Olap średnia średnia

To pytanie boli mój mózg mówić o Mam nadzieję, że mogę to wyjaśnić poprawnie. Mam następujące obliczenia określone w mojej kostce. To powinno dać mi 52-tygodniową końcową sumę sprzedaży, a to robi, ale tylko wtedy, gdy sześcian jest rozszerzony do Cotygodniowy widok w programie Excel Kiedy jest zwinięty do widoku Kwartalny lub YTD, to wyświetla sumę sprzedaży, która miała miejsce tylko w okresie zwiniętym. Oto strzałek wyjaśniający, co mam na myśli. Co nie rozumiem dlaczego kwartalne i okresowe roll-up don t obejmują dane na rok pełny rok Jeśli wartość sprzedaży w skali roku od 1 1 2005 r. wyniosła 954 000, nie ma sensu, że kwartał 1 rok 2005 pokazuje rok warto sprzedać tylko 252 000. Może ktoś mi pomoże zrozumieć, co widzę Czy zrobiłem coś złego Jak napisać średnią kroczącą, która jest dokładna nawet po zwinięciu..Alberto Ferrari już napisał o obliczaniu średnich kroczących w systemie DAX, używając obliczonego kolumna Chcę przedstawić różne podejście tutaj przy użyciu obliczonego środka Dla średniej ruchomej I m obliczenie dziennej średniej ruchomej w ciągu ostatnich 30 dni tutaj. W moim przykładzie używam PowerPivot skoroszytu, który można pobrać jako część projekty wzorcowe SSAS z próbek Denali CTP 3. W tym artykule rozwijam formułę krok po kroku. Jeśli jednak jesteś w pośpiechu, możesz bezpośrednio przejść do ostatecznych wyników poniżej. W roku kalendarzowym 2003 na filtru, daty na kolumny i kwoty sprzedaży z tabeli sprzedaży internetowej w szczegółach, dane przykładowe wygląda tak. W kontekście każdego wiersza, wyrażenie Date Date podaje bieżący kontekst, tj. data tego wiersza Ale z obliczonej miary nie możemy odwoływać się do tego wyrażenia, ponieważ nie ma bieżącego wiersza w tabeli Date, zamiast tego musimy użyć wyrażenia DateDoData Data LastDate, aby uzyskać ostatnie trzydzieści dni możemy użyć tego wyrażenia. Teraz możemy podsumować nasze sprzedaż internetowa dla ea w tych dniach używając podsumowania funkcji. Zaktualizuj DatyInPeriod Data Date, LastDate Data Date, -30, DAY, Date Data SalesAmountSum Suma Sprzedaży Sprzedaży Internetowej Kwota Sprzedaży. Wreszcie używamy funkcji DAX AverageX do obliczania średniej z tych 30 wartości. Sprzedaż Ilość 30d średnio ŚredniaX Podsumuj DatyInPeriod Data Date, LastDate Data Date, -30, DAY, Date Data SalesAmountSum Suma Sprzedaży Internetowej Kwota Sprzedaży, SalesAmountSum. Jest to kalkulacja, którą używamy w naszej tabeli sprzedaży internetowej, jak pokazano na zrzucie ekranu poniżej. Gdy to obliczenie zostanie dodane do tabeli przestawnej z góry, wynik wygląda tak. Patrząc na wynik wydaje się, że nie mamy żadnych danych przed 1 stycznia 2003 Pierwsza wartość średniej ruchomej jest identyczna z dniem wartość nie ma wierszy przed tą datą Druga wartość dla średniej ruchomej jest w rzeczywistości średnią z pierwszych dwóch dni itd. To nie jest całkiem poprawne, ale wracam do tego problemu w ciągu kilku sekund Zrzut ekranu to obliczenie średniej ruchomej na dzień 31 stycznia jako średniej dziennych wartości od 2 stycznia do 31 stycznia. Nasz obliczony pomiar działa również poprawnie, gdy filtry są stosowane W poniższym zrzucie ekranu użyto dwóch kategorii produktów dla serii danych. Jak robi nasz obliczony pomiar działa na wyższych poziomach agregacji Aby dowiedzieć się, używam hierarchii Kalendarza w wierszach zamiast daty Dla uproszczenia usunęłam poziom semestru i ćwiartki przy użyciu opcji tabeli przestawnej programu Excel Służysz do ukrywania pól. zobacz, obliczenia nadal działają prawidłowo Tutaj miesięczny agregat to średnia ruchoma ostatniego dnia konkretnego miesiąca Widać to wyraźnie w styczniu wartość 14.215 01 również na powyższym zrzucie ekranu jako wartość na 31 stycznia Jeśli to było wymaganie biznesowe, które wydaje się rozsądne dla średniej dziennej, wtedy agregacja działa prawidłowo na poziomie miesięcznym, w przeciwnym razie będziemy musieli dostosować nasze obliczenia i będzie to temat am ale jeśli agregacja ma sens na poziomie miesięcznym, jeśli rozwiniesz ten widok do poziomu dnia, zobaczysz, że nasz obliczony środek po prostu zwraca kwotę sprzedaży za ten dzień, a nie średnią z ostatnich 30 dni. może to być Problem wynika z kontekstu, w którym oblicza się naszą sumę, jak pokazano w poniższym kodzie. Średnia wartość 30d avg AverageX Podsumowanie datinperiod Data Date, LastDate Data Date, -30, DAY, Date Date SalesAmountSum Sum Internet Sales Kwota sprzedaży , SalesAmountSum. Ponieważ oceniamy to wyrażenie w danym okresie datę, jedynym kontekstem nadpisanym tutaj jest Data Data W naszej hierarchii używamy różnych atrybutów z naszego wymiaru Kalendarz Rok, Miesiąc i Dzień Miesiąca Ponieważ kontekst jest wciąż obecny , obliczenia są również filtrowane przez te atrybuty I to wyjaśnia, dlaczego kontekst bieżącego dnia jest wciąż obecny dla każdej linii Aby uzyskać jasne informacje, dopóki nie będziemy oceniać tego wyrażenia poza kontekst daty, wszystko jest w porządku, jak to pokazuje kwerendę DAX po wykonaniu przez Studio zarządzania w perspektywie sprzedaży internetowej naszego modelu, przy użyciu tabelarycznej bazy danych z tymi samymi data. evaluate Podsumowanie datinperiod Data Date, date 2003,1,1, - 5, DAY, Data Data SalesAmountSum Suma sprzedaży internetowej Sprzedaż Kwota. Tutaj zredukowano okres do 5 dni, a także ustalono datę ustaloną, ponieważ LastDate spowodowałaby ostatnią datę mojego tabela wymiaru daty, dla której żadne dane nie są obecne w przykładowe dane Oto wynik zapytania. Jednak po ustawieniu filtru do 2003 r. żadne wiersze danych poza 2003 r. nie zostaną uwzględnione w sumie. To wyjaśnia uwagę powyżej Wyglądało na to, że mamy tylko dane zaczynające się od 1 stycznia 2003 r. I teraz wiemy, dlaczego Rok 2003 był na filtrze, co widać na pierwszym ekranie tego postu, a zatem był on obecny podczas obliczania sumy Teraz musimy tylko pozbyć się tych dodatkowych filtrów, ponieważ już filtrujemy nasze wyniki według daty Najprostszym sposobem na to jest skorzystanie z funkcji Oblicz i zastosuj WSZYSTKIE dla wszystkich atrybutów, dla których chcemy usunąć filtr Ponieważ niektóre z tych atrybutów mają rok, miesiąc, dzień, dzień tygodnia i chcemy usunąć filtr z wszystkich, ale atrybut daty, funkcja skrótu ALLEXCEPT jest bardzo przydatna here. If masz tło MDX będziesz się zastanawiać, dlaczego nie mamy podobny problem podczas korzystania z SSAS w trybie OLAP BISM wielowymiarowe Powodem jest że nasza baza danych OLAP ma relacje z atrybutami, więc po ustawieniu atrybutu klucza daty inne atrybuty również ulegają automatycznej zmianie i nie musimy się tym przejmować, zobacz mój post tutaj Ale w modelu tabelarycznym nie mamy relacji atrybutów nawet nie prawdziwy kluczowy atrybut, a zatem musimy wyeliminować niechciane filtry z naszych obliczeń. Więc tutaj jesteśmy z ustawioną kwotą średnią 30d średniej sumy podsumowania daty daty Data, data ostatniej daty, -30, dzień, data Data SprzedażAmount Sumowa suma sprzedaży netto Sprzedaż Kwota sprzedaży, ALLEXCEPT Data, Data Data, SalesAmountSum. A to jest nasz ostatni tabelę przestawną w programie Excel. Aby zilustrować średnią ruchu, tutaj jest ten sam wyciąg danych w widoku wykresu Excel. Chociaż filtrowaliśmy nasze dane w 2003 r. średnia ruchoma w ciągu pierwszych 29 dni 2003 r. poprawnie trwa odpowiednio w tych dniach w 2002 r. Uznasz wartości za 30 i 31 stycznia z naszego pierwszego podejścia, ponieważ były to pierwsze dni, w których nasze pierwsze obliczenia miały wystarczającą ilość danych pełnych 30 dni. Kalkulowanie średnich ważonych za pomocą MDX. Product s Tableau Wersja na pulpicie s 8 2, 8 1 Data ostatniej modyfikacji 16 sierpnia 2018. Ten artykuł ilustruje sposób użycia wyrażeń wielowymiarowych MDX do obliczania średniej ważonej różnych pól w cube source source Poniżej przedstawiono dwa przykłady oświadczeń MDX, które można wykorzystać w Tableau do obliczania średnich ważeń. Uwaga: Załączona książka zawiera połączenie z serwerem Microsoft Analysis Servi ces Kostka MSAS AdventureWorks To przykładowa sześcian dostarczana z usługą Analysis Services firmy Microsoft Aby użyć tej skoroszytu, musisz zmienić wartość serwera z poziomu scdemo-dbs na nazwę serwera MSAS, na którym działa program AdventureWorks. Oblicz średnią ważoną dwóch pomiarów. Następnie poniższe kroki, aby obliczyć średnią ważoną internetowego kosztu frachtu i liczby zamówień internetowych przy użyciu obliczonego członka. Step 1 Utwórz obliczony element w celu obliczenia średniej ważonej dwóch środków. Pobierz i otwórz skoroszytę Przykłady średnich ważonych MDX i kliknij przycisk Ważony Average of Two Measures. Kliknij menu rozwijane Dimensions, a następnie wybierz Calculated Members. W oknie dialogowym Calculated Members kliknij przycisk New, aby utworzyć nowy obliczony element członkowski. W sekcji Obliczona liczba użytkowników wykonaj następujące czynności. W nazwie w polu Typ, wpisz następujące polecenie MDX. produkt internet order count internet koszt frachtu. numer zamówienia internetowego produktu. Za upewnij się, że komunikat o stanie ważności formuły jest poprawny, klikając przycisk Sprawdź formułę, a następnie kliknij przycisk OK. Krok 2 Utwórz widok. Z okienku Wymiary przeciągnij do szeregu Rządów, a następnie przeciągnij do podkategorii. W okienku Pomiary przeciągnij obliczony element Ważona średnia do szafki kolumn. Wyważone średnie liczby zamówień internetowych i kosztów frachtu internetowego dla każdej podkategorii są teraz pokazywane. Oblicz wartość średniej ważonej arbitralnie złożonej dla każdego produktu. Następujące przykłady przewodników poprzez utworzenie oświadczenia MDX w wymiarze geograficznym produktu i klienta Złożony, średni ważony przykład przedstawia Tableau, aby uzyskać średnią ważoną kwot sprzedaży internetowej w każdej kombinacji podkategorii i kraju, dla ich potomków. Step 1 Utwórz obliczony składnik , aby znaleźć ważoną średnią dla każdego produktu. W skoroszytach ważonych średnich ważonych MDX kliknij Średnia Średnia ważona dla Arbitrary Complex for E ach Arkusz roboczy produktu. Utwórz nowy obliczony element, nadając mu nazwę Complex Weighted Average i użyj następującej instrukcji MDX w formule. Descendants Product Product. Produkt Kategorie produktów Podkategoria, SELF. Descendants Klient klienta. Geografia Klientów Kraj, SELF. Mierniki Sprzedaży Internetowej Mierniki Ilość zamówień internetowych. Mierzy Internet Order Quantity. Step 2 Utwórz widok. Z okienku Dimensions przeciągnij do kolumny Columns, a następnie przejdź do podkategorii. W okienku Measures (Miary) przeciągnij Internet Sales Amount na kartę Marks, a następnie przeciągnij Complex Weighted Average szablon rzędu. W następującym widoku przedstawiono średnią ważoną kwot sprzedaży internetowej, w każdej kombinacji podkategorii i kraju, dla ich potomków. Zaznaczone warunki wyszukiwania MDX, kostki, wielowymiarowe źródła danych, OLAP, funkcje łańcuchów, MSAS. Dziękujemy za udostępnienie Twoja opinia o skuteczności artykułu.