Olap Moving Average

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Supondo que você tenha dimensões da data em seu modelo e com base no seu Nome curto do mês com o ano. Aqui você pode criar uma medida calculada para a média móvel em seu cenário. Deixe-me saber para qualquer detalhe Proposta como resposta por Charlie Liao Equipe contingente da Microsoft, Moderador Sexta-feira, 07 de fevereiro de 2014 6:28 AM Marcado como resposta por Charlie Liao Equipe contingente da Microsoft, Moderador quinta-feira, 13 de fevereiro de 2014 2:09 AM Quinta-feira, 06 de fevereiro de 2014 4:33 AM Em estatísticas, uma média móvel (média móvel ou média de corrida) é um cálculo para analisar pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos Do conjunto de dados completo. Inclui média móvel simples, média móvel cumulativa e média móvel ponderada. No seu cenário, você pode criar um 3º campo que calcula a média móvel nos últimos 6 meses usando a média móvel simples. Aqui está uma consulta de exemplo no Adventure Works para sua referência. Charlie Liao TechNet Community Support sexta-feira, 07 de fevereiro de 2014 às 6:28 am Todas as respostas Supondo que você tenha dimensões da data em seu modelo e com base no seu Nome curto do mês com o ano. Aqui você pode criar uma medida calculada para a média móvel em seu cenário. Deixe-me saber para qualquer detalhe Proposta como resposta por Charlie Liao Equipe contingente da Microsoft, Moderador Sexta-feira, 07 de fevereiro de 2014 6:28 AM Marcado como resposta por Charlie Liao Equipe contingente da Microsoft, Moderador quinta-feira, 13 de fevereiro de 2014 2:09 AM Quinta-feira, 06 de fevereiro de 2014 4:33 AM Em estatísticas, uma média móvel (média móvel ou média de corrida) é um cálculo para analisar pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos Do conjunto de dados completo. Inclui média móvel simples, média móvel cumulativa e média móvel ponderada. No seu cenário, você pode criar um 3º campo que calcula a média móvel nos últimos 6 meses usando a média móvel simples. Aqui está uma consulta de exemplo no Adventure Works para sua referência. Charlie Liao TechNet Community Support sexta-feira, 07 de fevereiro de 2014 às 6:28 AM A Microsoft está realizando uma pesquisa on-line para entender sua opinião sobre o site da Msdn. Se você optar por participar, a pesquisa on-line será apresentada quando você deixar o site Msdn. Gostaria de participar 2017 da Microsoft. Todos os direitos reservados. SQL Server 2008 SQL Server 2008R2 SQL Server Denali PowerPivot Sim, I8217m é um suporte de direitos iguais de DAX e MDX. E, como muitos outros, não posso esperar para ter o BISM multidimensional (também conhecido como OLAP Cubes) que suporta o DAX para que possamos usar o Crescent do projeto em cima de todos esses cubos agradáveis. Mas de volta ao meu tópico. Minha última postagem foi sobre as médias móveis no DAX e eu tinha tanta certeza de ter blogado sobre o cálculo delas no MDX antes de 8230, mas eu não fizesse. Isto não é justo. Por outro lado, Mosha Pasumansky, padrinho da MDX, escreveu um artigo excelente e muito completo sobre esse tema e só posso sugerir lê-lo. Ele não abrange apenas médias móveis simples, mas também ponderadas e exponenciais. Bill Pearson também escreveu um guia muito bom passo-a-passo sobre esse tópico. Você pode encontrá-lo aqui e eu só posso sugerir lê-lo. Então, basicamente, não há necessidade de eu escrever outro artigo sobre isso. Portanto, este será um blog muito curto8282 ah, acabei de me lembrar de algo sobre o qual eu possa escrever. Mosha e Bill investigaram no cálculo das médias móveis dentro de uma consulta. No contexto de uma consulta específica, as coisas são às vezes mais fáceis em comparação com a situação em que você cria uma medida de cubo que deve funcionar em diferentes condições de consulta. Por exemplo, você não pode ter certeza sobre qual hierarquia foi usada. A primeira coisa que vem em mente é o assistente para adicionar inteligência no tempo. Este assistente faz um bom trabalho. O resultado principal é um pequeno código que é inserido no script do cubo. Este pedaço de código parece semelhante ao seguinte exemplo: Média de mudança de três meses160 160 (160160160 Data. Calendar Data Calculations. Three Month Moving Average, 160160160 Date. Month Name. Month Name. Members, 160160160 Date. Date. Members 160) 160 160160160 160 médio (160160160160160160 ParallelPeriod (160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160 Date. Calendar. Month, 160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160 2, 160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160 Date. Calendar. CurrentMember 160160160160160160) 160160160160160160. Date. Calendar. CurrentMember 160160160160160160 160160160160160160 Date. Calendar Data Calculations. Current Data 160) 160 extremidade Âmbito O resultado pode ser Intuitivamente utilizados pelos usuários finais, pois eles simplesmente têm que escolher em que tipo de visão os dados devem aparecer (real, média móvel de três meses ou qualquer outro cálculo gerado pelo assistente, por exemplo crescimento ano a dia ou ano-a-ano ). Além disso, esta computação está focada na dimensão de dados, não na medida específica, portanto pode ser usada para qualquer medida no cubo. Na minha última publicação, usei um cálculo DAX que calculou a média móvel com base na última data no intervalo atual. Podemos fazer praticamente o mesmo no MDX por 8220translating8221 a fórmula DAX para MDX. Aqui está o cálculo para um membro calculado cubo: CREATE MEMBER CURRENTCUBE. Measures. SalesAmountAvg30d AS160 Avg (160 LASTPERIODS (160 160160160160160160 30 160160160160160160. tail (descendentes (Date. Calendar. currentmember, Date. Calendar. Date), 1).item ( 0) 160) 160. Medidas. Quantidade de vendas na Internet) Depois de definir esta medida, podemos usá-la em uma consulta ou dentro de uma tabela dinâmica. Here8217s o resultado de uma consulta: se você comparar esses valores com os valores da minha última publicação, você verá que os valores são absolutamente idênticos (apenas a ordem dos valores difere por causa da forma como escrevi a consulta). Aqui estão ambas as definições lado a lado: com o membro SalesAmountAvg AS160 160 Avg (160160160 LASTPERIODS (160 160160160160160 30 160160160160160. tail (160160160160160160160 descendentes (160160160160160160160160160 Date. Calendar. currentmember 160160160160160160160160160, Date. Calendar. Date), 1 160160160160160160160).item (0 ) 160160160) 160160160. Medidas. Internet Quantidade de Vendas 160) 160 selecione 160 Medidas. Internet Quantidade de Vendas 160. SalesAmountAvg em 0, descendentes (Date. Calendar. All Periods ,, LEAVES) em 1 de Adventure Works define measure Internet SalesSalesAmountAvg 160 AverageX ( 160160160 Resumir (160160160160160 datesinperiod (DateDate160 160160160160160. LASTDATE (DateDate), -30, dia) 160 160160160160160, DateDate160 160160160160160. quotSalesAmountSumquot 160160160160160. calcular (160 160160160160160160160160160 Sum (160160160160160160160160160 Internet SalesSales Valor) 160160160160160160160160160, ALLEXCEPT (160160160160160160160160160 Data, DateDate) 160160160160160160160) 16 0160160) 160160, SalesAmountSum) avaliar (160 addcolumns (160160160 valores (DateDate) 160160160, quantitativo de vendas na Internet 160160160. SumX (relacionadotable 160160160160160160 (Vendas na Internet), valor de vendas) 160160160, quotSalesAmountAvgquot, 160160160 Internet SalesSalesAmountAvg 160)) Ambas as consultas retornam exatamente Mesmos resultados (você pode adicionar uma 8220order por 8216Date8217Date8221 no final da consulta DAX para que as datas sejam retornadas na mesma ordem da consulta MDX). Para as consultas MDX, desmarquei o cache antes de executar as consultas. Eu mudei o número de dias (número de dias para incluir na média, escrito em negrito, vermelho nas consultas acima) e obteve os seguintes resultados. Para o número de dias 0, tirei o cálculo e deixei o valor das vendas como agregado. O tempo foi medido em segundos usando o SQL Server Management Studio (em uma máquina virtual, hardware antigo). Ao olhar para esses resultados, fiquei um pouco surpreso. Não sobre a situação que a consulta DAX demorou mais para executar. Lembre-se de que o I8217m está executando as consultas em uma pré-visualização inicial do produto, então suponho que ainda exista uma grande quantidade de depuração e log interno. Teremos que esperar pelo produto final para fazer uma comparação. O que me surpreendeu foi o fato de que o tempo de consulta DAX não aumentou significativamente com valores mais altos de n. Para o motor MDX, eu tinha muita certeza de que isso funcionaria assim porque temos um cachorrinho maduro e bem construído por trás disso. Portanto, embora aumente o número de células calculadas drasticamente (com valores mais altos para n), o desempenho da consulta MDX deve ser quase constante, pois temos muitos cálculos sobrepostos aqui. Mas também o atual motor DAX executa da mesma forma que mostra o desempenho do motor DAX. Este é um resultado muito bom e podemos esperar muito desempenho deste novo mecanismo de consulta DAX. 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