Promedio Móvil Ytd
Creación de un producto de cálculo de laminado: Tableau Desktop Versión (s): 8.3, 8.2, 8.1, 8.0 Fecha de última modificación: 16 de agosto de 2016 Nota del artículo: este artículo ya no es mantenido activamente por Tableau. Seguimos haciéndolo disponible porque la información sigue siendo valiosa, pero algunos pasos pueden variar debido a cambios en el producto. Los cálculos de balanceo, específicamente las medias móviles, suelen ser útiles para extraer valores atípicos únicos y suavizar las fluctuaciones a corto plazo. Los promedios móviles se realizan con frecuencia sobre datos de series de tiempo. En las ventas al por menor, este cálculo es útil para aplanar las tendencias de ventas estacionales para ver mejores tendencias a largo plazo. Este ejemplo lo guía a crear hojas de trabajo para mostrar las ventas semanales y los promedios de ventas semanales, compararlos lado a lado en un panel de control y compararlos en una superposición. Establecer una hoja de cálculo para mostrar los promedios semanales de un año Paso 1 Abra un nuevo libro y conéctese a la muestra Superstore. Paso 2 En el panel Dimensiones, arrastre la fecha de pedido a la estantería Columnas y, a continuación, arrastre una segunda instancia al estante Filtros. Paso 3 En el cuadro de diálogo Campo de filtro, seleccione Años y luego haga clic en Siguiente. Paso 4 En el cuadro de diálogo Filtro, desactive las casillas de verificación para todos los años excepto 2012 y, a continuación, haga clic en Aceptar. Paso 5 En la pestaña Columnas, en el menú desplegable Año (Fecha de pedido), seleccione Más gt Personalizado. Paso 6 En el cuadro de diálogo Fecha personalizada, en la lista Detalle, seleccione Números semanales. Luego seleccione Parte de la fecha. Haga clic en Aceptar. Paso 7 En el panel Medidas, arrastre Ventas hasta el estante Filas. Paso 8 En el estante Filas, haga clic con el botón derecho del ratón en Ventas. Y luego seleccione Agregar cálculo de tabla. Paso 9 En el cuadro de diálogo Cálculo de tablas, realice los pasos siguientes: En la lista Tipo de cálculo, seleccione Cálculo móvil. En la lista Resumir valores usando, seleccione Promedio. Para calcular el promedio de ventas durante las tres semanas anteriores, deje los valores anteriores establecidos en 2. Deje los siguientes valores establecidos en 0. Y mantenga seleccionada la casilla de verificación Incluir valor actual. Haga clic en Aceptar . Paso 10 Haga clic con el botón derecho en la ficha de hoja de cálculo, seleccione Renombrar hoja. Y el nombre de semana semanal semana de ventas. Crear una hoja de cálculo para mostrar las fechas en lugar de los números de semana Puede utilizar un campo calculado para agrupar todas las fechas en un período especificado. Paso 1 Para Tableau Desktop 7.0 y 8.0, haga clic con el botón derecho en la ficha de hoja de cálculo y seleccione Duplicar hoja. Para Tableau Desktop 6.1 y versiones anteriores, seleccione Editar gt Duplicate Sheet. Paso 2 En la nueva hoja de cálculo, seleccione Análisis gt Crear campo calculado. Paso 3 En el cuadro de diálogo Campo calculado, realice los pasos siguientes. DATETRUNC (39week39, Order Date) Confirme que el mensaje de estado indica que la fórmula es válida y, a continuación, haga clic en Aceptar. Paso 4 En el panel Dimensiones, arrastre el Weektrunc al estante Columnas. Paso 5 Tableau Desktop 7.0 y 8.0: En el estante Columnas, haga clic con el botón derecho del ratón en YEAR (Weektrunc). Y seleccione Fecha exacta. Tableau Desktop 6.1 y anteriores: En el estante Columnas, haga clic con el botón derecho del ratón en YEAR (Weektrunc) y seleccione Todos los valores. Paso 6 En el estante Columnas, haga clic con el botón derecho en WEEK (Fecha de pedido) y seleccione Eliminar. Paso 7 Haga clic con el botón derecho en la ficha de la hoja de cálculo, seleccione Renombrar hoja. Y el nombre de la hoja de trabajo 2012 de ventas semanales. Compare las ventas regulares con la media móvil Para comparar las ventas regulares con la media móvil, cree una hoja para cada una. Paso 1 Cree y cambie el nombre de una nueva hoja de cálculo. Tableau Desktop 7.0 y 8.0: Haga clic con el botón secundario en la pestaña Hoja de trabajo Ventas semanales 2012 y, a continuación, seleccione Duplicar hoja. Tableau Desktop 6.1 y anteriores: seleccione la hoja de trabajo Ventas semanales 2012 y, a continuación, seleccione Editar gt Hoja duplicada. Paso 2 Haga clic con el botón derecho en la ficha de la hoja de cálculo, seleccione Renombrar hoja. Y el nombre de la nueva hoja 2012 Ventas Semanales Movimiento Prom. Paso 3 Muestre la hoja de trabajo Ventas semanales 2012, y en el estante de filas, haga clic con el botón derecho en SUM (Ventas) y seleccione Borrar cálculo de tabla. Ahora ponga el eje y en las dos hojas de trabajo en el mismo rango. Paso 4 Haga clic con el botón derecho del ratón en el eje y y, a continuación, seleccione Editar eje. Paso 5 En el cuadro de diálogo Editar eje, efectúe los cambios siguientes: Paso 5 Muestre la hoja de cálculo de Movimiento promedio de ventas semanales 2012 y realice los mismos cambios para el eje y. Crear un cuadro de mandos Siga estos pasos para crear un cuadro de mandos que muestre las dos hojas de trabajo lado a lado para comparar. Paso 1 Para Tableau Desktop 7.0 y 8.0, seleccione Dashboard gt New Dashboard. Para Tableau Desktop 6.1 y versiones anteriores, seleccione Editar gt New Dashboard. Paso 2 Arrastre 2012 Ventas semanales al panel de control. Paso 3 Arrastre 2012 Ventas Semanales Trasladando el Prom al tablero de mandos y colóquelo a la izquierda de 2012 Ventas Semanales. Crear una superposición Una superposición es otra forma de comparar las ventas y el promedio móvil. Paso 1 Tableau Desktop 7.0 y 8.0: Haga clic con el botón derecho del ratón en la pestaña Hoja de cálculo de las ventas semanales 2012 y seleccione Duplicar hoja. Tableau Desktop 6.1 y versiones anteriores: seleccione la hoja de cálculo 2012 Moving Avg de ventas semanales y seleccione Editar gt Duplicate Sheet. Paso 2 En la nueva hoja, desde el panel Medidas, arrastre los valores de medición a la bandeja de filas. Paso 3 En el panel Dimensiones, arrastre Medir nombres al estante Filtros. Paso 4 En el cuadro de diálogo Filtro, desactive todas las casillas de verificación excepto Ventas. Haga clic en Aceptar. Paso 5 En el panel Dimensiones, arrastre Medir nombres a color en la tarjeta Marcas. Arrastre otra instancia de Medir nombres del panel Dimensiones a Tamaño. El color y el tamaño hacen que las líneas sean más fáciles de diferenciar visualmente. Consejo: En Tableau 8.0, para ajustar el tamaño de la marca, también puede hacer clic en la tarjeta Marks que representa un conjunto específico de marcas (en lugar de Todas) y ajustar el deslizador Tamaño. A continuación, haga lo mismo para el otro conjunto si desea diferenciar aún más. Paso 6 En el estante de filas, arrastre SUM (Ventas) hasta el estante Valores de medida. Términos de búsqueda alternativos: Cuadro Cálculos digitales Filtros Gracias por proporcionar sus comentarios sobre la efectividad del artículo. Cálculo de una tendencia ponderada Tengo una tabla de datos (enero-diciembre) donde se rellenarán los datos mensuales al final de cada mes. Debajo de eso, tengo una tabla YTD que suma simplemente los valores de la tabla mensual. Durante meses que aún no han transcurrido, quiero insertar una proyección, posiblemente usando la función TREND, pero no puedo conseguir que haga lo que quiero (una tendencia ponderada). Por ejemplo, TREND ((D16: G16), (D1: G1), H1) es la fórmula estándar de tendencia. Sin embargo, me gustaría hacer que los valores más recientes proporcionalmente más impactante en la proyección final, así que si tengo 4 puntos de datos, tal vez el último punto de datos se pondera x4, el punto anterior x3, el punto anterior x2 y el punto inicial sólo x1 . Intenté insertar varios rangos en la fórmula de tendencia, pero no tuve éxito. Cualquier idea sobre la mejor manera de hacer esto 1 persona tuvo esta pregunta Historial de abuso Yo escribí: gt Si necesita más ayuda y desea consejos educados, gt será útil si ha publicado algunos datos históricos, idealmente para gt por lo menos el período Que desea pronosticar. Keith escribió anteriormente: Por ejemplo, si me quedo con un simple ejemplo de Jan: 2, Feb: 12, Mar 3. Pronóstico utiliza la regresión lineal para darme un resultado final de 6,7. No es realista tratar de pronosticar basado en 3 puntos de datos. Puedes hacerlo. Pero no esperes que el pronóstico sea exacto. Es poco realista extender un promedio móvil basado en sólo 3 puntos de datos. A lo sumo, eso reduce a 2 puntos de datos promediados, que puede ser un segmento de cualquier tipo de línea de tendencia. La filosofía general de la media ponderada es correcta, pero el problema con el uso es que no puede dar una proyección real imaginar un escenario donde Jan1, Feb2, Mar3 entonces (ponderado o no ponderado , Serían los mismos en este caso) se espera que sea 4, mientras que un promedio ponderado seguirá siendo inferior a 3. Existen muchas maneras de pronosticar tendencias, por ejemplo, lineales (TREND, FORECAST), exponenciales o logarítmicas, etc. Una media móvil (ponderada) es sólo otro método. La tendencia a utilizar es una decisión subjetiva. Idealmente, se basa en tendencias históricas que cubren por lo menos el mismo período para el cual usted desea pronosticar. IMHO, una media móvil (ponderada) se debe utilizar para suavizar curvas - reducir el efecto de golpes en los datos. Estoy de acuerdo con usted: no es un método de pronóstico, IMHO. Simplemente estaba proporcionando lo que pediste. Usted escribió: gt Otro enfoque posible es que puedo construir una tabla auxiliar (o UDF), gt y ejecutar la línea de tendencia para cada rango de fechas. Y hacer un promedio ponderado gt de esas pendientes, y luego calcular el siguiente punto de datos de gt que el valor de la pendiente ponderada. Creo que usted ahora está haciendo la pregunta correcta, a saber: cómo puede usted crear un modelo de pronóstico yo comenzaría con 12 o más meses de datos. Me gustaría graficar los datos y ver si hay una línea de tendencia estándar (o no estándar) que se ajusta a los datos históricos. Inicialmente, me quedaría con las líneas de tendencia estándar que el asistente de gráficos de Excel proporciona en la medida de lo posible. Y sí, podría ser útil dividir los datos en subperíodos, cada uno con su propia línea de tendencia. Creo que cada subperíodo debe ser una serie de datos por separado en el asistente de gráficos. Obviamente, sería preferible evitar esa complicación, si es posible. Si fuera útil, aplicaría una media móvil (ponderada) a los datos históricos, no a los datos de la línea de tendencia. En otras palabras, haría un gráfico de los puntos de datos de media móvil, y luego ajustar una línea de tendencia para ellos. Una vez que encuentre una tendínea apropiada (esperemos que sea lineal, exponencial, logarítmica o poder), entonces podemos discutir fórmulas y funciones. Puede comenzar con la opción de fórmula proporcionada en el asistente de gráficos para mostrar la fórmula. (Nota: A menudo es tentador usar una línea de tendencia polinómica de alto grado que se ajuste a datos históricos de 6 o 7 puntos de datos o menos, lo que suele ser engañoso, como verá al extender la línea de tendencia muchos puntos). Hay muchas tendencias históricas que no pueden ser representadas por las sencillas opciones de línea de tendencia proporcionadas por el asistente de gráficos. Es posible que necesite un modelo estocástico, p. Simulación de Monte Carlo. Hay más de una manera de hacer eso también. Sugerencia: no asuma una distribución normal a menos que datos históricos lo sugieran. La predicción es tanto un arte como una ciencia quizás más. Es lamentable que Excel (Lotus) optó por llamar a su función de tendencia lineal PREVISIÓN. Mucha gente ve eso y piensa que es la función correcta de usar, sin mirar primero los datos históricos. Si necesita más ayuda y quiere consejos educados, será útil si ha publicado algunos datos históricos, idealmente durante al menos el período que desea pronosticar. De lo contrario, sólo podemos proporcionarle una gran cantidad de métodos que lo abruman y engañan. Sea la primera persona en marcar esto útil No lo he confirmado todavía a través de un cálculo largo, pero sospecho que me dará resultados similares a TREND, y tampoco puedo conseguir que tome múltiples intervalos no contiguos como un parámetro. Por ejemplo, si me quedo con un ejemplo simple de Jan: 2, Feb: 12, Mar 3. Pronóstico utiliza la regresión lineal para darme un resultado final de 6,7. Si asemejaba la ponderación para que el punto de datos más reciente afectara más al pronóstico, entonces el primer punto de datos podría ser casi insignificante en valor, por lo que espero que los resultados proyecten el valor final mucho más cercano (y posiblemente menor que ) 3. Cuando yo emular esta ponderación con una serie de datos: el pronóstico sale alrededor de 3,5 (Im todavía no estoy seguro de que esto es lo que estoy buscando) Pero para emular que desde mi conjunto de datos (sin los duplicados incrustados), Id necesidad de ajustar La fórmula que sólo toma los datos originales: a algo como probablemente pueda dejar de seguir este camino, ya que no parece proporcionar un resultado ponderado, pero aún así sería problemático porque esta sintaxis no funciona, y cada célula tendría que ser construido A mano, porque habría un nuevo rango añadido para cada fórmula subsiguiente, por ejemplo El mes siguiente sería: Cualquier gente de las estadísticas que podría decirme la manera correcta de ponderar la tendencia de modo que los puntos más recientes de los datos llevan más peso Identificación pienso que esto es una tarea bastante común, para todo de temperaturas anuales al precio común. Sea la primera persona en marcar esto útil Tengo una tabla de datos (enero-diciembre) donde los datos mensuales serán rellenados al final de cada mes. Debajo de eso, tengo una tabla YTD que suma simplemente los valores de la tabla mensual. Durante meses que aún no han transcurrido, quiero insertar una proyección, posiblemente usando la función TREND, pero no puedo conseguir que haga lo que quiero (una tendencia ponderada). Por ejemplo, TREND ((D16: G16), (D1: G1), H1) es la fórmula estándar de tendencia. Sin embargo, me gustaría hacer que los valores más recientes proporcionalmente más impactante en la proyección final, así que si tengo 4 puntos de datos, tal vez el último punto de datos se pondera x4, el punto anterior x3, el punto anterior x2 y el punto inicial sólo x1 . Creo que lo que buscas es una media móvil ponderada. La fórmula matemática general es Sum (xiwi, i1,2,3,4) / Sum (wi, i1,2,3,4). En su caso, wi y Sum (wi) 10. EDITAR. Una fórmula matemática más correcta es: xk Sum (xk-iwk-i, i1,2,3,4) / Sum (wi, i1,2,3,4) para k5. N, suponiendo que el primer punto de datos es x1. En ese caso, wi. Pero tenga en cuenta que xi son generalmente los datos mensuales, no las cantidades de YTD. No creo que tenga sentido aplicar una media móvil ponderada a las cantidades de YTD. Tendré que pensar en eso. Asuma que D15: G15 es el dato mensual de enero-abril. La fórmula en D16 es D15. Y la fórmula en E16 es D16E15, que se copia a través de O16. Luego, coloque la siguiente fórmula en H15 y copie a través de O15: Sea la primera persona en marcar esta útil Nota de gtBut que xi normalmente son los datos mensuales, no las cantidades de YTD. No creo que tenga sentido aplicar una media móvil ponderada a las cantidades de YTD. De acuerdo - Estoy calculando el YTD real, pero las proyecciones para los meses futuros deben basarse en datos mensuales. ) La filosofía general del promedio ponderado es correcta, pero el problema con el uso es que no puede dar una proyección real imaginar un escenario donde Jan1, Feb2, Mar3 entonces (ponderado o no ponderado, serían los mismos en este caso) Abril a ser 4, mientras que un promedio ponderado seguiría siendo inferior a 3. Otro enfoque posible es que puedo construir una tabla auxiliar (o UDF), y ejecutar la línea de tendencia para cada rango de fechas ((n-1: n-2 ), (N-1: n-3), (n-1: n-4), etc.) y hacer un promedio ponderado de esas pendientes y luego calcular el siguiente punto de datos a partir de ese valor de pendiente ponderado. Tengo que pensar un poco más acerca de cómo calcular realmente una proyección a partir de ese valor revisado de la pendiente (específicamente, qué intersecar el valor a utilizar para b en la fórmula ymxb. Im todavía pegado en la aplicación final, y todavía abierto a cualquier / todas las sugerencias: ) La filosofía general del promedio ponderado es correcta, pero el problema con el uso es que no puede dar una verdadera proyección imaginar un escenario donde Jan1, Feb2, Mar3 entonces (ponderado o No ponderadas, serían las mismas en este caso) wed esperan que abril sea 4, mientras que un promedio ponderado sería todavía menor que 3. Hay muchas maneras de predecir tendencias por ejemplo, lineal (TREND, FORECAST), exponencial o logarítmico, Etc. Una media móvil (ponderada) es simplemente otro método. La tendencia a utilizar es una decisión subjetiva. Idealmente, se basa en tendencias históricas que cubren por lo menos el mismo período para el cual usted desea pronosticar. IMHO, una media móvil (ponderada) se debe utilizar para suavizar curvas - reducir el efecto de golpes en los datos. Estoy de acuerdo con usted: no es un método de pronóstico, IMHO. Simplemente estaba proporcionando lo que pediste. Usted escribió: gt Otro enfoque posible es que puedo construir una tabla auxiliar (o UDF), gt y ejecutar la línea de tendencia para cada rango de fechas. Y hacer un promedio ponderado gt de esas pendientes, y luego calcular el siguiente punto de datos de gt que el valor de la pendiente ponderada. Creo que usted ahora está haciendo la pregunta correcta, a saber: cómo puede usted crear un modelo de pronóstico yo comenzaría con 12 o más meses de datos. Me gustaría graficar los datos y ver si hay una línea de tendencia estándar (o no estándar) que se ajusta a los datos históricos. Inicialmente, me quedaría con las líneas de tendencia estándar que el asistente de gráficos de Excel proporciona en la medida de lo posible. Y sí, podría ser útil dividir los datos en subperíodos, cada uno con su propia línea de tendencia. Creo que cada subperíodo debe ser una serie de datos por separado en el asistente de gráficos. Obviamente, sería preferible evitar esa complicación, si es posible. Si fuera útil, aplicaría una media móvil (ponderada) a los datos históricos, no a los datos de la línea de tendencia. En otras palabras, haría un gráfico de los puntos de datos de media móvil, y luego ajustar una línea de tendencia para ellos. Una vez que encuentre una tendínea apropiada (esperemos que sea lineal, exponencial, logarítmica o poder), entonces podemos discutir fórmulas y funciones. Puede comenzar con la opción de fórmula proporcionada en el asistente de gráficos para mostrar la fórmula. (Nota: A menudo es tentador usar una línea de tendencia polinómica de alto grado que se ajuste a datos históricos de 6 o 7 puntos de datos o menos, lo que suele ser engañoso, como verá al extender la línea de tendencia muchos puntos). Hay muchas tendencias históricas que no pueden ser representadas por las sencillas opciones de línea de tendencia proporcionadas por el asistente de gráficos. Es posible que necesite un modelo estocástico, p. Simulación de Monte Carlo. Hay más de una manera de hacer eso también. Sugerencia: no asuma una distribución normal a menos que datos históricos lo sugieran. La predicción es tanto un arte como una ciencia quizás más. Es lamentable que Excel (Lotus) optó por llamar a su función de tendencia lineal PREVISIÓN. Mucha gente ve eso y piensa que es la función correcta de usar, sin mirar primero los datos históricos. Si necesita más ayuda y quiere consejos educados, será útil si ha publicado algunos datos históricos, idealmente durante al menos el período que desea pronosticar. De lo contrario, sólo podemos proporcionarle una gran cantidad de métodos que lo abruman y engañan. Sé la primera persona que marca esto útil escribí: gt Si necesitas más ayuda y quieres consejo educado, gt será útil si publicas algunos datos históricos, idealmente para gt por lo menos el período que deseas pronosticar. Keith escribió anteriormente: Por ejemplo, si me quedo con un simple ejemplo de Jan: 2, Feb: 12, Mar 3. Pronóstico utiliza la regresión lineal para darme un resultado final de 6,7. No es realista tratar de pronosticar basado en 3 puntos de datos. Puedes hacerlo. Pero no esperes que el pronóstico sea exacto. Es poco realista extender un promedio móvil basado en sólo 3 puntos de datos. A lo sumo, eso reduce a 2 puntos de datos promediados, que puede ser un segmento de cualquier tipo de línea de tendencia. Sea la primera persona en marcar esto útil Historia del abuso Todavía tiene preguntas63 Este sitio en otros idiomas El APD incluye algunas funciones de agregación estadística, como el promedio, la varianza y la desviación estándar. Otros cálculos estadísticos típicos requieren que se escriban expresiones DAX más largas. Excel, desde este punto de vista, tiene un lenguaje mucho más rico. Los patrones estadísticos son una colección de cálculos estadísticos comunes: mediana, modo, media móvil, percentil y cuartil. Queremos agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl y Javier Guilln, cuyos blogs inspiraron algunos de los siguientes patrones. Ejemplo de patrón básico Las fórmulas de este patrón son las soluciones para cálculos estadísticos específicos. Promedio Puede utilizar las funciones estándar de DAX para calcular la media (promedio aritmético) de un conjunto de valores. PROMEDIO . Devuelve el promedio de todos los números en una columna numérica. AVERAGEA. Devuelve el promedio de todos los números de una columna, manejando texto y valores no numéricos (los valores de texto no numéricos y vacíos se cuentan como 0). AVERAGEX. Calcular el promedio de una expresión evaluada sobre una tabla. Promedio móvil El promedio móvil es un cálculo para analizar puntos de datos mediante la creación de una serie de promedios de diferentes subconjuntos del conjunto de datos completo. Puede utilizar muchas técnicas DAX para implementar este cálculo. La técnica más sencilla consiste en utilizar AVERAGEX, iterar una tabla de la granularidad deseada y calcular para cada iteración la expresión que genera el punto de datos único para utilizar en el promedio. Por ejemplo, la fórmula siguiente calcula el promedio móvil de los últimos 7 días, suponiendo que está utilizando una tabla de fechas en su modelo de datos. Utilizando AVERAGEX, calcula automáticamente la medida en cada nivel de granularidad. Cuando se utiliza una medida que puede agregarse (como SUM), entonces otro enfoque basado en CALCULATE puede ser más rápido. Puede encontrar este enfoque alternativo en el patrón completo de Promedio móvil. Variación Puede utilizar funciones DAX estándar para calcular la varianza de un conjunto de valores. VAR. S. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa una población de muestra. VAR. P. Devuelve la varianza de valores en una columna que representa a toda la población. VARX. S. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra. VARX. P. Devuelve la varianza de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población. Desviación estándar Puede utilizar las funciones DAX estándar para calcular la desviación estándar de un conjunto de valores. STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa una población de muestra. STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de los valores en una columna que representa a toda la población. STDEV. S. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa una población de muestra. STDEV. P. Devuelve la desviación estándar de una expresión evaluada sobre una tabla que representa a toda la población. Mediana La mediana es el valor numérico que separa la mitad superior de una población de la mitad inferior. Si hay un número impar de filas, la mediana es el valor medio (clasificando las filas del valor más bajo al valor más alto). Si hay un número par de filas, es el promedio de los dos valores medios. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a la función MEDIAN en Excel. La figura 1 muestra una comparación entre el resultado devuelto por Excel y la fórmula DAX correspondiente para el cálculo mediano. Figura 1 Ejemplo de cálculo mediano en Excel y DAX. Modo El modo es el valor que aparece más a menudo en un conjunto de datos. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El resultado es idéntico a las funciones MODE y MODE. SNGL en Excel, que devuelven sólo el valor mínimo cuando hay múltiples modos en el conjunto de valores considerados. La función MODE. MULT de Excel devolverá todos los modos, pero no puede implementarlo como una medida en DAX. La figura 2 compara el resultado devuelto por Excel con la fórmula DAX correspondiente para el cálculo de modo. Figura 2 Ejemplo de cálculo de modo en Excel y DAX. Percentil El percentil es el valor por debajo del cual cae un determinado porcentaje de valores en un grupo. La fórmula ignora los valores en blanco, que no se consideran parte de la población. El cálculo en DAX requiere varios pasos, descritos en la sección Patrón completo, que muestra cómo obtener los mismos resultados de las funciones de Excel PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Cuartil Los cuartiles son tres puntos que dividen un conjunto de valores en cuatro grupos iguales, cada grupo que comprende un cuarto de los datos. Puede calcular los cuartiles usando el patrón de Percentile, siguiendo estas correspondencias: Primer cuartil cuartil inferior 25 percentil Segundo cuartil mediano 50 percentil Tercer cuartil cuartil superior 75 percentil completo Patrón completo Algunos cálculos estadísticos tienen una descripción más larga del patrón completo, porque Puede que tenga diferentes implementaciones dependiendo de los modelos de datos y otros requisitos. Promedio móvil Normalmente, se evalúa el promedio móvil haciendo referencia al nivel de granularidad del día. La plantilla general de la siguiente fórmula tiene estos marcadores: ltnumberofdaysgt es el número de días para el promedio móvil. Ltdatecolumngt es la columna de fecha de la tabla de fechas si la tiene o la columna de fecha de la tabla que contiene valores si no hay una tabla de fechas separada. Ltmeasuregt es la medida a calcular como media móvil. El patrón más sencillo utiliza la función AVERAGEX en DAX, que considera automáticamente sólo los días para los que existe un valor. Como alternativa, puede utilizar la siguiente plantilla en modelos de datos sin una tabla de fechas y con una medida que puede agregarse (como SUM) durante todo el período considerado. La fórmula anterior considera un día sin datos correspondientes como una medida que tiene valor 0. Esto sólo puede ocurrir cuando tiene una tabla de fechas por separado, que puede contener días para los que no hay transacciones correspondientes. Puede fijar el denominador para el promedio utilizando sólo el número de días para los que hay transacciones utilizando el siguiente patrón, donde: ltfacttablegt es la tabla relacionada con la tabla de fechas y que contiene los valores calculados por la medida. Puede utilizar las funciones DATESBETWEEN o DATESINPERIOD en lugar de FILTER, pero éstas funcionan sólo en una tabla de fechas normal, mientras que puede aplicar el patrón descrito anteriormente también a tablas de fechas no regulares ya modelos que no tienen una tabla de fechas. Por ejemplo, considere los diferentes resultados producidos por las dos medidas siguientes. En la Figura 3, puede ver que no hay ventas el 11 de septiembre de 2005. Sin embargo, esta fecha se incluye en la tabla de fechas por lo tanto, hay 7 días (del 11 de septiembre al 17 de septiembre) que tienen sólo 6 días con datos. Figura 3 Ejemplo de un cálculo del promedio móvil considerando e ignorando las fechas sin ventas. La medida Moving Average 7 Days tiene un número menor entre el 11 de septiembre y el 17 de septiembre, porque considera el 11 de septiembre como un día con 0 ventas. Si desea ignorar días sin ventas, utilice la medida Promedio móvil 7 días sin cero. Este podría ser el enfoque correcto cuando tiene una tabla de fechas completa, pero desea ignorar los días sin transacciones. Utilizando la fórmula Moving Average 7 Days, el resultado es correcto porque AVERAGEX considera automáticamente sólo los valores no en blanco. Tenga en cuenta que puede mejorar el rendimiento de un promedio móvil al persistir el valor en una columna calculada de una tabla con la granularidad deseada, como la fecha o la fecha y el producto. Sin embargo, el enfoque de cálculo dinámico con una medida ofrece la posibilidad de utilizar un parámetro para el número de días de la media móvil (por ejemplo, reemplazar ltnumberofdaysgt con una medida que implementa el patrón de la tabla de parámetros). Mediana La mediana corresponde al percentil 50, que se puede calcular con el patrón Percentile. Sin embargo, el patrón Median le permite optimizar y simplificar el cálculo mediano con una sola medida, en lugar de las varias medidas requeridas por el patrón Percentile. Puede utilizar este enfoque cuando calcule la mediana de los valores incluidos en ltvaluecolumngt, como se muestra a continuación: Para mejorar el rendimiento, es posible que desee persistir el valor de una medida en una columna calculada, si desea obtener la mediana de los resultados de Una medida en el modelo de datos. Sin embargo, antes de realizar esta optimización, debe implementar el cálculo MedianX basado en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores: ltgranularitytablegt es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, puede ser la tabla de fechas si desea calcular la mediana de una medida calculada en el nivel de día o puede ser VALUES (8216DateYearMonth) si desea calcular la mediana de una medida calculada al nivel de mes. Ltmeasuregt es la medida a calcular para cada fila de ltgranularitytablet para el cálculo mediano. Ltmeasuretablegt es la tabla que contiene los datos utilizados por ltmeasuregt. Por ejemplo, si el ltgranularitytablegt es una dimensión como 8216Date8217, entonces el ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 que contiene la columna Internet Sales Amount sumada por la medida Total Sales de Internet. Por ejemplo, puede escribir la mediana de ventas totales de Internet para todos los clientes en Adventure Works de la siguiente manera: Sugerencia El siguiente patrón: se utiliza para eliminar filas de ltgranularitytablegt que no tienen datos correspondientes en la selección actual. Es una forma más rápida que usar la siguiente expresión: Sin embargo, puede reemplazar toda la expresión CALCULATETABLE con sólo ltgranularitytablegt si desea considerar valores en blanco de ltmeasuregt como 0. El rendimiento de la fórmula MedianX depende del número de filas en la Tabla repetida y sobre la complejidad de la medida. Si el rendimiento es malo, puede persistir el resultado de ltmeasuregt en una columna calculada del lttablegt, pero esto eliminará la capacidad de aplicar filtros al cálculo mediano en el momento de la consulta. Percentile Excel tiene dos implementaciones diferentes de cálculo de percentil con tres funciones: PERCENTIL, PERCENTILE. INC y PERCENTILE. EXC. Todos ellos devuelven el percentil K de valores, donde K está en el rango de 0 a 1. La diferencia es que PERCENTIL y PERCENTILE. INC consideran K como un rango inclusivo, mientras que PERCENTILE. EXC considera el rango K 0 a 1 como exclusivo . Todas estas funciones y sus implementaciones DAX reciben un valor per centile como parámetro, que llamamos valor de percentil K. ltKgt está en el rango de 0 a 1. Las dos implementaciones DAX de percentil requieren algunas medidas que son similares, pero lo suficientemente diferentes como para requerir Dos diferentes conjuntos de fórmulas. Las medidas definidas en cada patrón son: KPerc. El valor percentil corresponde a ltKgt. PercPos. La posición del percentil en el conjunto ordenado de valores. ValueLow. El valor por debajo de la posición percentil. Valor Alto. El valor por encima de la posición percentil. Percentil El cálculo final del percentil. Necesita las medidas ValueLow y ValueHigh en caso de que el PercPos contenga una parte decimal, ya que entonces tiene que interpolar entre ValueLow y ValueHigh para devolver el valor percentil correcto. La figura 4 muestra un ejemplo de los cálculos realizados con fórmulas Excel y DAX, utilizando ambos algoritmos de percentil (inclusive y exclusivos). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas de Excel y el cálculo DAX equivalente. En las siguientes secciones, las fórmulas Percentile ejecutan el cálculo en valores almacenados en una columna de tabla, DataValue, mientras que las fórmulas PercentileX ejecutan el cálculo en valores devueltos por una medida calculada en una granularidad dada. Percentile Inclusive La implementación de Percentile Inclusive es la siguiente. Percentile Exclusive La implementación de Percentile Exclusive es la siguiente. PercentileX Inclusive La implementación de PercentileX Inclusive se basa en la siguiente plantilla, utilizando estos marcadores: ltgranularitytablegt es la tabla que define la granularidad del cálculo. Por ejemplo, podría ser la tabla de fechas si desea calcular el percentil de una medida en el nivel de día o puede ser VALUES (8216DateYearMonth) si desea calcular el percentil de una medida en el nivel de mes. Ltmeasuregt es la medida a calcular para cada fila de ltgranularitytablet para el cálculo del percentil. Ltmeasuretablegt es la tabla que contiene los datos utilizados por ltmeasuregt. Por ejemplo, si el ltgranularitytablegt es una dimensión tal como 8216Date, 8217 entonces el ltmeasuretablegt será 8216Sales8217 que contiene la columna de la cantidad sumada por la medida de la cantidad total. Por ejemplo, puede escribir PercentileXInc del importe total de ventas para todas las fechas de la tabla de fechas de la siguiente manera: PercentileX Exclusive La implementación de PercentileX Exclusive se basa en la siguiente plantilla, utilizando los mismos marcadores utilizados en PercentileX Inclusive: Puede escribir el PercentileXExc del monto total de ventas para todas las fechas en la tabla de fechas de la siguiente manera: Descargas Manténgame informado sobre los próximos patrones (boletín). Desmarque para descargar libremente el archivo. Publicado el 17 de marzo de 2014 por Otros patrones que te pueden gustar Patrones de tiempo Los patrones de tiempo DAX se utilizan para implementar cálculos relacionados con el tiempo sin depender de las funciones de inteligencia de tiempo DAX. Esto es útil siempre que tenga calendarios personalizados, como un calendario semanal ISO 8601 o cuando esté utilizando un análisis de hellip. Manipulación de diferentes granularidades El patrón de manipulación de diferentes granularidades es una técnica para mostrar y ocultar medidas dependiendo del nivel de granularidad de la Datos subyacentes. Por ejemplo, no desea mostrar una medida en el nivel de día si es hellip Dax Patterns es producido por SQLBI. Copyright copy Loader. Todos los derechos reservados. Microsoft Excel reg y todas las demás marcas comerciales y derechos de autor son propiedad de sus respectivos propietarios.
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