - جزء أندور سوماريز () - جزء لتجميع حسب الشهر الأول جيرهارد بروكل التدوين blog. gbrueckl. at العمل بمون المقترحة كجواب من قبل إد السعر - موظف مسفت مايكروسوفت، المالك الأربعاء، فبراير 04، 201 5 7:09 م تم وضع علامة كجواب من قبل مايكل أمادي مشرف الأربعاء، فبراير 11، 2015 3:20 بيإم الثلاثاء، فبراير 03، 2015 8:52 آم سأحاول شيئا من هذا القبيل 3mverage: أفيراجكس (فيلتر (سوماريز (كالكولاتيتابل (ديت داتسينبيريود (ديتديت ماكس (ديتديت) -3MONTH)) ديتيمونث الاسم) المبيعات لتغت 0) المبيعات) هناك الكثير من بلوق وظيفة التي يمكنك أن تجد عبر جوجل، تحتاج بسيطة لتمديدها وإضافة فيلتر () - جزء أندور سوماريز (-) مسفت ميكروسوفت موظف، المالك الأربعاء، فبراير 04، 2015 7:09 م وضع علامة على جواب مايكل أمادي منسق الأربعاء، فيبرواري 11، 2015 3:20 بيإم الثلاثاء، فبراير 03، 2015 8:52 المتوسطات المتحركة المتدفقة لقد كان دائما مؤمنا على الدوام بأن المتوسطات المتحركة ربما تعطي رؤية أفضل للاتجاهات داخل نشاط تجاري أكثر من خط اتجاه بسيط مرتبط بمجموعة من القيم مثل المبيعات الشهرية (على الرغم من أنني أميل إلى مراجعة هذين القيم معا). والسبب في ذلك هو أن الاتجاه يمكن أن يكون منحرفا بقيمة أو قيمتين قد لا تمثلان الأعمال الأساسية مثل المسامير المرتبطة بالموسمية أو الحدث المحدد. عندما سلط بيلد الضوء على استعلام بخصوص هذا المفهوم في تعليقاته على "خسارة أمب الربح" (الجزء 2) قارن وتحليل. اعتقدت أنه سيكون فكرة عظيمة لثني مجموعة بيانات بامبل لدينا لتوفير بعض القدرة المتوسط ​​المتحرك. في هذا المنصب، سوف أشرح ما هي المعدلات المتحركة التي تهدف إلى تقديم وشرح كيفية حسابها باستخدام عناصر مبيعات البيانات المثال المستخدمة في سلسلة فقدان أمبير خسارة من المشاركات. سوف أضيف بعد ذلك المرونة للمستخدمين لتحديد الإطار الزمني الذي ينبغي أن يأخذ في الاعتبار حساب المتوسط ​​المتحرك، وعدد فترات الاتجاه التي سيتم عرضها وتاريخ انتهاء التقرير. ما هو المتوسط ​​المتحرك عادة ما يشار إلى مقياس المتوسط ​​المتحرك الأكثر شيوعا بمتوسط ​​متحرك لمدة 12 شهرا. في حالة بيانات المبيعات لدينا، لأي فترة معينة، فإن هذا الإجراء سيجمع آخر 12 شهرا من المبيعات السابقة، بما في ذلك الشهر الذي يتم تحليله ثم تقسيمه إلى 12 لإظهار متوسط ​​قيمة المبيعات لهذا الإطار الزمني. من الناحية المالية، فإن المعادلة هي بكل بساطة: 12 شهر متوسط ​​متوسط ​​المبيعات لل 12 شهرا الأخيرة 12 يبدو أن كل ذلك يبدو مستقيما جدا، ولكن هناك الكثير من التعقيد الذي ينطوي عليه الأمر إذا أردنا وضع الإطار الزمني المتحرك المتحرك (يمثل 12 في المثال أعلاه) في أيدي المستخدم، ومنحهم القدرة على تحديد عدد فترات الاتجاه ليتم عرضها والشهر الذي يجب أن التقرير عرض ما يصل الى. مجموعة البيانات مجموعة البيانات التي كانت تستخدم تبدو شيئا مثل أدناه. ملاحظة إم باستخدام بويربيفوت V1. عارض تصميم متاح في V2 ولكن إيف تجزئة هذا معا لا شيء ذكي لاحظت أن فاكتران (لدينا مجموعة البيانات التي سيتم تحليلها) يرتبط DIMHeading1، DIMHeading2 و ديمداتاتيب لتوفير بعض التصنيف إلى مجموعة البيانات لدينا. إيف ترتبط أيضا إلى التواريخ التي هي مجموعة متتابعة من التواريخ التي أكثر من يغطي فترة زمنية من مجموعة البيانات لدينا. هذا الجدول يحمل بعض معلومات إضافية ثابتة استنادا إلى تاريخ: مرة أخرى، لم تكن تسجل تماما على نطاق حار روبس تطمئن إلى أن عليك الحصول على تجريب داكس أكثر كثافة ونحن نمضي قدما. كما يقيس هذا التاريخ يتوقع أن تكون دينامية دينامية، إيف ترميز لهم في إطار بويربيفوت. هذا يسمح لهم أن تحسب على تحديث الملف لكنها لن تحتاج إلى إعادة حساب لكل عملية تقطيع اللحم الذي يزيل الأداء العلوي من دينامية في نهاية المطاف قياس. لأسباب أن يأتي إلى وقت لاحق، وأنا أيضا بحاجة إلى تاريخ نهاية الشهر على جدول الحقائق بلدي كما لا أستطيع استخدام تاريخ نهاية الشهر على جدول التواريخ في التدابير بلدي. ولكن يمكنني سحب نفس القيمة عبر جدول فاكتران باستخدام القياس التالي: ما هي هذه الجداول ما تم فصلها يجب أن تصبح أسباب هذه الجداول واضحة كما نذهب. وباختصار، أنها سوف تستخدم كمعلمات أو عناوين في تقريرنا. والسبب في وجودها وأنها ليست مرتبطة ببقية البيانات لدينا هو ببساطة لأنني لا أريد لهم أن يتم تصفيتها من قبل التدابير لدينا. بدلا من ذلك، أريد منهم لدفع التصفية. إعداد بيفوتابل الأولي سوف يتم عرض سلسلة من البيانات المنظمة في الأعمدة الشهرية. سيتم منح المستخدم تقطيع اللحم لتعيين تاريخ نهاية الشهر (آخر فترة يتم عرضها على التقرير)، عدد الفترات الزمنية للمتوسط ​​المتحرك (وهذا سيكون في نهاية المطاف جزءا من حساب المقسوم لدينا) وعدد الفترات الزمنية للاتجاه (سيكون هذا عدد الأعمدة الشهرية التي سنعرضها على اتجاهنا). يمكننا إنشاء هذه التقطيع على الفور وربطها إلى المحور. ومن الواضح أنني بحاجة إلى تاريخ نهاية الشهر كعنوان عمود ولكن واحد إلى حد ما إيف أعطت هذا بعيدا في وقت سابق. باختصار، أنا بحاجة إلى استخدام حقل ماداتسمونثينديت بلدي. والسبب هو أن هذا المجال ليس مرتبطا بمجموعة البيانات الخاصة بنا وبالتالي لن تتأثر بأي مرشحات أخرى. إذا كنت تستخدم حقل تاريخ جزءا من مجموعة البيانات أو جزءا من جدول مرتبط، فقد تتم تصفية القيم المتاحة من خلال اختيارات المستخدمين. يمكنني الحصول على حول هذا باستخدام تعبير آل () لتعطيني القيم الصحيحة، ولكن المشكلة هي أن العمود لا تزال تصفية وسيتم عرض نتائجي في عمود واحد. من الصعب أن تفسر حتى ترى ذلك لذا يرجى المضي قدما ومحاولة قيمتها قيمتها ضرب جدار من الطوب لفهم حقا ذلك حساب مجموع المبيعات لآخر X أشهر الجزء الأول من معادلة لدينا هو لحساب القيمة الإجمالية للمبيعات عبر جميع الفترات داخل إطار زمني ديناميكي يتم اختياره من قبل المستخدم. لهذا يمكنني استخدام وظيفة حساب التي تبدو مثل هذا: إم باستخدام مقياس قاعدة يسمى كاسكاديفالويال التي تم إنشاؤها في فقدان أمبير الربح فن المجموع الفرعي المتتالية. إم ثم تصفية هذا القياس للحد من مجموعة البيانات الخاصة بي إلى السجلات التي تتعلق المبيعات ونوع البيانات الفعلية (أي القضاء على الميزانية). هذا هو تصفية بسيطة من دالة كالكولات. ومع ذلك، فإنه يحصل على أكثر قليلا لذيذ مع المرشح الثالث الذي يحد من مجموعة البيانات إلى سلسلة من التواريخ التي تعتمد على اختيار المستخدمين في تقطيع وتاريخ عنوان العمود لدينا. الدالة داتسبيتوين يحتوي على بناء الجملة داتسبيتوين (التواريخ، ستارتات، إندديت) ويعمل مثل هذا: أعيين الحقل الذي يتطلب تصفية (ديتسيداتا). وجدت إيف أن هذا يعمل بشكل أفضل إذا كان هذا هو جدول مرتبط من تواريخ متتابعة دون أي فواصل. إذا كان لديك أي فواصل، ثيريس فرصة قد لا تحصل على إجابة على أنها الجواب الذي تقييم يجب أن تكون متاحة في الجدول. تاريخ البدء الخاص بي هو الدالة ديتاد التي تحسب تاريخ عنوان العمود أقل عدد الأشهر التي حددها المستخدم على تقطيع المتوسط ​​المتحرك لا الفترات الزمنية. أستخدم الدالة لاستديت (فالويس (مداتيسنكستونثستارديت)) لاسترداد قيمة نكستمونستارتدات من الجدول ماداتس التي تتعلق التاريخ ممثلة في عنوان العمود. أنا ثم الترجيع من قبل عدد من الأشهر المختارة على تقطيع اللحم باستخدام ماكس (مافونكتيونبيريودوفوفينغيفيرفيوبريودس) -1. يستخدم -1 للعودة في الوقت المناسب. السبب في استخدام نكستمونستارتدات ومضاعف من 1 هو موضح بشكل أكثر وضوحا في تقطيع اللحم لتحديد آخر X فترات. تاريخ الانتهاء هو ببساطة مونثينديت كما هو موضح في عنوان العمود من التقرير. يتم حساب هذا باستخدام لاستديت (فالويس (ماداتسمونثينديت)، وهذا عظيم، ولكن قياس بلدي لا يأخذ أي حساب من بلدي تظهر فترات تصل إلى التحديد و تريند عدد الفترات التي إيف المحدد. لذلك نحن بحاجة إلى الحد من التدبير لتنفيذ فقط عندما معينة يتم تحديد القيم على أنها صحيحة استنادا إلى هذه الاختيارات، أريد فقط أن يتم عرض القيم عندما يكون تاريخ عنوان العمود هو: أقل من أو يساوي تاريخ نهاية الشهر المحدد في عرض الفترات الزمنية أوب تو سليسر وأكبر من أو يساوي نهاية الشهر المحددة تاريخ أقل عدد محدد من الفترات على بلدي تريند لا من الفترات الزمنية القطاعة. للقيام بذلك، استخدم عبارة إف لتحديد متى يجب أن يتم تنفيذ دالة كالكولات ليتس استدعاء هذا المقياس ساليسموفينغايفيغوتالفالو بيان إف يعمل على النحو التالي: أولا تحتاج إلى تحديد أن إم تقييم فقط عندما يكون لدي قيمة واحدة ل ماداتيمونثينديت. إذا لم أفعل هذا، أحصل على هذا الخطأ القديم القديم في تقييمي اللاحقة التي تقول أن جدول القيم المتعددة تم توفيره أنا ثم تقييم لتحديد ما إذا كان تاريخ عنوان العمود (فالويس (ماداتسمونثينديت) أقل من أو يساوي التاريخ المحدد في تقطيع فترة نهاية الشهر (لاستديت (ديستداتيمونتيند) و (أمبامب) تاريخ عنوان عمودي أكبر من أو يساوي حساب التاريخ الذي هو X فترات قبل اختيار عرض فترات تصل إلى كما حدد على القطاعة. يمكنني استخدام دالة ديتاد لهذا مماثلة لتلك المستخدمة في دالة كالكولات باستثناء ضبط التاريخ من قبل القيمة المحددة على تقاطع رقم الفترات القطاعة. مع هذا في مكان، لدينا إجمالي المبيعات للفترة المحددة المتعلقة اختيار المستخدمين. لذا يقتصر جدولي الآن على عدد فترات الاتجاه المحددة ويمثل تاريخ انتهاء الشهر المحدد. حتى الآن نحن مجرد تقسيم حسب المتوسط ​​المتحرك عدد الفترات الحق إه نو لقد قمنا بحساب إجمالي مبيعاتنا للفترة المتعلقة بتحديدات المستخدمين. سوف يغفر لك لاقتراح أننا ببساطة تقسيم حسب عدد فترات المتوسط ​​المتحرك المحدد. اعتمادا على بياناتك، يمكنك القيام بذلك ولكن المشكلة هي أن مجموعة البيانات قد لا تحتفظ بعدد محدد من الفترات، خاصة إذا كان يمكن للمستخدم تحديد تاريخ نهاية الشهر الذي يعود في الوقت المناسب. ونتيجة لذلك، نحن بحاجة إلى معرفة كيف يمكن أن تكون الفترات موجودة في مقياس المبيعات سافسموفينجيفيتيوتالفالو. هذا الإجراء هو في الأساس نفس بلدي قياس سالسموفينغايفيغوتال. والفرق الحقيقي الوحيد هو أننا نعول القيم تاريخ متميز في مجموعة البيانات لدينا بدلا من استدعاء التدبير كاسكاديفالويال. ذكرت في وقت سابق أن هناك سبب لماذا كنت في حاجة إلى تاريخ نهاية الشهر أن تعقد على جدول فاكتران بلدي وهذا هو السبب. إذا كنت تستخدم أي جدول آخر يحمل تاريخ انتهاء الشهر، لن يتم تصفية هذا الجدول بالطريقة التي تم فيها تصفية مجموعة البيانات الأساسية. على سبيل المثال، يحتوي جدول "التواريخ" على سلسلة من التواريخ التي تمتد على الإطار الزمني لمجموعة البيانات وأكثر من ذلك. ونتیجة لذلك، یستنتج التقییم مقابل ھذا الجدول أن الجدول یحتوي بالفعل على تاریخ یسبق مجموعة بیاناتي، وبالتالي لا یوجد تقییم بشأن ما إذا كانت ھناك معاملة محتفظ بھا في مجموعة البیانات لذلك التاریخ. كما ترون، منذ تشغيل مجموعة البيانات من 1 يوليو 2009، ليس لدي سوى 9 فترات من البيانات لتقييم لعمودي 31032010. إذا كنت قد قسمت إلى 12 (وفقا لبلدي المتوسط ​​المتحرك لا من فترات اختيار القطاعة)، وأود أن حصلت على إجابة خاطئة جدا. ومن الواضح أن هذا مفتعل قليلا ولكن يستحق النظر فيها. والآن البسيط أنا أستطيع أن أفهم أن الإجراءين الماضيين قد اتخذت بعض امتصاص، وخاصة العمل بها عند استخدام حقول تاريخ معين. لبعض الإغاثة الخفيفة، فإن الإجراء المقبل لن ضريبة حقا لك هذا هو تقسيم بسيط مع قليلا من الخطأ التحقق لتجنب أي ناستيس. عندما يتم وضع كل ذلك معا لأن كل هذه المقاييس المحمولة، يمكنني إنشاء جدول محوري آخر على نفس الأساس كما هو موضح أعلاه (مع ساليسموفينغ أفايرفيسيو إعطاء اسم مستعار للمتوسط ​​المتحرك)، نقل بعض الأشياء حولها، إضافة مقياس للمبيعات الفعلية (لن أذهب إلى ذلك الآن، ولكن لها حساب كالكولات بسيط مع بعض الاستخبارات الوقت) وأنا ثم إعادة تكوين لتبدو كما يلي: يمكنني بعد ذلك دفع مخطط خط بسيط وتطبيق خط الاتجاه إلى بلدي قياس الفعلي مع الرسم البياني يختبئ مريح شبكة البيانات بلدي الذي يدفع ذلك. كما ترون، يظهر اتجاه على قياسي الفعلي انخفاضا مطردا. ومع ذلك، فإن معدل التحرك المتحرك، يظهر اتجاها مستقرا نسبيا، إن لم يكن طفيفا. ومن الواضح أن موسمية بعض المسامير الأخرى تنطوي على ذلك، والواقع هو أن كلا الإجراءين ربما يحتاجان إلى مراجعة جنبا إلى جنب. بالنسبة لأولئك منكم قراءة هذا الذين يرغبون في رؤية المصنف من هذا المثال، إل ننظر إلى نشر هذا في وظيفة في المستقبل عندما أخذ هذا التحليل خطوة أخرى إلى الأمام لتغطية كامل بامبل. آسف لجعل لكم الانتظار. آمل أن يكون هذا يساعدك على بيلد واحد أكثر نقطة إلى ملاحظة تلك النسر العينين داكس الايجابيات هناك ربما لاحظت أن بلدي إيف وظائف تحتوي فقط على حساب لتقييم عندما يصل الاختبار المنطقي إلى إجابة صحيحة. والسبب هو أن الدالة تفترض بلانك () عندما لا يتم تقديم شرط تقييم كاذبة. لقد عملت على ما إذا كان هناك أي تأثير الأداء باستخدام هذه الطريقة على مجموعات البيانات الكبيرة. الأمر متروك لكم ما اخترت القيام به، وإذا كان أي شخص يمكن أن يقنعني لماذا الترميز الشرط كاذبة كما بلانك () هو أفضل الممارسات، وسوف تتغير بسرعة عاداتي