Bewegende Gemiddelde Excel Powerpivot

Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleMain spyskaart Post navigasie Berekening n bewegende gemiddelde in PowerPivot Twee weke gelede het ek belowe om te praat oor hoe om 'n bewegende gemiddelde in PowerPivot genereer, maar toe het verlede week Ek sidetracked deur wat jy vertel oor 'n koel manier om YouTube video's op jou SharePoint bladsye met behulp van 'n web deel wat op CodePlex dat sommige van my werk spanlede gevind. Dit was so maklik om te implementeer, ek het net om dit te deel met julle almal. Maar terug na die onderwerp van die berekening van 'n bewegende gemiddelde, kan die eerste vraag wees watter is 'n bewegende gemiddelde en dan hoekom sou jy een gebruik. 'N bewegende gemiddelde is eenvoudig die som van twee of meer tydafhanklike waardes waarin die som dan is gedeel deur die aantal waardes gebruik. Byvoorbeeld, as ek praat oor aandeelpryse, kan ek iets wil gebruik soos 'n 7-daagse bewegende gemiddelde om die effek van individuele dag spykers of druppels in die aandele prys wat nie 'n aanduiding van die algehele voorraad tendens demp. (Sommige beleggers lank gebruik selfs langer tydperk bewegende gemiddeldes.) Dit beteken nie dat as 'n voorraad duik of styg dat ek terug sou sit totdat die bewegende gemiddelde my vertel om op te tree. Enige goeie voorraad belegger sal jou vertel daar is baie ander faktore intern sowel as ekstern tot 'n maatskappy wat jou hand kan dwing om te verkoop of koop 'n bepaalde voorraad. Maar die punt is, en dit is die antwoord op die tweede vraag, 'n bewegende gemiddelde smoor willekeur sodat ek makliker die algehele patroon van die nommers wat ek dop kan sien. Ok, so dink ek werk vir Contoso en wou weet of verkope is aan die styg, val of oor die algemeen plat. As ek kyk na die daaglikse verkope, die getalle is geneig om op en af ​​fluktueer in geen spesifieke patroon voorkoming my van spot 'n algehele tendens. Die volgende figuur toon Contoso daaglikse Contoso verkope oor 'n tydperk van 3 maande in die somer van 2008. Ek het gekies om die data te wys as 'n grafiek om te help wys hoe verkope skommel bedags onthulling inligting wat ek nie dalk in staat wees om te sien so maklik moes ek het 'n tafel van dieselfde waardes. Natuurlik, kan ek 'n hele jaar of meer te karteer, maar om individuele dae wil sien, sal ek moet aansienlik verbreed die grafiek. Maar selfs met hierdie kleiner tydperk, kan ek sien dat die verkope skommel baie mooi. Maar ek kan vra is verkope te verhoog, te verminder of dieselfde bly. As ek 'n goeie oog, kan ek sê dat verkope piek teen die einde van Julie en dan terug te val 'n bietjie soos die grafiek beweeg in Augustus. Maar dit is nie so voor die hand liggend as die feit dat daar 'n groot deel van die daaglikse wisseling. So, hoe kan ek visueel vertoon tendense met bewegende gemiddelde verkope. Nou vir die doel van hierdie illustrasie, Im gaan 'n vier-daagse bewegende gemiddelde skep, maar eerlik, daar is niemand reg aantal periodes in 'n bewegende gemiddelde. Trouens, moet ek eksperimenteer met verskillende tydperke te sien watter tydperk laat my toe om nie net algehele tendense te sien nie, maar ook in hierdie geval waar ek die vertoon winkel verkoop, by seisoenale veranderinge. Ek weet reeds dat as ek data voor te stel deur die dag, kan ek die volgende formule gebruik om die daaglikse verkope van net ons winkel kanaal te bereken. (Ja, ek kon net gebruik SalesAmount en toe te pas 'n kanaal Snijder net winkelverkope gebruik, maar kan stok met die voorbeeld.) Ek kan dan gebruik hierdie bereken maatreël om die vorige dae verkope vir enige dag bereken deur die skep van die volgende meet. StoreSales1DayAgo: Bereken (StoreSales, DATEADD (DimDateDateKey, -1, dag)) Jy kan in staat wees om te raai dat die formule vir die berekening van verkope vir twee dae gelede en drie dae gelede onderskeidelik is: StoreSales2DayAgo: Bereken (StoreSales, DATEADD (DimDateDateKey, - 2, dag)) StoreSales3DayAgo: bereken (StoreSales, DATEADD (DimDateDateKey, -3, dag)) met hierdie vier waardes bereken vir elke dag, kan ek die som van hierdie waardes en deel te bereken deur 4 om 'n 4 daagse bewegende gemiddelde te kry met behulp van die volgende berekende waarde: FourDayAverage: (StoreSales StoreSales1DayAgo StoreSales2DayAgo StoreSales3DayAgo) / 4.0 Nou as ek terug na my grafiek bladsy oorskakel, moet ek sien dat Excel updates die veld lys van die nuwe berekende maatreëls sluit. As ek dan die veld FourDayAverage voeg tot die boks Waardes skep van 'n tweede reeks in die grafiek, ek het nou beide die werklike daaglikse verkope en die vier dae bewegende gemiddelde vertoon in dieselfde grafiek. Die enigste probleem is, ek sou ook wil hê dat die grafiek formaat om die daaglikse verkope (my eerste data-reeks) as kolomme en my bewegende gemiddelde (my tweede datareeks) as 'n lyn vertoon te verander. Toe ek regs kliek op die grafiek en kies Change Chart Tipe, kan ek Kombinasie kies as die grafiek tipe soos in die volgende figuur. In hierdie geval, die Gegroepeer Kolom Line grafiek is presies wat ek wil hê. Omdat ek die bewegende gemiddelde reeks om die Waardes gebied laaste bygevoeg word, word dit by verstek die lyn en alle ander data-reeks verskyn as gegroepeer kolomme. Sedert ek het net een waarde vir elke dag, die grafiek toon 'n individu kolom per dag. As ek my data reeks in die Waardes-gebied in die verkeerde volgorde aangegaan het, kon ek net gebruik hierdie dialoog om die grafiek tipe vir elke reeks te kies. Toe ek kliek op OK in hierdie dialoog, my grafiek lyk nou soos die volgende wat meer duidelik hoe meer van die algehele tendens en minder daaglikse wisseling. Maar wag, daar is 'n makliker manier om dit te doen Waarom ja daar is. Maar om te leer hoe om dit te doen, sal jy moet wag tot volgende week. Post navigasie My Argief e-pos Inskrywing Onderwerpe Ek praat aboutIm probeer om 'n bewegende gemiddelde skep in my model. Op soek na 'n paar hulp. Ek het probeer om na aanleiding van die besonderhede in Alberto Ferraris blog hier. Maar ek kon nie die dagnummer maat werk te kry, het die sintaksis nie lyk korrek en ek kon nie reg nie. My model het 'n Feit tafel met 'n lys van gevalle, by 'n tafel Datum via geskep Datum. Ek het 'n tweede verband (Stil) om die tafel datum op die kolom ClosedDate. Ek het 'n maat: Saak gesluit Telling: Bereken (COUNTROWS (Case), USERELATIONSHIP (CaseClosedDateKey, DateDateKey)). Ek wil graag 'n maatstaf om die som van saak gesluit Telling vir die laaste drie dae van die huidige konteks. Ek het toe beplan om dat die getal verdeel deur 3 om die bewegende 3-dag-gemiddelde te kry. Een ander stuk logika ek wil om te oorweeg - as die laaste dag vandag, dan is die vorige 3 dae gebruik word - die data is elke 15 minute bygewerk, sodat dit te doen om 09:00 in die oggend sou die gemiddelde skeef, soos sy nie 'n volledig voltooide dag. Enige hulp sal waardeer word. Sondag, 17 Februarie, 2013 17:25 Antwoorde Heres 'n skakel na 'n benadering met behulp van slegs 'n berekende mate dat Javier Guillen het 'n rukkie terug. Hoop dit help. Brent Greenwood, MS, MCITP, CBIP // Merk asseblief korrekte antwoorde en nuttige poste // brentgreenwood. blogspot Onder redaksie van Brent Greenwood Redakteur Maandag, 18 Februarie, 2013 16:08 voorgestel as antwoord deur Ed Prys - werknemer MSFT Microsoft, Eienaar Donderdag , 22 Augustus 2013 19:39 Labeled as antwoord deur Ed prys - werknemer MSFT Microsoft, Eienaar Dinsdag, September 17, 2013 06:39 Maandag 18 Februarie, 2013 16:08 in sy pos, Alberto maak gebruik van die vROEËR funksie wat 'n waarde van 'n vorige ry konteks terugkeer. (. 'N ander iterating uitdrukking, of 'n berekende kolom) Dit alleen werke in 'n iterating uitdrukking, wanneer hierdie uitdrukking word geëvalueer in 'n bestaande ry konteks Is die volgende voldoen aan die vereiste (nie getoets) Saak gesluit Telling - Laaste 3 dae: Bereken ( COUNTROWS (Case). USERELATIONSHIP (CaseClosedDateKey, DateDateKey). DATESBETWEEN (DATEADD (DateDateKey, -3, Dag). DateDateKey)) die laaste een kan gedoen word met 'n IF uitdrukking behulp VANDAG () funksie, en die aanpassing van die patroon hierbo. Voorgestel as antwoord deur Ed Prys - werknemer MSFT Microsoft, Eienaar Donderdag, Augustus 22, 2013 19:40 Maandag 18 Februarie, 2013 11:51 Hier is 'n skakel na 'n benadering met behulp van slegs 'n berekende mate dat Javier Guillen het 'n ruk gelede . Hoop dit help. Brent Greenwood, MS, MCITP, CBIP // Merk asseblief korrekte antwoorde en nuttige poste // brentgreenwood. blogspot Onder redaksie van Brent Greenwood Redakteur Maandag, 18 Februarie, 2013 16:08 voorgestel as antwoord deur Ed Prys - werknemer MSFT Microsoft, Eienaar Donderdag , 22 Augustus 2013 19:39 Labeled as antwoord deur Ed prys - werknemer MSFT Microsoft, Eienaar Dinsdag, September 17, 2013 06:39 Maandag 18 Februarie, 2013 04:08 PMRolling 12 months Gemiddelde in DAX die berekening van die rollende 12 - maand gemiddelde in DAX lyk soos 'n eenvoudige taak nie, maar dit verberg 'n paar kompleksiteit. Hierdie artikel verduidelik hoe om die beste formule vermy algemene slaggate met behulp van tyd intelligensie funksies te skryf. Ons begin met die gewone AdventureWorks data model, met produkte, verkope en Kalender tafel. Die kalender is gemerk as 'n kalender tafel (dit is nodig om te werk met enige tyd intelligensie funksie) en ons het 'n eenvoudige hiërargie jaar-maand-date. Met die opstel van, is dit baie maklik om 'n eerste PivotTable toon verkope met verloop van tyd te skep: Wanneer doen tendens analise, indien verkope is onderhewig aan seisoenaliteit of, meer algemeen, as jy wil die effek van pieke te verwyder en laat val in verkope, 'n algemene tegniek is dat van die berekening van die waarde oor 'n gegewe tydperk, gewoonlik 12 maande, en gemiddeld nie. Die rol gemiddelde oor 12 maande bied 'n gladde aanwyser van die tendens en dit is baie nuttig in kaarte. Gegewe 'n datum, kan ons bereken die 12-maande rollende gemiddelde met hierdie formule, wat nog 'n paar probleme wat ons later sal oplos: Die gedrag van die formule is eenvoudig: dit die waarde van verkope bere na die skep van 'n filter op die kalender wat toon presies een volle jaar data. Die kern van die formule is die DATESBETWEEN, wat 'n inklusiewe stel datums tussen die twee grense terug. Die onderste een is: Lees dit uit die diepste As ons wys data vir 'n maand, sê Julie 2007 neem ons die laaste sigbare datum met behulp LASTDATE, wat die laaste dag terug in Julie 2007. Dan gebruik ons ​​Nextday die 1ste neem Augustus 2007 het ons uiteindelik gebruik SAMEPERIODLASTYEAR om dit terug te skuif een jaar, opbrengs 1 Augustus 2006. die boonste grens is eenvoudig LASTDATE, dws einde van Julie 2007. Indien ons hierdie formule gebruik in 'n PivotTable, die resultaat lyk goed, maar ons het 'n probleem vir die laaste datum: Trouens, soos jy kan sien in die figuur, die waarde is korrek bereken tot 2008 Dan is daar geen waarde in 2009 (wat korrek is, ons hoef nie verkope in 2009), maar daar is 'n verrassende waarde op Desember 2010 waar ons formule toon die groottotaal in plaas van 'n leë waarde, soos ons sou verwag. Trouens, op Desember LASTDATE gee die laaste dag van die jaar en Nextday moet die 1ste keer van Januarie 2011. Maar Nextday is 'n tyd intelligensie funksie en dit sal na verwagting stelle bestaande datums terugkeer. Hierdie feit is nie baie duidelik en dit is 'n paar woorde meer werd. Tyd intelligensie funksies nie wiskunde presteer op datums. As jy wil hê dat die dag ná 'n gegewe datum, kan jy eenvoudig voeg 1 na enige datum kolom, en die resultaat sal die volgende dag wees. In plaas daarvan, tyd intelligensie funksies skuif stelle datum heen en weer oor 'n tydperk. So, Nextday neem sy insette (in ons geval 'n enkel-ry tafel met die 31 Desember 2010) en verskuif dit 'n dag later. Die probleem is dat die resultaat 1 Januarie 2011 moet wees, maar as gevolg van die kalender tafel daardie datum bevat nie, is die resultaat is leeg. So, ons uitdrukking bere Verkope met 'n leë onderste grens, wat die begin van tyd beteken, opbrengs as gevolg van die groottotaal van verkope. Om die formule is dit genoeg om die evaluering einde van die onderste grens verander regstel: Soos jy kan sien, nou Nextday genoem na die verskuiwing van een jaar terug. Op hierdie manier, neem ons 31 Desember 2010 verhuis hy tot 31 Desember 2009 en neem die volgende dag, wat is 1 Januarie 2010: 'n bestaande datum op die kalender tafel. Die gevolg is nou die verwagte een: Op hierdie punt moet ons net dat die getal verdeel deur 12 tot die rollende gemiddelde behaal. Maar, as jy maklik kan dink, kan ons nie altyd deel dit deur 12 Trouens, aan die begin van die tydperk is daar nie 12 maande om te versamel, maar 'n laer getal. Ons moet die aantal maande waarvoor daar verkope te bereken. Dit kan bereik word deur gebruik te maak kruis filter van die kalender tafel met die verkope tafel nadat ons die nuwe 12 maande konteks toegepas. Ons definieer 'n nuwe maatreël wat die aantal bestaande maande bere in die 12 maande tydperk: Jy kan sien in die volgende figuur wat die Months12M maat bere n korrekte waarde: Dit is die moeite werd om daarop te let dat die formule nie werk as jy 'n periode te kies langer as 12 maande, omdat die CalendarMonthName het net 12 waardes. As jy langer nodig, sal jy nodig het om 'n JJJJMM kolom gebruik om in staat wees om meer as 12. Die interessante deel van hierdie formule wat kruis filter gebruik te tel, is die feit dat dit bere die aantal beskikbare maande, selfs wanneer jy filter met behulp van ander eienskappe. As, byvoorbeeld, jy die blou kleur met behulp van 'n Snijder kies, dan verkope begin in Julie 2007 (nie in 2005, soos dit gebeur vir baie ander kleure). Die gebruik van die kruis filter op verkope, die formule korrek bere wat in Julie 2007 is daar 'n enkele maand beskikbaar verkope vir Blue: Op hierdie punt, die rollende gemiddelde is net 'n DIVIDE weg: Wanneer ons dit gebruik in 'n Pivot Table, het ons nog 'n klein probleem: in werklikheid, is die waarde ook bereken vir maande waarvoor daar geen verkope (dit wil sê die toekoms maande): Dit kan opgelos word met behulp van 'n IF-stelling om die formule vertoon waardes voorkom wanneer daar geen verkope. Ek het niks teen INDIEN maar vir die prestasie verslaaf onder julle, dit is altyd die moeite werd om te onthou dat indien 'n prestasie moordenaar kan wees, want dit DAX formule enjin kan dwing om in te skop. In hierdie spesifieke geval, die verskil is onbeduidend, maar , as 'n algemene reël, die beste manier om die waarde te verwyder wanneer daar geen verkope is om te vertrou op suiwer stoor enjin formules soos hierdie een: Vergelyk 'n grafiek met behulp van die Avg12M met 'n ander een wat verkope toon jy kan maklik verstaan ​​hoe die rollende gemiddelde beskryf tendense in 'n veel skoner manier: Aflaai Hou my op die hoogte oor die komende artikels (nuusbrief). Skakel die boks om vrylik te laai die file. DAX sluit 'n paar statistiese samevoeging funksies, soos gemiddelde, variansie en standaardafwyking. Ander tipiese statistiese berekeninge vereis dat jy meer DAX uitdrukkings skryf. Excel, uit hierdie oogpunt, het 'n veel ryker taal. Die statistiek Patrone is 'n versameling van algemene statistiese berekeninge: mediaan, modus, bewegende gemiddelde, persentiel, en kwartiel. Ons wil graag dankie sê Colin Banfield, Gerard Brueckl, en Javier Guilln, wie se blogs geïnspireer sommige van die volgende patrone. Basiese Patroon Voorbeeld Die formules in hierdie patroon is die oplossings vir spesifieke statistiese berekeninge. Gemiddeld Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die gemiddelde (rekenkundige gemiddelde) van 'n stel waardes te bereken. GEMIDDELDE. gee die gemiddeld van al die getalle in 'n numeriese kolom. AVERAGEA. gee die gemiddeld van al die nommers in 'n kolom, die hantering van beide teks en nie-numeriese waardes (nie-numeriese en leë teks waardes tel as 0). AVERAGEX. bereken die gemiddelde op 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel. Bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde is 'n berekening om datapunte te analiseer deur die skep van 'n reeks van gemiddeldes van verskillende onderafdelings van die volle datastel. Jy kan baie DAX tegnieke te gebruik om hierdie berekening te implementeer. Die eenvoudigste tegniek gebruik AVERAGEX, iterating 'n tafel van die gewenste korrelig en berekening vir elke iterasie die uitdrukking dat die enkele datapunt om te gebruik in die gemiddelde genereer. Byvoorbeeld, die volgende formule bereken die bewegende gemiddelde van die afgelope 7 dae, in die veronderstelling dat jy 'n tafel Datum in jou data model. Die gebruik van AVERAGEX, jy outomaties die maatstaf te bereken by elke korrelig vlak. By die gebruik van 'n maatstaf wat gebruik kan word saamgevoeg (soos som), en dan die ander approachbased op CALCULATEmay vinniger wees. Jy kan hierdie alternatiewe benadering in die volledige patroon van bewegende gemiddelde vind. Variansie Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die variansie van 'n stel waardes te bereken. VAR. S. terug die variansie van waardes in 'n kolom verteenwoordig 'n monster bevolking. VAR. P. terug die variansie van waardes in 'n kolom wat die hele bevolking. VARX. S. terug die variansie van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat 'n monster bevolking. VARX. P. terug die variansie van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat die hele bevolking. Standaardafwyking Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die standaard afwyking van 'n stel waardes te bereken. STDEV. S. gee die standaardafwyking van waardes in 'n kolom verteenwoordig 'n monster bevolking. STDEV. P. gee die standaardafwyking van waardes in 'n kolom wat die hele bevolking. STDEV. S. gee die standaard afwyking van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat 'n monster bevolking. STDEV. P. gee die standaard afwyking van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat die hele bevolking. Mediaan Die mediaan is die numeriese waarde skei die hoër helfte van 'n bevolking van die onderste helfte. As daar 'n onewe aantal rye, die mediaan is die middelste waarde (sorteer die rye van die laagste waarde van die hoogste waarde). As daar 'n ewe aantal rye, dit is die gemiddeld van die twee middelste waardes. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die resultaat is identies aan die mediaan funksie in Excel. Figuur 1 toon 'n vergelyking tussen die resultate teruggestuur deur Excel en die ooreenstemmende DAX formule vir die mediaan berekening. Figuur 1 Voorbeeld van mediaan berekening in Excel en DAX. Modus Die modus is die waarde wat die meeste voorkom in 'n stel data. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die resultaat is identies aan die modus en MODE. SNGL funksies in Excel, wat net die minimum waarde wanneer daar is verskeie vorme in die stel waardes beskou terugkeer. Die Excel-funksie MODE. MULT sal al die modes terugkeer, maar jy kan dit nie implementeer as 'n maatstaf in DAX. Figuur 2 vergelyk die resultaat teruggekeer deur Excel met die ooreenstemmende DAX formule vir die modus berekening. Figuur 2 Voorbeeld van af berekening in Excel en DAX. Persentiel Die persentiel is die waarde hieronder wat 'n gegewe persentasie van waardes in 'n groep val. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die berekening in DAX vereis 'n paar stappe, in die volledige Patroon artikel, wat wys hoe om dieselfde resultate van die Excel funksies PERCENTILE, PERCENTILE. INC, en PERCENTILE. EXC verkry beskryf. Kwartiel Die kwartiele is drie punte wat 'n stel waardes verdeel in vier gelyke groepe, elke groep wat bestaan ​​uit 'n kwart van die data. Jy kan die kwartiele met behulp van die Percentile patroon bereken, na aanleiding van hierdie ooreenkomste: Eerste kwartiel onderste kwartiel 25 ste persentiel tweede kwartiel mediaan 50 ste persentiel derde kwartiel boonste kwartiel 75 ste persentiel Volledige Patroon n Paar statistiese berekeninge het 'n langer beskrywing van die volledige patroon, omdat jy dalk verskillende implementering het na gelang van data modelle en ander vereistes. Bewegende gemiddelde Gewoonlik jy die bewegende gemiddelde evalueer deur die verwysing na die dag korrelig vlak. Die algemene sjabloon van die volgende formule het hierdie merkers: ltnumberofdaysgt is die aantal dae vir die bewegende gemiddelde. ltdatecolumngt is die datum kolom van die datum tafel as jy een het, of die datum kolom van die tabel met waardes indien daar geen afsonderlike datum tafel. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken as die bewegende gemiddelde. Die eenvoudigste patroon gebruik die AVERAGEX funksie in DAX, wat outomaties oorweeg slegs die dae waarvoor daar nie 'n waarde. As 'n alternatief, kan jy die volgende sjabloon in datamodelle gebruik sonder 'n datum tafel en met 'n mate dat kan saamgevoeg word (soos som) oor die hele tydperk beskou. Die vorige formule van mening 'n dag met geen ooreenstemmende data as 'n maatstaf wat 0 waarde het. Dit kan net gebeur wanneer jy 'n aparte datum tafel, wat dae waarvoor daar geen ooreenstemmende transaksies kan bevat. Jy kan die deler vir die gemiddelde gebruik van slegs die aantal dae op te los waarvoor daar transaksies met behulp van die volgende patroon, waar: ltfacttablegt is die tafel wat verband hou met die datum tafel en met waardes bereken deur die maatstaf. Jy kan gebruik maak van die DATESBETWEEN of DATESINPERIOD funksies in plaas van FILTER, maar dit werk net in 'n gereelde datum tafel, terwyl jy die bogenoemde ook beskryf om nie-gereelde datum tafels en modelle wat nie 'n datum tafel patroon kan toepas. Byvoorbeeld, kyk na die verskillende resultate wat deur die volgende twee mate. In Figuur 3, kan jy sien dat daar geen verkope op 11 September 2005 is egter hierdie datum ingesluit in die tabel Datum dus is daar 7 dae (vanaf September 11-17 September) dat slegs 6 dae met data het. Figuur 3 Voorbeeld van 'n bewegende gemiddelde berekening oorweeg en ignoreer datums met geen verkope. Die maatreël Moving Gemiddelde 7 Dae het 'n laer getal tussen 11 September en 17 September, want dit is van mening 11 September as 'n dag saam met 0 verkope. As jy wil dae ignoreer sonder verkope, gebruik dan die maatstaf Moving Gemiddelde 7 dae Geen Zero. Dit kan die regte benadering wees wanneer jy 'n volledige datum tafel, maar jy wil dae met geen transaksies ignoreer. Die gebruik van die bewegende gemiddelde 7 Dae formule, die resultaat is korrek, want AVERAGEX mening outomaties enigste nie-leeg waardes. Hou in gedagte dat jy die prestasie van 'n bewegende gemiddelde kan verbeter deur volgehoue ​​waarde in 'n berekende kolom van 'n tafel met die gewenste korrelig, soos datum, of 'n datum en produk. Maar die dinamiese berekening benadering met 'n mate bied die vermoë om 'n parameter gebruik vir die aantal dae van die bewegende gemiddelde (bv vervang ltnumberofdaysgt met 'n mate die implementering van die Parameters Table patroon). Mediaan Die mediaan ooreenstem met die 50 ste persentiel, wat jy kan bereken met behulp van die Percentile patroon. Maar die Mediaan patroon kan jy optimaliseer en vereenvoudig die mediaan berekening met behulp van 'n enkele maatstaf, in plaas van die verskeie maatreëls wat deur die Percentile patroon. Jy kan hierdie benadering gebruik wanneer jy die mediaan te bereken vir waardes in ltvaluecolumngt, soos hieronder getoon: Om prestasie te verbeter, wil jy dalk die waarde van 'n maatstaf volhard in 'n berekende kolom, as jy wil hê dat die mediaan vir die resultate van verkry 'n maatstaf in die data model. Maar, voordat dit te doen optimalisering, jy moet die MedianX berekening gebaseer op die volgende sjabloon te implementeer, met behulp van hierdie merkers: ltgranularitytablegt is die tafel wat die korrelig van die berekening definieer. Byvoorbeeld, kan dit die tafel Datum wees as jy wil hê dat die mediaan van 'n mate bereken teen die dag te bereken, of dit kan waardes (8216DateYearMonth) as jy wil hê dat die mediaan van 'n mate bereken teen die maand vlak te bereken. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken vir elke ry van ltgranularitytablegt vir die mediaan berekening. ltmeasuretablegt is die tafel wat data gebruik word deur ltmeasuregt. Byvoorbeeld, as die ltgranularitytablegt is 'n dimensie soos 8216Date8217, dan is die ltmeasuretablegt sal wees 8216Internet Sales8217 met die Internet verkope Bedrag kolom opgesom deur die Internet Totaal Verkope meet. Byvoorbeeld, kan jy die mediaan van Internet Totaal Verkope skryf vir al die kliënte in Avontuur Werke soos volg: Wenk Die volgende patroon: word gebruik om rye van ltgranularitytablegt dat geen ooreenstemmende data in die huidige seleksie het verwyder. Dit is 'n vinniger manier as die gebruik van die volgende uitdrukking: Maar kan jy die hele CALCULATETABLE uitdrukking te vervang met net ltgranularitytablegt as jy wil leeg waardes van die ltmeasuregt beskou as 0. Die prestasie van die MedianX formule hang af van die aantal rye in die tafel herhaal en op die kompleksiteit van die maatstaf. As prestasie is sleg, kan jy die ltmeasuregt gevolg volhard in 'n berekende kolom van die lttablegt, maar dit sal die vermoë van die toepassing van filters om die mediaan berekening by navraag tyd verwyder. Persentiel Excel het twee verskillende implementering van persentiel berekening met drie funksies: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, en PERCENTILE. EXC. Hulle het almal die standaard van die K-ste persentiel van waardes, waar K is in die reeks 0 tot 1. Die verskil is dat PERCENTILE en PERCENTILE. INC oorweeg K as 'n inklusiewe reeks, terwyl PERCENTILE. EXC van mening dat die K-reeks 0-1 as eksklusiewe . Al hierdie funksies en hul DAX implementering ontvang 'n persentiel waarde as parameter, wat ons noem K. ltKgt persentiel waarde is in die reeks 0 tot 1. Die twee DAX implementering van persentiel vereis dat 'n paar maatreëls wat soortgelyk is, maar verskillende genoeg om te vereis twee ander stel formules. Die gedefinieer in elke patroon maatreëls is: KPerc. Die persentiel waarde dit ooreenstem met ltKgt. PercPos. Die posisie van die persentiel in die gesorteerde stel waardes. ValueLow. Die waarde onder die persentiel posisie. ValueHigh. Die waarde bo die persentiel posisie. Persentiel. Die finale berekening van die persentiel. Jy moet die ValueLow en ValueHigh maatreëls in geval die PercPos bevat 'n desimale deel, want dan moet jy interpoleer tussen ValueLow en ValueHigh ten einde die korrekte persentiel waarde terugkeer. Figuur 4 toon 'n voorbeeld van die berekeninge gemaak met Excel en DAX formules, met behulp van beide algoritmes van persentiel (inklusiewe en eksklusiewe). Figuur 4 Percentile berekeninge met behulp van Excel formules en die ekwivalent DAX berekening. In die volgende afdelings, die Percentile formules uit te voer die berekening van waardes gestoor word in 'n tabel kolom, DataValue, terwyl die PercentileX formules uit te voer die berekening van waardes teruggekeer met 'n mate bereken op 'n gegewe korrelig. Persentiel Inklusiewe Die persentiel Inklusiewe implementering is die volgende. Persentiel Exclusive Die persentiel Exclusive implementering is die volgende. PercentileX Inklusiewe Die PercentileX Inklusiewe implementering is gebaseer op die volgende sjabloon, met behulp van hierdie merkers: ltgranularitytablegt is die tafel wat die korrelig van die berekening definieer. Byvoorbeeld, kan dit die tafel Datum wees as jy wil hê dat die persentiel van 'n maatstaf te bereken op die dag vlak, of dit kan waardes (8216DateYearMonth) as jy wil hê dat die persentiel van 'n maatstaf te bereken op die maand vlak. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken vir elke ry van ltgranularitytablegt vir persentiel berekening. ltmeasuretablegt is die tafel wat data gebruik word deur ltmeasuregt. Byvoorbeeld, as die ltgranularitytablegt is 'n dimensie soos 8216Date, 8217 dan die ltmeasuretablegt sal wees 8216Sales8217 met die bedrag kolom opgesom deur die totale bedrag meet. Byvoorbeeld, kan jy die PercentileXInc van totale bedrag van verkope te skryf vir al die datums in die tabel Datum soos volg: PercentileX Exclusive Die PercentileX Exclusive implementering is gebaseer op die volgende sjabloon, met behulp van dieselfde merkers gebruik word in PercentileX Inklusiewe: Byvoorbeeld, jy kan die PercentileXExc van totale bedrag van verkope te skryf vir al die datums in die tabel Datum soos volg: Populariteit Hou my op die hoogte oor die komende patrone (nuusbrief). Ontmerk om die lêer vrylik te laai. Gepubliseer op 17 Maart 2014 deur Ander patrone wat jy kan hou Tyd Patrone Die DAX tyd patrone word gebruik om tydgebonde berekeninge te implementeer sonder om op DAX tyd intelligensie funksies. Dit is nuttig wanneer jy 'n persoonlike agenda, soos 'n ISO 8601 week kalender, of wanneer jy 'n Ontleding Services hellip Begroting Patrone Die begroting patrone is tegnieke wat jy gebruik om die begroting inligting met ander data te vergelyk. Hulle is 'n uitbreiding van die hantering van verskillende korrelrighede en, as sodanig, gebruik toekenning algoritmes om die begroting op korrelrighede waarvoor dit hellip Dax Patrone is vervaardig deur SQLBI vertoon. Kopiereg kopie Loader. Alle regte voorbehou. Microsoft Excel Reg en alle ander handelsmerke en kopieregte is die eiendom van hulle onderskeie eienaars besit.