Powerpivot-moving-average-dax

Powerpivot-moving-average-dax

Tax-on-binary-options-uk
Trading-vix-derivatives-trading-and-hedging-strategies-pdf
Opsi-opsi yang tidak memenuhi syarat-dan-409a


Wgi-forex Pilihan-trading-the-hidden-reality-pdf Bagaimana-apakah-trading-stock-options-work Investasi valuta asing Keep-it-simple-forex-trading Trading-hand-signal-in-the-pit

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 pada 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 baris, 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 seperangkat nilai menjadi empat kelompok yang sama, masing-masing kelompok terdiri dari seperempat data. Anda dapat menghitung kuartil menggunakan pola Persentil, berikut korespondensi ini: Kuartil pertama kuartil rendah 25 persentil Persen kedua kuartil median 50 persentil 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 rumus 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 menganggap 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 penyebut rata-rata 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 berdasarkan 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 granularity 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 optimasi ini, Anda harus menerapkan perhitungan MedianX berdasarkan template berikut, dengan menggunakan spidol ini: ltgranularitytablegt adalah tabel yang mendefinisikan 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 diurutkan. 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 dengan 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. Percentile Inclusive 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 of Total Jumlah Penjualan untuk semua tanggal dalam tabel Tanggal sebagai berikut: PercentileX Eksklusif Penerapan Eksklusif PercentileX didasarkan pada template berikut, dengan menggunakan spidol yang sama yang digunakan dalam Inklusif Persentase PercentileX: Misalnya, Anda Dapat menulis PercentileXExc dari 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 dengan bebas. Diterbitkan pada 17 Maret 2014 oleh Rolling 12 Months Average di DAX Computing rata-rata 12 bulan yang bergulir di DAX terlihat seperti tugas sederhana, namun menyembunyikan beberapa kompleksitas. Artikel ini menjelaskan cara menulis rumus terbaik untuk menghindari jebakan umum dengan menggunakan fungsi intelijen waktu. Kita mulai dengan model data AdventureWorks yang biasa, dengan tabel Produk, Penjualan dan Kalender. Kalender telah ditandai sebagai tabel kalender (diperlukan untuk bekerja dengan fungsi intelijen kapan pun) dan kami membuat hierarki sederhana dari tahun ke bulan. Dengan pengaturan ini, sangat mudah untuk membuat PivotTable pertama yang menunjukkan penjualan dari waktu ke waktu: Saat melakukan analisis kecenderungan, jika penjualan mengalami musim atau biasanya, jika Anda ingin menghilangkan pengaruh puncak dan penurunan penjualan, Teknik yang umum adalah menghitung nilai selama periode tertentu, biasanya 12 bulan, dan rata-rata. Rata-rata rolling selama 12 bulan memberikan indikator tren yang mulus dan sangat berguna dalam grafik. Dengan tanggal tertentu, kita dapat menghitung rata-rata rolling 12 bulan dengan rumus ini, yang masih memiliki beberapa masalah yang akan kita selesaikan nanti: Perilaku formula sederhana: ia menghitung nilai Penjualan setelah membuat filter pada kalender yang Menunjukkan persis satu tahun penuh data. Inti dari formula tersebut adalah DATESBETWEEN, yang mengembalikan serangkaian tanggal yang inklusif di antara kedua batasan tersebut. Yang lebih rendah adalah: Membaca dari bagian terdalam: jika kita menampilkan data selama sebulan, katakanlah pada bulan Juli 2007, kita akan melihat tanggal terakhir dengan menggunakan LASTDATE, yang mengembalikan hari terakhir pada bulan Juli 2007. Kemudian kita menggunakan NEXTDAY untuk mengambil tanggal 1 Dari Agustus 2007 dan akhirnya kami menggunakan SAMEPERIODLASTYEAR untuk menggesernya kembali satu tahun, menghasilkan tanggal 1 Agustus 2006. Batas atas hanya LASTDATE, yaitu akhir Juli 2007. Jika kita menggunakan rumus ini di PivotTable, hasilnya terlihat baik-baik saja, tapi kami Punya masalah untuk tanggal terakhir: Sebenarnya, seperti yang bisa Anda lihat pada gambar, nilainya dihitung dengan benar sampai tahun 2008. Kemudian, tidak ada nilai di tahun 2009 (yang benar, kami tidak memiliki penjualan di tahun 2009) namun ada Sebuah nilai mengejutkan pada bulan Desember 2010, di mana rumus kami menunjukkan jumlah besar dan bukan nilai kosong, seperti yang kita harapkan. Sebenarnya, pada bulan Desember, LASTDATE kembali pada hari terakhir tahun ini dan NEXTDAY harus kembali tanggal 1 Januari 2011. Namun NEXTDAY adalah fungsi intelijen waktu dan diharapkan mengembalikan jumlah tanggal yang ada. Fakta ini tidak begitu jelas dan perlu beberapa kata lagi. Fungsi intelijen waktu tidak melakukan matematika pada tanggal. Jika Anda ingin mengambil hari setelah tanggal tertentu, Anda bisa menambahkan 1 ke kolom tanggal apapun, dan hasilnya akan berlanjut keesokan harinya. Sebagai gantinya, waktu fungsi intelijen menggeser set tanggal bolak-balik sepanjang waktu. Jadi, NEXTDAY mengambil masukannya (dalam kasus kami adalah tabel satu baris dengan tanggal 31 Desember 2010) dan menggesernya satu hari kemudian. Masalahnya adalah hasilnya seharusnya 1 Januari 2011 tapi, karena tabel Calendar tidak mengandung tanggal tersebut, hasilnya adalah BLANK. Dengan demikian, ungkapan kami menghitung Penjualan dengan batas bawah kosong, yang berarti awal waktu, menghasilkan hasil penjualan total. Untuk memperbaiki rumus itu cukup untuk mengubah urutan evaluasi dari batas bawah: Seperti yang dapat Anda lihat, sekarang NEXTDAY dipanggil setelah pergeseran satu tahun ke belakang. Dengan cara ini, kita mengambil 31 Desember 2010, memindahkannya ke 31 Desember 2009 dan mengambil keesokan harinya, yaitu tanggal 1 Januari 2010: tanggal yang ada di tabel kalender. Hasilnya sekarang yang diharapkan: Pada titik ini, kita hanya perlu membagi angka itu sebanyak 12 untuk mendapatkan rata-rata rolling. Tapi, seperti yang bisa Anda bayangkan dengan mudah, kita tidak bisa selalu membaginya dengan 12. Sebenarnya, pada awal periode tidak ada 12 bulan untuk agregat, namun angka yang lebih rendah. Kita perlu menghitung jumlah bulan dimana ada penjualan. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan penyaringan silang tabel kalender dengan tabel penjualan setelah kami menerapkan konteks 12 bulan yang baru. Kami menentukan ukuran baru yang menghitung jumlah bulan yang ada dalam periode 12 bulan: Anda dapat melihat pada gambar berikutnya bahwa ukuran Months12M menghitung nilai yang benar: Perlu dicatat bahwa rumus tidak bekerja jika Anda memilih periode Lebih dari 12 bulan, karena CalendarMonthName hanya memiliki 12 nilai. Jika Anda membutuhkan waktu yang lebih lama, Anda harus menggunakan kolom YYYYMM untuk dapat menghitung lebih dari 12. Bagian menarik dari formula ini yang menggunakan penyaringan silang adalah kenyataan bahwa ia menghitung jumlah bulan yang tersedia bahkan saat Anda menyaring menggunakan yang lain. Atribut. Jika, misalnya, Anda memilih warna Biru menggunakan alat pengiris, lalu penjualan dimulai pada bulan Juli 2007 (bukan di tahun 2005, seperti yang terjadi pada banyak warna lainnya). Dengan menggunakan filter silang pada Sales, formula tersebut dengan benar menghitung bahwa pada bulan Juli 2007 ada satu bulan penjualan yang tersedia untuk Blue: Pada titik ini, rata-rata rolling hanya sebuah DIVIDE: Ketika kita menggunakannya dalam Tabel Pivot, kita masih Memiliki masalah kecil: faktanya, nilainya dihitung juga untuk bulan dimana tidak ada penjualan (misalnya bulan depan): Hal ini dapat diselesaikan dengan menggunakan pernyataan IF untuk mencegah agar formula tidak menunjukkan nilai bila tidak ada penjualan. Saya tidak punya apa-apa terhadap IF tapi, untuk performa yang kecanduan di antara Anda, selalu perlu diingat bahwa JIKA mungkin adalah pembunuh kinerja, karena bisa memaksa mesin formula DAX untuk menendang. Dalam kasus spesifik ini, selisihnya dapat diabaikan, tapi , Sebagai aturan umum, cara terbaik untuk menghapus nilai ketika tidak ada penjualan adalah bergantung pada formula mesin penyimpanan murni seperti ini: Membandingkan grafik menggunakan Avg12M dengan yang lain yang menunjukkan Penjualan, Anda dapat dengan mudah menghargai bagaimana rata-rata rolling Menguraikan tren dengan cara yang lebih bersih: Buat saya mendapat informasi tentang artikel mendatang (newsletter). Hapus centang untuk mendownload file secara gratis. SQL Server Denali PowerPivot Alberto Ferrari sudah menulis tentang penghitungan moving averages di DAX dengan menggunakan kolom yang dihitung. Saya ingin menyajikan pendekatan yang berbeda di sini dengan menggunakan ukuran yang dihitung. Untuk rata-rata bergerak I8217m menghitung rata-rata pergerakan harian (selama 30 hari terakhir) di sini. Sebagai contoh saya, I8217m menggunakan buku kerja PowerPivot yang dapat didownload sebagai bagian dari Model Model Tabular SSAS dari sampel Denali CTP 3. Dalam posting ini, I8217m mengembangkan formula selangkah demi selangkah. Namun, jika Anda sedang terburu-buru, Anda mungkin langsung ingin meloncat ke hasil akhir di bawah ini. Dengan tahun kalender 2003 pada filter, tanggal pada kolom dan jumlah penjualan (dari tabel Penjualan Internet) secara rinci, data sampel terlihat seperti ini: Pada setiap konteks row8217s, ekspresi DateDate memberikan konteks saat ini, yaitu tanggal untuk baris ini . Tapi dari ukuran yang dihitung kita tidak bisa merujuk ke ekspresi ini (karena tidak ada baris saat ini untuk tabel Date), sebaliknya kita harus menggunakan ekspresi seperti LastDate (DateDate). Jadi, untuk mendapatkan tiga puluh hari terakhir kita bisa menggunakan ungkapan ini Sekarang kita dapat meringkas penjualan internet kita untuk setiap hari dengan menggunakan fungsi merangkum: Merangkum (160 TanggalInPeriod (DateDate, LastDate (DateDate), - 30, DAY) 160, DateDate 160. quotSalesAmountSumquot 160. Jumlah (Jumlah Penjualan Internet)) Dan akhirnya, kita menggunakan fungsi DAX AverageX untuk menghitung rata-rata 30 nilai tersebut: Jumlah Penjualan (rata-rata 30 hari): AverageX (160 Summarize (160160160 DatesInPeriod (DateDate, LastDate (DateDate), - 30, HARI) 160160160, DateDate 160160160. quotSalesAmountSumquot 160160160. Jumlah (Jumlah Penjualan Internet) 160) 160, SalesAmountSum) Ini adalah perhitungan yang kami gunakan di tabel Penjualan Internet kami seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini: Saat menambahkan perhitungan ini ke tabel pivot dari atas, hasilnya terlihat seperti ini: Melihat hasilnya sepertinya kita tidak memiliki data sebelum 1 Januari 2003: Nilai pertama untuk rata-rata bergerak identik dengan nilai hari ( Ada ar E tidak ada baris sebelum tanggal tersebut). Nilai kedua untuk moving average sebenarnya adalah rata-rata dua hari pertama dan seterusnya. Ini tidak benar, tapi saya bisa kembali ke masalah ini sebentar lagi. Hasil tangkapan layar menunjukkan penghitungan untuk rata-rata pergerakan pada 31 Januari sebagai rata-rata nilai harian dari 2 hingga 31 Januari. Pengukuran yang dihitung juga berlaku baik saat filter diterapkan. Pada screenshot berikut, saya menggunakan dua kategori produk untuk rangkaian data: Bagaimana ukuran perhitungan kami bekerja pada tingkat agregasi yang lebih tinggi Untuk mengetahui, I8217m menggunakan hierarki Kalender pada baris (bukan tanggal). Untuk kesederhanaan saya menghapus tingkat semester dan kuartal menggunakan opsi tabel pivot Excel8217s (opsi bidang ShowHide). Seperti yang bisa anda lihat, perhitungannya tetap berjalan baik. Di sini, agregat bulanan adalah rata-rata bergerak untuk hari terakhir bulan tertentu. Anda bisa melihat ini dengan jelas untuk bulan Januari (nilai 14.215.01 juga muncul pada gambar di atas sebagai nilai untuk tanggal 31 Januari). Jika ini adalah kebutuhan bisnis (yang terdengar masuk akal untuk rata-rata harian), maka agregasi bekerja dengan baik pada tingkat bulanan (jika tidak, kita harus menyesuaikan perhitungan kita dan ini akan menjadi topik posting yang akan datang). Tetapi meskipun agregasi masuk akal pada tingkat bulanan, jika kita memperluas pandangan ini ke tingkat hari, Anda akan melihat bahwa ukuran yang dihitung hanya mengembalikan jumlah penjualan untuk hari itu, bukan rata-rata 30 hari terakhir lagi: Bagaimana ini bisa terjadi. Masalahnya dihasilkan dari konteks di mana kami menghitung jumlah kami, seperti yang disorot dalam kode berikut: Jumlah Penjualan (30d avg): AverageX (160 Ringkas (160160160 datesinperiod (DateDate, LastDate (DateDate), - 30, DAY) 160160160, DateDate 160160160. quotSalesAmountSumquot 160160160. Jumlah (Jumlah Penjualan Internet) 160) 160, SalesAmountSum) Karena kami mengevaluasi ungkapan ini selama periode tanggal yang diberikan, satu-satunya konteks yang ditimpa di sini adalah DateDate. Dalam hierarki kami, kami menggunakan berbagai atribut dari dimensi kami (Calendar Year, Month dan Day Of Month). Karena konteks ini masih ada, perhitungannya juga disaring oleh atribut tersebut. Dan ini menjelaskan mengapa kita sekarang konteks hari ini masih hadir untuk setiap baris. Untuk mendapatkan semuanya dengan jelas, selama kami mengevaluasi ekspresi ini di luar konteks tanggal, semuanya baik-baik saja seperti yang ditunjukkan oleh kueri DAX berikut saat dijalankan oleh Studio Manajemen di perspektif Penjualan Internet dari model kami (menggunakan database tabel dengan data yang sama ): Mengevaluasi (160160160 Ringkas (160160160160160160160 tanggalinperiod (Tanggal, tanggal (2003, 1, 1, 5, HARI) 160160160160160160160, DateDate 160160160160160160160. quotSalesAmountSumquot 160160160160160160160. Jumlah (Jumlah Penjualan Internet) 160160160)) Di sini, saya mengurangi jangka waktu Sampai 5 hari dan juga menetapkan tanggal tetap seperti LastDate (8230) akan menghasilkan tanggal terakhir dari tabel dimensi tanggal saya yang tidak ada data dalam data sampel. Berikut adalah hasil dari query: Namun, setelah menetapkan filter ke tahun 2003, tidak ada data baris di luar tahun 2003 yang akan disertakan dalam jumlah tersebut. Ini menjelaskan komentar di atas: Sepertinya kita hanya memiliki data mulai tanggal 1 Januari 2003. Dan sekarang, kita tahu alasannya: Tahun 2003 ada di filter (seperti yang dapat Anda lihat pada tangkapan layar pertama dari posting ini) dan Oleh karena itu hadir saat menghitung jumlahnya. Sekarang, yang harus kita lakukan hanyalah menyingkirkan filter tambahan itu karena kami sudah memfilter hasil kami berdasarkan Tanggal. Cara termudah untuk melakukannya, adalah dengan menggunakan fungsi Hitung dan menerapkan ALL (8230) untuk semua atribut yang ingin kita hapus filternya. Seperti kita memiliki beberapa atribut tersebut (Tahun, Bulan, Hari, Hari Kerja, 8230) dan kami ingin menghapus filter dari semuanya tapi atribut tanggal, fungsi shortcut ALLEXCEPT sangat berguna disini. Jika Anda memiliki latar belakang MDX, Anda akan bertanya-tanya mengapa kita tidak mendapatkan masalah yang sama saat menggunakan SSAS dalam mode OLAP (BISM Multidimensional). Alasannya adalah bahwa database OLAP kami memiliki hubungan atribut, jadi setelah menetapkan atribut tanggal (kunci), atribut lainnya otomatis berubah juga dan kami tidak perlu memperhatikannya (lihat posting saya di sini). Tetapi dalam model tabular, kita tidak memiliki hubungan atribut (bahkan atribut kunci yang benar) dan oleh karena itu kita perlu menghilangkan filter yang tidak diinginkan dari perhitungan kita. Jadi di sini kita dengan Angka Penjualan 8230 (rata-rata 30 d): AverageX (160 Ringkas (160160160 datesinperiod (DateDate, LastDate (DateDate), - 30, DAY) 160160160, DateDate 160160160. quotSalesAmountSumquot 160160160. hitung (Jumlah (Jumlah Penjualan Internet) , ALLEXCEPT (Date, DateDate)) 160), SalesAmountSum) Dan ini adalah tabel pivot terakhir kami di Excel: Untuk mengilustrasikan moving average, berikut adalah ekstrak data yang sama dalam tampilan grafik (Excel): Meskipun kami memfilter data kami 2003 rata-rata bergerak untuk 29 hari pertama tahun 2003 benar-benar memperhitungkan hari yang sama di tahun 2002. Anda akan mengenali nilai-nilai untuk 30 dan 31 Januari dari pendekatan pertama kami karena ini adalah hari-hari pertama dimana perhitungan pertama kami memiliki data dalam jumlah cukup (30 hari penuh).
Ajari-saya-bagaimana-untuk-bermain-forex
Trading-forex-on-linux