Saturday 25 November 2017

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Con esta configuración, es muy fácil crear una primera tabla dinámica mostrando las ventas a lo largo del tiempo: Al hacer el análisis de tendencias, si las ventas están sujetas a la estacionalidad o, de manera más general, si desea eliminar el efecto de picos y caídas en las ventas, La técnica común es la de calcular el valor durante un período dado, por lo general 12 meses, y la media. El promedio móvil durante 12 meses proporciona un indicador suave de la tendencia y es muy útil en los gráficos. Dada una fecha, podemos calcular el promedio móvil de 12 meses con esta fórmula, que todavía tiene algunos problemas que resolveremos más adelante: El comportamiento de la fórmula es simple: calcula el valor de Sales después de crear un filtro en el calendario que Muestra exactamente un año completo de datos. El núcleo de la fórmula es el DATESBETWEEN, que devuelve un conjunto inclusivo de fechas entre los dos límites. El más bajo es: Leerlo desde lo más interno: si estamos mostrando los datos de un mes, digamos julio de 2007, tomamos la última fecha visible usando LASTDATE, que devuelve el último día en julio de 2007. Luego usamos NEXTDAY para tomar el 1er De agosto de 2007 y finalmente utilizamos SAMEPERIODLASTYEAR para cambiarlo de nuevo un año, dando el 1 de agosto de 2006. El límite superior es simplemente LASTDATE, es decir, a finales de julio de 2007. Si utilizamos esta fórmula en una tabla dinámica, el resultado parece bien, pero nos Tiene un problema para la última fecha: De hecho, como se puede ver en la figura, el valor se calcula correctamente hasta 2008. Entonces, no hay valor en 2009 (que es correcto, no tenemos ventas en 2009), pero no hay Un valor sorprendente en diciembre de 2010, donde nuestra fórmula muestra el total general en lugar de un valor en blanco, como cabría esperar. De hecho, en diciembre, LASTDATE devuelve el último día del año y NEXTDAY debe volver el 1 de enero de 2011. Pero NEXTDAY es una función de inteligencia de tiempo y se espera que devuelva conjuntos de fechas existentes. Este hecho no es muy evidente y vale la pena algunas palabras más. Las funciones de inteligencia de tiempo no realizan matemáticas en fechas. Si desea tomar el día después de una fecha determinada, simplemente puede agregar 1 a cualquier columna de fecha, y el resultado será el día siguiente. En su lugar, las funciones de inteligencia de tiempo cambian los conjuntos de fecha y vuelta en el tiempo. Así, NEXTDAY toma su entrada (en nuestro caso una tabla de una fila con el 31 de diciembre de 2010) y lo cambia un día después. El problema es que el resultado debe ser el 1 de enero de 2011 pero, como la tabla de calendario no contiene esa fecha, el resultado es BLANK. Por lo tanto, nuestra expresión calcula las ventas con un límite inferior en blanco, lo que significa el comienzo del tiempo, dando como resultado el gran total de las ventas. Para corregir la fórmula basta con cambiar el orden de evaluación del límite inferior: Como se puede ver, ahora se llama NEXTDAY después del cambio de un año atrás. De esta manera, tomamos 31 de diciembre de 2010, trasladarlo al 31 de diciembre de 2009 y tomar el día siguiente, que es el 1 de enero de 2010: una fecha existente en la tabla de calendario. El resultado es ahora el esperado: en este punto, solo necesitamos dividir ese número por 12 para obtener el promedio de balanceo. Pero, como se puede imaginar fácilmente, no siempre se puede dividir por 12. De hecho, al principio del período no hay 12 meses para agregar, pero un número menor. Tenemos que calcular el número de meses para los que hay ventas. Esto se puede lograr mediante el filtrado cruzado de la tabla de calendario con la tabla de ventas después de aplicar el nuevo contexto de 12 meses. Definimos una nueva medida que calcula el número de meses existentes en el período de 12 meses: Puede ver en la siguiente figura que la medida Months12M calcula un valor correcto: Vale la pena notar que la fórmula no funciona si elige un período Más de 12 meses, ya que CalendarMonthName tiene sólo 12 valores. Si necesita periodos más largos, tendrá que usar una columna AAAAMM para poder contar más de 12. La parte interesante de esta fórmula que utiliza el filtrado cruzado es el hecho de que calcula el número de meses disponibles incluso cuando se filtra utilizando otros Atributos Si, por ejemplo, selecciona el color azul con un cortador, las ventas comienzan en julio de 2007 (no en 2005, como sucede con muchos otros colores). Usando el filtro cruzado en Ventas, la fórmula calcula correctamente que en julio de 2007 hay un mes de ventas disponibles para Blue: En este punto, el promedio de balanceo es sólo un DIVIDE de distancia: Cuando lo usamos en una Tabla de Pivot, todavía Tiene un pequeño problema: de hecho, el valor se calcula también para los meses para los que no hay ventas (es decir, meses futuros): Esto se puede resolver mediante una declaración de IF para evitar que la fórmula de mostrar los valores cuando no hay ventas. No tengo nada en contra de IF, pero, para los adictos al rendimiento entre ustedes, siempre vale la pena recordar que IF podría ser un asesino de rendimiento, ya que podría forzar el motor de la fórmula DAX a patear pulg En este caso específico, la diferencia es insignificante, pero , Como regla general, la mejor manera de quitar el valor cuando no hay ventas es confiar en fórmulas puras del motor del almacenaje como éste: Comparando un gráfico usando el Avg12M con otro que demuestre ventas usted puede apreciar fácilmente cómo la media móvil Describe las tendencias de una manera mucho más limpia: Descargar Manténgame informado sobre los próximos artículos (boletín). Desactive para descargar libremente el archivo. Estoy trabajando con SQL Server 2008 R2, tratando de calcular un promedio móvil. Para cada registro en mi vista, me gustaría recopilar los valores de los 250 registros anteriores, y luego calcular el promedio para esta selección. Mis columnas de vista son las siguientes: TransactionID es único. Para cada TransactionID. Me gustaría calcular el promedio para el valor de la columna, más de 250 registros anteriores. Así para TransactionID 300, recopile todos los valores de 250 filas anteriores (la vista se clasifica descendiendo por TransactionID) y luego en la columna MovAvg escriba el resultado del promedio de estos valores. Estoy buscando para recopilar datos dentro de un rango de registros. Preguntó 28 de octubre a las 20:35 Promedio de movimiento en T-SQL Un cálculo común en el análisis de tendencia es el promedio móvil (o móvil). Un promedio móvil es el promedio de, por ejemplo, las últimas 10 filas. El promedio móvil muestra una curva más suave que los valores reales, más aún con un período más largo para el promedio móvil, lo que lo convierte en una buena herramienta para el análisis de tendencias. Esta publicación del blog mostrará cómo calcular el promedio móvil en T-SQL. Se utilizarán diferentes métodos dependiendo de la versión de SQL Server. El siguiente gráfico muestra el efecto de suavizado (línea roja) con un promedio móvil de 200 días. Las cotizaciones de acciones son la línea azul. La tendencia a largo plazo es claramente visible. T-SQL Moving Avergage 200 días La demostración a continuación requiere la base de datos TAdb que se puede crear con el script que se encuentra aquí. En el próximo ejemplo calcularemos un promedio móvil de los últimos 20 días. Dependiendo de la versión de SQL Server, habrá un método diferente para hacer el cálculo. Y, como veremos más adelante, las nuevas versiones de SQL Server tienen funciones que permiten un cálculo mucho más efectivo. SQL Server 2012 y posterior Moving Average Esta versión hace uso de una función de ventana agregada. Lo nuevo en SQL 2012 es la posibilidad de restringir el tamaño de la ventana especificando cuántas filas que preceden a la ventana deben contener: Las filas precedentes son 19, porque incluiremos la fila actual también en el cálculo. Como puede ver, el cálculo del promedio móvil en SQL Server 2012 es bastante simple. La siguiente figura muestra el principio de ventana. La fila actual está marcada con amarillo. La ventana está marcada con un fondo azul. El promedio móvil es simplemente el promedio de QuoteClose en las líneas azules: T-SQL Moving average window. Los resultados de los cálculos en versiones anteriores de SQL Server son iguales, por lo que no se mostrarán de nuevo. SQL Server 2005 8211 2008R2 Moving Average Esta versión hace uso de una expresión de tabla común. El CTE es auto referenciado para obtener las últimas 20 filas para cada fila: Promedio móvil antes de SQL Server 2005 La versión anterior a 2005 utilizará una combinación externa izquierda en la misma tabla para obtener las últimas 20 filas. Comparación de rendimiento Si ejecutamos los tres métodos diferentes simultáneamente y comprobamos el plan de ejecución resultante, hay una diferencia dramática en el rendimiento entre los métodos: Comparación de tres Diferentes métodos para calcular el promedio móvil Como puede ver, las mejoras de la función de ventana en SQL 2012 hacen una gran diferencia en el rendimiento. Uso Como se mencionó en el comienzo de este post, las medias móviles se utilizan como una herramienta para ilustrar las tendencias. Un enfoque común es combinar promedios móviles de diferentes longitudes, con el fin de detectar cambios en las tendencias a corto, mediano y largo plazo, respectivamente. De particular interés son el cruce de líneas de tendencia. Por ejemplo, cuando la tendencia corta se mueve sobre la tendencia larga o media, esto puede interpretarse como una señal de compra en el análisis técnico. Y cuando la tendencia corta se mueve bajo una línea de tendencia más larga, esto puede interpretarse como una señal de venta. El siguiente gráfico muestra Cotizaciones, Ma20, Ma50 y Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 comprar y vender señales. Esta entrada del blog forma parte de una serie sobre análisis técnico, TA, en SQL Server. Vea los otros mensajes aquí. Publicado por Tomas LindRolling promedios o Promedios móviles en SSAS Promedios móviles suavizar los datos de precios para formar una tendencia siguiente indicador. No predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección actual con un retraso. Los promedios móviles se retrasan porque están basados ​​en precios pasados. A pesar de este retraso, las medias móviles ayudan a suavizar la acción de los precios y filtran el ruido. También forman los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones, como Bollinger Bands. MACD y el oscilador de McClellan. Los tres tipos más populares de promedios móviles son el promedio móvil simple (SMA) y promedio móvil ponderado (WMA) el promedio móvil exponencial (EMA). Estos promedios móviles pueden usarse para identificar la dirección de la tendencia o definir niveles potenciales de soporte y resistencia. Promedio móvil simple (SMA) Un promedio móvil simple se forma computando el precio medio de un título sobre un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en los precios de cierre. Una media móvil simple de 5 días es la suma de cinco días de los precios de cierre dividida por cinco. Como su nombre lo indica, un promedio móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se eliminan a medida que vienen disponibles nuevos datos. Esto hace que el promedio se mueva a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un promedio móvil de 5 días que evoluciona en tres días. Precios de cierre diarios: 11,12,13,14,15,16,17 Primer día de AME de 5 días: (11 12 13 14 15) / 5 13 Segundo día de AME de 5 días: (12 13 14 15 16) / 5 14 Tercer día de SMA de 5 días: (13 14 15 16 17) / 5 15 El primer día de la media móvil simplemente cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil desciende el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa cayendo el primer punto de datos (12) y añadiendo el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente de 11 a 17 en un total de siete días. Observe que la media móvil también aumenta de 13 a 15 durante un período de cálculo de tres días. También observe que cada valor promedio móvil es justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el primer día es igual a 13 y el último precio es 15. Los precios de los cuatro días anteriores fueron más bajos y esto hace que el promedio móvil se retrasa. En una agregación Moving. La técnica importante es construir un rango con en el nivel usando puntos finales que son relativos al miembro actual podemos crear este rango usando muchas funciones en MDX dependiendo del rango Promedios para el intervalo de 6 meses Promedios para el intervalo de 6 meses Promedio del período actual y Período anterior Usando períodos paralelos con el miembro Measures. avg12ms como avg (Date. Month of Year. lag (11): Date. Month of Year, Measures. Internet Cantidad de ventas) member Measures. avg6ms as avg (Date. Month of Year. lag (5): Date. Month of Year, Measures. Internet Cantidad de ventas) member Measures. avg3ms as avg (Fecha. Month of Year. lag (2): Date. Month of Year, Measures. Internet Cantidad de ventas) select on columns from Navegación de artículos de Adventure Works

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