Moving-average-dax

Moving-average-dax

Strategi perdagangan makroekonomi
Online-trading-sites-review
Trade-nifty-options-intraday-gain


Opsi saham Pfizer Live-forex-rates-gbp-usd Moving-average-84 Stock-options-law Opsi Ni-on-stock Online-trading-how-to

DAX mencakup beberapa fungsi agregasi statistik, seperti rata-rata, varians, dan standar deviasi. Perhitungan statistik khas lainnya mengharuskan Anda untuk menulis ekspresi DAX yang lebih panjang. Excel, dari sudut pandang ini, memiliki bahasa yang jauh lebih kaya. Pola Statistik adalah kumpulan kalkulasi statistik yang umum: median, mode, moving average, persentil, dan kuartil. Kami ingin mengucapkan terima kasih kepada Colin Banfield, Gerard Brueckl, dan Javier Guilln, yang blognya mengilhami beberapa pola berikut. Contoh Pola Dasar Rumus dalam pola ini adalah solusi untuk perhitungan statistik tertentu. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung mean (rata-rata aritmatika) dari sekumpulan nilai. RATA-RATA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom angka. AVERAGEA. Mengembalikan rata-rata semua angka dalam kolom, menangani nilai teks dan non-numerik (nilai teks non-numerik dan kosong dihitung sebagai 0). AVERAGEX. Hitung rata-rata ekspresi yang dievaluasi di atas meja. Moving Average Rata-rata bergerak adalah perhitungan untuk menganalisis titik data dengan membuat serangkaian rata-rata himpunan bagian yang berbeda dari kumpulan data lengkap. Anda bisa menggunakan banyak teknik DAX untuk menerapkan perhitungan ini. Teknik yang paling sederhana adalah dengan menggunakan AVERAGEX, iterasi tabel granularity yang diinginkan dan menghitung untuk setiap iterasi ekspresi yang menghasilkan titik data tunggal yang digunakan rata-rata. Sebagai contoh, rumus berikut menghitung rata-rata bergerak dalam 7 hari terakhir, dengan asumsi Anda menggunakan tabel Date dalam model data Anda. Dengan menggunakan AVERAGEX, Anda secara otomatis menghitung ukuran pada setiap tingkat granularitas. Bila menggunakan ukuran yang bisa digabungkan (seperti SUM), maka pendekatan lain berdasarkan CALCULATEmay menjadi lebih cepat. Anda dapat menemukan pendekatan alternatif ini dalam pola Moving Average yang lengkap. Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung varians dari sekumpulan nilai. VAR.S. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. VAR.P. Mengembalikan varians nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. VARX.S. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. VARX.P. Mengembalikan varians ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili keseluruhan populasi. Deviasi Standar Anda dapat menggunakan fungsi DAX standar untuk menghitung deviasi standar dari seperangkat nilai. STDEV.S. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili populasi sampel. STDEV.P. Mengembalikan standar deviasi nilai dalam kolom yang mewakili keseluruhan populasi. STDEVX.S. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili populasi sampel. STDEVX.P. Mengembalikan standar deviasi ekspresi yang dievaluasi di atas tabel yang mewakili seluruh populasi. Median adalah nilai numerik yang memisahkan separuh populasi yang lebih tinggi dari bagian bawah. Jika ada sejumlah ganjil, median adalah nilai tengah (sortir baris dari nilai terendah ke nilai tertinggi). Jika ada sejumlah baris, itu adalah rata-rata dari dua nilai tengahnya. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MEDIAN di Excel. Gambar 1 menunjukkan perbandingan antara hasil yang dikembalikan oleh Excel dan formula DAX yang sesuai untuk perhitungan median. Gambar 1 Contoh kalkulasi median di Excel dan DAX. Modus adalah nilai yang paling sering muncul dalam kumpulan data. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Hasilnya identik dengan fungsi MODE dan MODE.SNGL di Excel, yang hanya mengembalikan nilai minimum bila ada beberapa mode dalam rangkaian nilai yang dipertimbangkan. Fungsi Excel MODE.MULT akan mengembalikan semua mode, namun Anda tidak dapat menerapkannya sebagai ukuran di DAX. Gambar 2 membandingkan hasil yang dikembalikan oleh Excel dengan rumus DAX yang sesuai untuk perhitungan mode. Gambar 2 Contoh perhitungan mode di Excel dan DAX. Persentil Persentil adalah nilai di bawah dimana persentase nilai tertentu dalam kelompok jatuh. Rumusnya mengabaikan nilai kosong, yang tidak dianggap sebagai bagian dari populasi. Perhitungan di DAX memerlukan beberapa langkah, yang dijelaskan di bagian Pola Lengkap, yang menunjukkan bagaimana mendapatkan hasil yang sama dari fungsi Excel PERCENTILE, PERCENTILE.INC, dan PERCENTILE.EXC. Kuartil adalah tiga poin yang membagi satu set nilai menjadi empat kelompok yang sama, masing-masing kelompok terdiri dari seperempat data. Anda dapat menghitung kuartil dengan menggunakan pola Persentil, berikut korespondensi ini: Kuartil pertama kuartil terbawah kuartil ke-2 Persentil kuartil kedua Persentil ke-50 Kuartil atas kuartil atas 75 th persentil Pola Lengkap Beberapa perhitungan statistik memiliki deskripsi yang lebih panjang tentang pola yang lengkap, karena Anda mungkin memiliki implementasi yang berbeda tergantung pada model data dan persyaratan lainnya. Moving Average Biasanya Anda mengevaluasi moving average dengan mereferensikan tingkat granularitas hari. Template umum dari formula berikut memiliki tanda ini: Jumlah hari ini adalah jumlah hari untuk rata-rata bergerak. Ltdatecolumngt adalah kolom tanggal dari tabel tanggal jika Anda memilikinya, atau kolom tanggal tabel yang berisi nilai jika tidak ada tabel tanggal yang terpisah. Ukuran adalah ukuran untuk dihitung sebagai moving average. Pola paling sederhana menggunakan fungsi AVERAGEX di DAX, yang secara otomatis mempertimbangkan hanya hari-hari dimana ada nilai. Sebagai alternatif, Anda dapat menggunakan template berikut dalam model data tanpa tabel tanggal dan dengan ukuran yang dapat digabungkan (seperti SUM) selama periode keseluruhan dipertimbangkan. Rumus sebelumnya mempertimbangkan satu hari tanpa data yang sesuai sebagai ukuran yang memiliki 0 nilai. Hal ini dapat terjadi hanya jika Anda memiliki tabel tanggal terpisah, yang mungkin berisi hari dimana tidak ada transaksi yang sesuai. Anda dapat memperbaiki rata-rata denominator dengan hanya menggunakan jumlah hari dimana ada transaksi dengan menggunakan pola berikut, di mana: ltfacttablegt adalah tabel yang terkait dengan tabel tanggal dan nilai yang dihitung yang dihitung dengan ukuran. Anda mungkin menggunakan fungsi DATESBETWEEN atau DATESINPERIOD alih-alih FILTER, namun hanya bekerja di tabel tanggal reguler, sedangkan Anda dapat menerapkan pola yang dijelaskan di atas juga ke tabel tanggal non-reguler dan model yang tidak memiliki tabel tanggal. Misalnya, perhatikan perbedaan hasil yang dihasilkan oleh dua langkah berikut ini. Pada Gambar 3, Anda dapat melihat bahwa tidak ada penjualan pada tanggal 11 September 2005. Namun, tanggal ini termasuk dalam tabel Tanggal sehingga, ada 7 hari (dari 11 September sampai 17 September) yang hanya memiliki 6 hari dengan data. Gambar 3 Contoh perhitungan Moving Average mempertimbangkan dan mengabaikan tanggal tanpa penjualan. Ukuran Moving Average 7 Days memiliki angka yang lebih rendah antara 11 September dan 17 September, karena mempertimbangkan 11 September sebagai hari dengan 0 penjualan. Jika Anda ingin mengabaikan hari tanpa penjualan, maka gunakanlah ukuran Moving Average 7 Days No Zero. Ini bisa menjadi pendekatan yang tepat saat Anda memiliki tabel tanggal yang lengkap namun Anda ingin mengabaikan hari tanpa transaksi. Dengan menggunakan rumus Moving Average 7 Days, hasilnya benar karena AVERAGEX secara otomatis hanya mempertimbangkan nilai yang tidak kosong. Ingatlah bahwa Anda dapat meningkatkan kinerja rata-rata bergerak dengan mempertahankan nilai dalam kolom tabel yang dihitung dengan granularitas yang diinginkan, seperti tanggal, tanggal, atau produk. Namun, pendekatan perhitungan dinamis dengan ukuran menawarkan kemampuan untuk menggunakan parameter untuk jumlah hari rata-rata bergerak (misalnya mengganti jumlah hari kerja dengan ukuran yang menerapkan pola Tabel Parameter). Median sesuai dengan persentil ke-50, yang dapat Anda hitung dengan menggunakan pola Persentil. Namun, pola Median memungkinkan Anda mengoptimalkan dan menyederhanakan perhitungan median dengan menggunakan ukuran tunggal, bukan beberapa langkah yang diperlukan oleh pola Persentil. Anda dapat menggunakan pendekatan ini saat menghitung median untuk nilai yang termasuk dalam ltvaluecolumngt, seperti yang ditunjukkan di bawah ini: Untuk meningkatkan kinerja, Anda mungkin ingin mempertahankan nilai suatu ukuran dalam kolom yang dihitung, jika Anda ingin mendapatkan median untuk hasil Sebuah ukuran dalam model data. Namun, sebelum melakukan pengoptimalan ini, Anda harus menerapkan perhitungan MedianX berdasarkan template berikut, dengan menggunakan spidol ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang menentukan granularity perhitungan. Misalnya, tabel tanggal bisa dihitung jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat hari, atau mungkin NILAI (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung median ukuran yang dihitung pada tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan median. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularityt adalah dimensi seperti 8216Date8217, maka nilai yang diinginkan adalah 8216Internet Sales8217 yang berisi kolom Jumlah Penjualan Internet yang dijumlahkan dengan ukuran Total Penjualan Internet. Misalnya, Anda dapat menulis median Total Penjualan Internet untuk semua Pelanggan di Adventure Works sebagai berikut: Tip Pola berikut: digunakan untuk menghapus baris dari ltgranularitytablegt yang tidak memiliki data yang sesuai dalam pilihan saat ini. Ini adalah cara yang lebih cepat daripada menggunakan ungkapan berikut: Namun, Anda mungkin mengganti keseluruhan ekspresi KABELULATET dengan hanya ltgranularitytablegt jika Anda ingin mempertimbangkan nilai kosong dari kemampuan tersebut sebagai 0. Kinerja formula MedianX bergantung pada jumlah baris di Meja iterasi dan pada kompleksitas ukuran. Jika kinerjanya buruk, Anda mungkin akan bertahan dalam hasil pengukuran di kolom perhitungan lttablegt, namun ini akan menghilangkan kemampuan menerapkan filter ke perhitungan median pada waktu kueri. Percentile Excel memiliki dua implementasi perhitungan persentil yang berbeda dengan tiga fungsi: PERCENTILE, PERCENTILE.INC, dan PERCENTILE.EXC. Mereka semua mengembalikan persentil K-th dari nilai, di mana K berada pada kisaran 0 sampai 1. Perbedaannya adalah PERCENTILE dan PERCENTILE.INC menganggap K sebagai rentang inklusif, sedangkan PERCENTILE.EXC menganggap kisaran K 0 sampai 1 sebagai eksklusif. . Semua fungsi dan implementasi DAX mereka menerima nilai persentil sebagai parameter, yang kita sebut nilai persentil K. ltKgt berada pada kisaran 0 sampai 1. Kedua implementasi DAX dari persentil memerlukan beberapa tindakan yang serupa, namun cukup berbeda untuk meminta Dua formula yang berbeda. Langkah-langkah yang didefinisikan dalam masing-masing pola adalah: KPerc. Nilai persentil itu sesuai dengan ltKgt. PercPos. Posisi persentil dalam kumpulan nilai yang disortir. ValueLow. Nilai di bawah posisi persentil. Nilai tinggi Nilai diatas posisi persentil. Persentil Perhitungan akhir persentil. Anda memerlukan ValueLow dan ValueHigh langkah dalam kasus PercPos berisi bagian desimal, karena Anda harus interpolasi antara ValueLow dan ValueHigh untuk mengembalikan nilai persentil yang benar. Gambar 4 menunjukkan contoh perhitungan yang dibuat dengan formula Excel dan DAX, menggunakan kedua algoritma persentil (inklusif dan eksklusif). Gambar 4 Persentase perhitungan menggunakan rumus Excel dan perhitungan DAX yang setara. Pada bagian berikut, rumus Persentil mengeksekusi perhitungan pada nilai yang tersimpan dalam kolom tabel, DataValue, sedangkan rumus PercentileX mengeksekusi perhitungan pada nilai yang dikembalikan dengan ukuran yang dihitung pada granularitas tertentu. Persentase Inklusi Implementasi Inklusif Persentase adalah sebagai berikut. Percentile Exclusive Penerapan Eksklusif Persentil adalah sebagai berikut. PercentileX Inclusive Implementasi Inklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan penanda ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan granularity perhitungan. Misalnya, ini adalah tabel Tanggal jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat hari, atau bisa jadi VALUES (8216DateYearMonth) jika Anda ingin menghitung persentase dari ukuran di tingkat bulan. Ukuran adalah ukuran untuk menghitung setiap baris perhitungan ltgranularitas untuk perhitungan persentil. Ltmeasuretablegt adalah tabel yang berisi data yang digunakan oleh ltmeasuregt. Misalnya, jika ukuran ltgranularityt adalah dimensi seperti 8216Date, 8217 maka nilai yang diinginkan adalah 8216Sales8217 yang berisi kolom Jumlah yang dijumlahkan dengan jumlah Total Amount. Misalnya, Anda dapat menulis PercentileXInc Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: PercentileX Eksklusif Penerapan Eksklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan penanda yang sama yang digunakan dalam Inklusif PercentileX: Misalnya, Anda Dapat menulis PercentileXExc Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: Beri tahu saya tentang pola yang akan datang (buletin). Hapus centang untuk mendownload file secara bebas. Diterbitkan pada 17 Maret 2014 oleh Pola Total Kumulatif memungkinkan Anda melakukan perhitungan seperti jumlah total, dan Anda dapat menggunakannya untuk menerapkan perhitungan stok gudang dan neraca menggunakan transaksi asli alih-alih menggunakan data snapshot dari waktu ke waktu. Misalnya, untuk membuat tabel Inventaris yang menunjukkan stok setiap produk setiap bulan, Anda dapat membuat perhitungan yang sama dengan menggunakan tabel gerakan gudang asli, tanpa memproses dan mengkonsolidasikan data terlebih dahulu. Contoh Pola Dasar Misalkan Anda ingin menghitung jumlah kumulatif bulanan dari jumlah transaksi. Model data memiliki tabel Date yang ditandai sebagai tabel Date. Pada Gambar 1, tabel Transaksi memiliki hubungan dengan tabel Tanggal. Anda mungkin memiliki lebih banyak hubungan antara tabel, tapi ini tidak akan mengubah ukuran DAX untuk pola ini. Gambar 1 Tabel Transaksi memiliki hubungan dengan tabel Tanggal. Gambar 2 menunjukkan tabel Transaksi sampel, dengan beberapa transaksi untuk setiap bulan. Gambar 2 Contoh data dalam tabel Transaksi. Seperti ditunjukkan pada Gambar 3, Anda menghitung jumlah kumulatif, yang serupa dengan jumlah total Jumlah Kuantitas. Gambar 3 Ukuran Kuantitas Kumulatif menghasilkan total Total Kuantitas. Pada suatu tanggal tertentu, jumlah Kuantitas Kumulatif menampilkan Jumlah Kuantitas untuk semua transaksi yang dilakukan pada tanggal yang kurang dari atau sama dengan tanggal yang dipilih. Misalnya, Kuantitas Kumulatif pada bulan Februari 2013 sesuai dengan jumlah Desember 2012, Januari 2013, dan Februari 2013. Anda menentukan ukuran Kuantitas Kumulatif sebagai berikut: Fungsi FILTER mengembalikan daftar semua tanggal yang kurang dari atau sama dengan Tanggal terakhir dalam seleksi saat ini. Setiap sel dari PivotTable pada Gambar 3 memiliki pilihan tanggal yang berbeda. Anda menerapkan filter ke kolom Tanggal pada tabel Tanggal, yang harus ditandai sebagai tabel Tanggal pada model data. Anda dapat menggunakan pola Total Kumulatif kapan pun Anda ingin menunjukkan total ukuran sampai tanggal tertentu, mengingat semua operasi sebelumnya (bahkan yang lebih awal dari pilihan tanggal saat ini). Anda mungkin memecahkan masalah yang sama dengan membuat tabel snapshot, yang menghitung nilai entitas tertentu pada titik waktu tertentu. Memindahkan perhitungan ini pada saat kueri menghemat memori, namun Anda mungkin memiliki respons yang lebih lambat saat itu. Perincian dari pola Total Kumulatif selalu sama dengan tabel Transaksi, tanpa memerlukan penyimpanan tambahan. Anda harus mengevaluasi kenyamanan pola Total Kumulatif berdasarkan kasus per kasus. Persediaan Persediaan Menyediakan informasi stok persediaan biasanya memerlukan tabel snapshot yang terus-menerus menyimpan persediaan saham untuk setiap produk dan setiap harinya. Untuk menghemat ruang, Anda mungkin memiliki granularity tabel snapshot yang berbeda, yang didefinisikan pada tingkat mingguan atau bulanan, bukan setiap hari. Anda dapat menerapkan perhitungan Stok Inventaris sebagai perhitungan dinamis di DAX, dengan menggunakan tabel Gerakan sebagai tabel Transaksi dalam pola Total Kumulatif. Neraca Anda dapat mengevaluasi jumlah di akun neraca (aset, kewajiban, ekuitas) dengan menggabungkan semua transaksi dengan menggunakan pola Total Kumulatif. Sebagian besar sistem transaksional sudah memiliki perhitungan built-in untuk akun-akun ini yang menghemat nilai kumulatif yang diperbarui ke akun yang terlibat dalam setiap transaksi. Anda dapat menggunakan pola Total Kumulatif untuk membangun kembali perilaku historis atau perkiraan pada setiap granularitas. Saldo Kumulatif Adalah umum untuk menerapkan saldo kumulatif sebagai penghitungan tahun-to-date. Namun, dalam beberapa kasus, Anda mungkin ingin menghitung saldo kumulatif tanpa batas tahun misalnya, jika Anda ingin menampilkan tren dan perkiraan analisis di luar batas tahun ini. Anda dapat menggunakan atau mengadaptasi pola Kuantitas Kumulatif untuk tujuan ini. Pola Lengkap Anda menerapkan pola Total Kumulatif untuk model yang memiliki tabel yang ditandai sebagai tabel Tanggal pada model data. Perhitungan memperpanjang periode untuk memasukkan semua tanggal sebelum periode yang dipilih. Untuk memastikan hasil yang benar, pilih kolom tanggal dari tabel yang benar (yang ditandai sebagai tabel Tanggal). Gambar 4 menunjukkan model data dimana hubungan antara tabel Transaksi dan tabel Date didefinisikan dengan menggunakan kolom integer (DateKey). Tabel Tanggal ditandai sebagai tabel Tanggal pada model data dengan menggunakan kolom Tanggal. Gambar 4 Kolom DateKey (pada kedua tabel) adalah nilai integer, sedangkan kolom Date pada tabel Date memiliki tipe data datetime. Agar tidak menampilkan nilai bila periode yang dipilih lebih besar dari tanggal dalam tabel Transaksi, Anda dapat menerapkan pernyataan kondisional yang memeriksa kondisi ini. Dalam ukuran Quantity Kumulatif berikut, Anda membandingkan nilai DateKey minimum periode terpilih dengan nilai maksimum DateKey di keseluruhan tabel Transaksi. Dalam pola ini, Anda membandingkan dua kolom yang menentukan hubungan antara tabel Anda akan menyesuaikan perbandingan ini dengan kolom yang digunakan pada model data Anda. Berkat cek ini, Anda menghindari propagasi nilai terakhir dalam periode yang lebih lambat dari transaksi terakhir di data Anda. Pada Gambar 5, Anda dapat melihat bahwa perhitungan yang tidak terkontrol akan merambat pada nilai bulan April 2013 ke bulan-bulan berikutnya, sedangkan versi yang dicentang kembali kosong bila tidak ada lagi transaksi yang tersedia. Gambar 5 Versi yang diperiksa dari jumlah Kuantitas Kumulatif menampilkan nilai kosong bila periode lebih lambat dari transaksi terakhir yang tersedia. Contoh Pola Lebih Banyak Anda dapat dengan mudah menerapkan pola Total Kumulatif ke contoh-contoh yang dijelaskan sebelumnya. Bagian berikut membahas perhitungan Stok Persediaan secara lebih rinci. Penilaian Inventaris Anda dapat menerapkan pola Total Kumulatif secara umum ke perhitungan Stok Inventaris. Tabel Pergerakan sesuai dengan tabel Transaksi. Jika Anda ingin menghitung valuasi persediaan, Anda perlu menghitung harga satuan untuk setiap produk pada suatu titik waktu tertentu. Jika Anda membuat tabel snapshot yang berisi harga satuan untuk setiap produk setiap hari, Anda mungkin akan menggunakan tabel yang sama untuk menyimpan persediaan. Dengan demikian, Anda akan menggunakan pola Total Kumulatif hanya jika Anda dapat menghitung secara dinamis dalam ekspresi DAX harga unit produk untuk hari tertentu. Perhatikan model data pada Gambar 6: setiap baris pada tabel Movements memiliki Kuantitas dan UnitCost. Nilai negatif dalam Kuantitas mengidentifikasi penjualan, sedangkan nilai positif dalam Kuantitas mengidentifikasi pembelian. UnitCost terkait di baris yang sama adalah harga jual atau beli. Gambar 6 UnitCost pada tabel Movements mewakili harga jual atau beli. Anda harus menghitung nilai persediaan produk berdasarkan produk, karena setiap produk mungkin memiliki harga berbeda. Industri yang memiliki harga yang sama untuk kategori produk mungkin menerapkan penghitungan perhitungan yang berbeda. Untuk mendapatkan nilai gabungan, Anda harus menerapkan tindakan berikut: Fungsi SUMX iterates atas semua produk yang dipilih. Penting untuk mengulangi kolom ProductKey di tabel Produk, daripada menggunakan kolom ProductKey di tabel Gerakan, karena yang terakhir akan mengabaikan produk tanpa transaksi dalam periode yang ditentukan. Untuk setiap produk, Anda mengalikan dua tindakan lainnya: Unit dan Harga Produk. Anda dapat menerapkan ukuran Unit Kerja dengan menerapkan pola Total Kumulatif: Penerapan ProductPrice bergantung pada metode penilaian persediaan yang ingin Anda terapkan. Misalnya, Anda dapat menghitung harga beli terakhir dengan ukuran berikut: Ukuran LastBuyPrice berhasil jika hanya satu produk yang dipilih. Ini menghitung nilai rata-rata Unit Unit untuk baris dalam tabel Mutasi dari produk yang dipilih pada hari terakhir pergerakan sampai periode yang dipilih. Fungsi TOPN mengembalikan semua pergerakan produk pada hari terakhir, dan fungsi AVERAGEX mengembalikan rata-rata Unit Unit jika ada lebih banyak baris di hari yang sama. Kuantitas disaring untuk mempertimbangkan hanya pembelian, yang merupakan angka positif dalam Gerakan. Dengan cara yang sama, Anda dapat menerapkan LastSellPrice dengan mengubah filter untuk Kuantitas dan hanya mempertimbangkan nilai negatif, seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut: Buku kerja contoh berisi dua ukuran (ValueBuy dan ValueSell) yang menerapkan ukuran Nilai dengan mengganti ProductPrice dengan LastBuyPrice Dan LastSellPrice, masing-masing. Pada Gambar 7, Anda dapat melihat hasilnya menggunakan sekumpulan data yang diambil dari database AdventureWorks. Nilai Beli dan Jual berbeda (walaupun perbedaannya tidak realistis karena kumpulan data AdventureWorks yang digunakan). Gambar 7 Penilaian persediaan diperoleh dengan dua algoritma yang berbeda (harga beli terakhir dan harga jual terakhir). Analisis lebih rinci tentang perhitungan Stok Inventaris tersedia di artikel ini di situs web SQLBI: tinyurlDaxInventoryStock. Artikel tersebut membandingkan ukuran dan kinerja antara perhitungan berbasis snapshot klasik dan implementasi yang setara berdasarkan pola Total Kumulatif. Memilih antara pendekatan ini bergantung pada volume dan distribusi data dan harus dievaluasi berdasarkan kasus per kasus. Terus beri tahu saya tentang pola yang akan datang (buletin). Hapus centang untuk mendownload file secara bebas. Diterbitkan pada 7 Februari 2014 olehDAX (GDAXI) Kami mendorong Anda untuk menggunakan komentar untuk terlibat dengan pengguna, berbagi perspektif dan mengajukan pertanyaan kepada penulis dan satu sama lain. Namun, untuk mempertahankan tingkat wacana yang tinggi, semua menjadi berharga dan diharapkan, ingatlah kriteria berikut ini: Perkaya percakapan Tetap fokus dan lintasan. Hanya kirimkan materi yang relevan dengan topik yang sedang dibahas. Hormatilah Bahkan opini negatif pun bisa dibingkai secara positif dan diplomatis. Gunakan gaya penulisan standar. Sertakan tanda baca dan huruf besar dan kecil. CATATAN. Pesan dan link promosi spam dan promosi dalam komentar akan dihapus Hindari kata-kata kotor, fitnah atau serangan pribadi yang ditujukan kepada penulis atau pengguna lain. Donrsquot Memonopoli Percakapan. Kami menghargai gairah dan keyakinan, tapi kami juga sangat percaya pada memberi setiap orang kesempatan untuk menyampaikan pendapat mereka. Oleh karena itu, selain interaksi sipil, kami mengharapkan para komentator untuk menawarkan pendapat mereka secara ringkas dan serius, namun tidak berulang kali sehingga orang lain merasa terganggu atau tersinggung. Jika kami menerima keluhan tentang individu yang mengambil alih thread atau forum, kami berhak melarang mereka dari situs tersebut, tanpa bantuan. Hanya komentar bahasa Inggris yang diizinkan. Pelaku spam atau pelecehan akan dihapus dari situs dan dilarang melakukan registrasi di masa depan dengan pertimbangan Investingrsquos. Saya telah membaca petunjuk komentar Investments dan menyetujui persyaratan yang dijelaskan. Yakin ingin menghapus tabel ini Ganti grafik terlampir dengan grafik baru Harap tunggu semenit sebelum mencoba berkomentar lagi. Terima kasih atas komentar Anda. Harap dicatat bahwa semua komentar tertunda sampai disetujui oleh moderator kami. Oleh karena itu mungkin diperlukan beberapa saat sebelum muncul di situs kami. Komentar ini telah disimpan di Item Tersimpan Anda Bagikan komentar ini ke: guys saya ingin menceritakan setiap hal di sini jangan berdagang dengan orang tua sehingga banyak orang di forum ini pergi seperti orang lain yang kehilangan uang mereka dengan dax adalah benar-benar kucing liar yang besar. Berdagang dengan dax .i kehilangan diri saya lebih dari 150K untuk membeli dax. Jika ada yang ingin tahu tentang rev-share agar jujur, berikan uang Komentar ini telah tersimpan di Item Tersimpan Anda Bagikan komentar ini ke: Keputusan itulah yang telah Anda ambil . Jika Anda sudah menjual di 12000, Anda akan mendapatkan lebih dari apa yang telah Anda hilang. Komentar ini telah disimpan di Item Tersimpan Anda Bagikan komentar ini ke: Saya tahu apa kata-kata Anda terdengar kasar tapi adalah risiko yang harus kita ambil saat melakukan trading. Itulah mengapa bagus untuk menonton atau menggunakan leverage yang sangat rendah untuk meminimalkan risiko Anda. Komentar ini telah disimpan di Item Tersimpan Anda Bagikan komentar ini ke: Betapa ironisnya datang dari seorang pria yang menyebut dirinya DAXMAN. Maaf untuk mendengar tentang kehilangan Anda tapi kami al perdagangan binatang ini karena memberikan hasil yang baik dan sangat mudah menguap Komentar ini telah disimpan di Item Tersimpan Anda Bagikan komentar ini ke: berapakah kemungkinan dax akan turun lebih banyak atau akan Naik Komentar ini telah disimpan di Item Tersimpan Anda Sampaikan komentar ini ke: Coba tes ulang dari 11727 pada hari Senin Komentar ini telah disimpan di Item Tersimpan Anda Bagikan komentar ini ke: Yah tidak pernah mengatakan tidak pernah tapi sayangnya DAX seperti monster di Sebuah film horor yang hanya wont turun, hanya terus datang kembali. Saya akan menutup posisi jual saya dan menenangkan pikiran Anda untuk minggu depan. Akan selalu ada peluang Komentar ini telah disimpan di Item Tersimpan Anda Bagikan komentar ini ke: chart dax mingguan menunjukkan candlestick bintang yang hampir menabrak. Itu masih bisa naik tapi gerakan ke atas akan terbatas pada tinggi 2015
Pindah-rata-rata-8-18
Sinyal Vladimir-forex