Moving Average Excel Powerpivot

Moving Average Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série de tempo no Excel. Um avanço em movimento é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Observação: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Calcular uma Média Móvel no PowerPivot Há duas semanas, prometi falar sobre como gerar uma média móvel no PowerPivot, mas na semana passada fiquei distraído, informando sobre uma média móvel no PowerPivot. Cool para exibir vídeos do YouTube em suas páginas do SharePoint usando uma parte da web encontrada no CodePlex que alguns dos membros da minha equipe de trabalho encontrado. Foi tão fácil de implementar, eu só tinha que compartilhá-lo com todos vocês. No entanto, voltando ao tema de calcular uma média móvel, a primeira pergunta pode ser o que é uma média móvel e, em seguida, por que você deseja usar um. Uma média móvel é simplesmente a soma de dois ou mais valores dependentes do tempo em que a soma é então dividida pelo número de valores utilizados. Por exemplo, se eu estivesse falando sobre os preços das ações, eu posso querer usar algo como uma média móvel de 7 dias para atenuar o efeito de picos de dias individuais ou quedas no preço das ações que não são indicativos da tendência geral do estoque. (Alguns investidores de longo prazo usam médias de movimento de período ainda mais longo.) Isso não significa que, se uma ação cai ou sobe, eu me sentaria até que a média móvel me dissesse para agir. Qualquer investidor bom estoque irá dizer-lhe há muitos outros fatores internos e externos a uma empresa que poderia forçar sua mão para vender ou comprar qualquer estoque particular. Mas o ponto é, e esta é a resposta para a segunda pergunta, uma média móvel amortece aleatoriedade para que eu possa ver mais facilmente o padrão geral dos números que eu estou acompanhando. Ok, então suponha que eu trabalho para a Contoso e queria saber se as vendas estão subindo, caindo ou geralmente plana. Se eu olhar para as vendas diárias, os números são susceptíveis de flutuar para cima e para baixo em nenhum padrão particular impedindo-me de detectar uma tendência geral. A figura a seguir mostra Contoso diariamente Contoso vendas durante um período de 3 meses durante o verão de 2008. Eu optei por mostrar os dados como um gráfico para ajudar a mostrar como as vendas flutuam de dia revelando informações que eu poderia não ser capaz de ver tão facilmente se eu Criou uma tabela com os mesmos valores. Claro, eu poderia traçar um ano inteiro ou mais, mas para ver os dias individuais, eu teria que ampliar o gráfico substancialmente. No entanto, mesmo com este menor período de tempo, posso ver que as vendas flutuam bastante bem. Mas eu poderia perguntar são as vendas aumentando, diminuindo ou permanecendo o mesmo. Se eu tiver um bom olho, eu poderia dizer que as vendas de pico para o final de julho e depois cair para trás um pouco como o gráfico se move em agosto. Mas isso não é tão óbvio quanto o fato de que há uma grande quantidade de flutuação diária. Então, como posso exibir visualmente as tendências com a Moving Average Sales. Agora, para o propósito desta ilustração, estou indo para criar uma média móvel de quatro dias, mas honestamente, não há um certo número de períodos em uma média móvel. Na verdade, eu deveria experimentar diferentes períodos de tempo para ver qual período de tempo me permite detectar não só as tendências gerais, mas também neste caso em que estou exibindo as vendas da loja, em mudanças sazonais. Eu já sei que se eu exibir dados por dia, eu posso usar a seguinte fórmula para calcular as vendas diárias de apenas o nosso canal de loja. (Sim, eu poderia simplesmente usar SalesAmount e aplicar um slicer de canal para usar apenas as vendas da loja, mas vamos ficar com o exemplo.) Posso então usar essa medida calculada para calcular as vendas dias anteriores para qualquer dia, criando a medida a seguir. StoreSales1DayAgo: CALCULATE (StoreSales2DayAgo: CALCULATE (StoreSales, DATEADD (DimDateDateKey, -1, dia)) Você pode ser capaz de adivinhar que a fórmula para calcular as vendas há dois dias e há três dias respectivamente são: Com estes quatro valores calculados para cada dia, eu posso calcular a soma destes valores e dividir por 4 para obter uma média móvel de 4 dias usando o valor de 4 dias. O seguinte valor calculado: FourDayAverage: (StoreSales StoreSales1DayAgo StoreSales2DayAgo StoreSales3DayAgo) / 4.0 Agora, se eu voltar a minha página de gráfico, eu deveria ver que o Excel atualiza a lista de campo para incluir as novas medidas calculadas. Se eu, em seguida, adicionar o campo FourDayAverage à caixa Valores criando uma segunda série no gráfico, agora tenho tanto as vendas diárias reais como a média móvel de quatro dias exibida no mesmo gráfico. O único problema é que eu também gostaria de alterar o formato do gráfico para exibir as vendas diárias (minhas primeiras séries de dados) como colunas e minha média móvel (minha segunda série de dados) como uma linha. Quando eu clique com o botão direito do mouse no gráfico e selecione Alterar tipo de gráfico, eu posso selecionar Combo como o tipo de gráfico como mostrado na figura a seguir. Nesse caso, o gráfico de linha de coluna em cluster é exatamente o que eu quero. Como adicionei a série de média móvel à área de Valores em último lugar, ela se torna, por padrão, a linha e todas as outras séries de dados aparecem como colunas agrupadas. Como eu só tenho um valor para cada dia, o gráfico mostra uma coluna individual por dia. Se eu tivesse entrado minha série de dados na área Valores na ordem errada, eu poderia simplesmente usar esta caixa de diálogo para selecionar o tipo de gráfico para cada série. Quando clico em OK nesta caixa de diálogo, meu gráfico agora se parece com o seguinte, que mostra mais claramente a maior tendência geral e menos flutuação diária. Mas espere, existe uma maneira mais fácil de fazer isso Por que sim, existe. Mas para aprender a fazer isso, você terá que esperar até a próxima semana. Post navigation Meus Arquivos E-mail Assinatura Tópicos Eu falo aboutIm tentando criar uma média móvel no meu modelo. Procurando alguma ajuda. Eu tentei seguir os detalhes em Alberto Ferraris blog aqui. Mas eu não poderia obter a medida DayNumber trabalhando, a sintaxe não parecia correta e eu não poderia corrigi-lo. Meu modelo tem uma tabela de fatos contendo uma lista de casos, juntando-se a uma tabela de data através da data criada. Eu tenho um segundo relacionamento (Inativo) para a tabela Data na coluna ClosedDate. Eu tenho uma medida: Caso Contagem Fechada: CALCULAR (COUNTROWS (Caso), USERELATIONSHIP (CaseClosedDateKey, DateDateKey)). Eu gostaria de uma medida recebendo a soma de Case Closed Count para os últimos três dias do contexto atual. Eu planejo dividir esse número por 3 para obter a média de 3 dias em movimento. Uma outra parte da lógica que eu gostaria de considerar - se o último dia é HOJE, então os 3 dias anteriores são usados ​​- os dados são atualizados a cada 15 minutos, então fazendo isso às 09:00 da manhã seria distorcer a média, como Não é um dia totalmente concluído. Qualquer ajuda é apreciada. Domingo, 17 de fevereiro de 2013 17:25 Respostas Heres um link para uma abordagem usando apenas uma medida calculada que Javier Guillen escreveu um tempo atrás. Espero que ajude. Brent Greenwood, MS, MCITP, CBIP // Por favor marque as respostas corretas e postagens úteis // brentgreenwood. blogspot Editado por Brent Greenwood Editor Segunda-feira, 18 de fevereiro de 2013 16:08 Proposta como resposta por Ed Price - MSFT Microsoft employee, Owner Thursday , 22 de agosto de 2013 19:39 Marcado como resposta por Ed Price - MSFT Microsoft empregado, Proprietário Tuesday, September 17, 2013 6:39 PM Monday, February 18, 2013 4:08 PM Em seu post, Alberto faz uso da Função EARLIER que retorna um valor de um contexto de linha anterior. Isso só funciona em uma expressão de iteração, quando essa expressão é avaliada em um contexto de linha existente (uma outra expressão de iteração, ou uma coluna calculada.) Será que o seguinte atender o requisito (não testado) Caso Contagem Fechada - Últimos 3 dias: CALCULAR ( (DataDateKey, -3, Day). DateDateKey)) O último pode ser feito com uma expressão IF usando a função TODAY () e adaptando o padrão acima. Proposta como resposta por Ed Price - MSFT Microsoft empregado, Proprietário quinta-feira, 22 de agosto de 2013 12:40 PM Heres um link para uma abordagem usando apenas uma medida calculada que Javier Guillen escreveu um tempo atrás . Espero que ajude. Brent Greenwood, MS, MCITP, CBIP // Por favor marque as respostas corretas e postagens úteis // brentgreenwood. blogspot Editado por Brent Greenwood Editor Segunda-feira, 18 de fevereiro de 2013 16:08 Proposta como resposta por Ed Price - MSFT Microsoft employee, Owner Thursday , 22 de agosto de 2013 19:39 Marcado como resposta Ed Price - MSFT Microsoft empregado, Proprietário Terça-feira, 17 de setembro de 2013 6:39 Segunda-feira, 18 de fevereiro de 2013 4:08 PMRolling 12 meses Média em DAX Computing o rolling 12 - Mestre média em DAX parece uma tarefa simples, mas esconde alguma complexidade. Este artigo explica como escrever a melhor fórmula evitando armadilhas comuns usando funções de inteligência de tempo. Começamos com o usual modelo de dados AdventureWorks, com a tabela Produtos, Vendas e Calendário. O Calendário foi marcado como uma tabela de calendário (é necessário trabalhar com qualquer função de inteligência de tempo) e construímos uma hierarquia simples ano-mês-data. Com esta configuração, é muito fácil criar uma primeira tabela dinâmica mostrando as vendas ao longo do tempo: Ao fazer análise de tendências, se as vendas estão sujeitas à sazonalidade ou, de forma mais geral, se você quiser remover o efeito de picos e quedas nas vendas, Técnica comum é a de calcular o valor ao longo de um determinado período, geralmente 12 meses, e média dele. A média móvel em 12 meses fornece um bom indicador da tendência e é muito útil em gráficos. Dada uma data, podemos calcular a média móvel de 12 meses com esta fórmula, que ainda tem alguns problemas que vamos resolver mais tarde: O comportamento da fórmula é simples: calcula o valor de Vendas após a criação de um filtro no calendário que Mostra exatamente um ano inteiro de dados. O núcleo da fórmula é o DATESBETWEEN, que retorna um conjunto inclusivo de datas entre os dois limites. O mais baixo é: Leitura do mais íntimo: se estamos mostrando dados de um mês, digamos julho 2007, tomamos a última data visível usando LASTDATE, que retorna o último dia em julho de 2007. Então usamos NEXTDAY para tomar o primeiro De agosto de 2007 e finalmente usamos SAMEPERIODLASTYEAR para mudar de volta um ano, produzindo 1 de agosto de 2006. O limite superior é simplesmente LASTDATE, ou seja, final de julho de 2007. Se usarmos essa fórmula em uma tabela dinâmica, o resultado parece ótimo, mas nós Tem um problema para a última data: Na verdade, como você pode ver na figura, o valor é corretamente calculado até 2008. Então, não há valor em 2009 (o que é correto, não temos vendas em 2009), mas não há Um valor surpreendente em dezembro de 2010, onde nossa fórmula mostra o total geral em vez de um valor em branco, como seria de esperar. Na verdade, em dezembro, LASTDATE retorna o último dia do ano e NEXTDAY deve retornar a 1 de janeiro de 2011. Mas NEXTDAY é uma função de inteligência de tempo e é esperado para retornar conjuntos de datas existentes. Este fato não é muito evidente e vale a pena algumas palavras mais. Funções de inteligência de tempo não executam matemática em datas. Se você quiser tomar o dia após uma determinada data, você pode simplesmente adicionar 1 a qualquer coluna de data, eo resultado será no dia seguinte. Em vez disso, funções de inteligência de tempo deslocam conjuntos de data para trás e para frente ao longo do tempo. Assim, NEXTDAY leva sua entrada (no nosso caso uma tabela de uma linha com o 31 de dezembro de 2010) e muda um dia depois. O problema é que o resultado deve ser 1 de janeiro de 2011 mas, como a tabela de calendário não contém essa data, o resultado é em branco. Assim, nossa expressão calcula vendas com um limite inferior em branco, que significa o começo do tempo, rendendo como resultado o total geral das vendas. Para corrigir a fórmula é suficiente para alterar a ordem de avaliação do limite inferior: Como você pode ver, agora NEXTDAY é chamado após a mudança de um ano de volta. Desta forma, tomamos 31 de dezembro de 2010, movê-lo para 31 de dezembro de 2009 e tomar o dia seguinte, que é 01 de janeiro de 2010: uma data existente na tabela de calendário. O resultado é agora o esperado: Neste ponto, precisamos apenas dividir esse número por 12 para obter a média móvel. Mas, como você pode facilmente imaginar, nem sempre podemos dividi-la por 12. Na verdade, no início do período não há 12 meses para agregar, mas um número menor. Precisamos calcular o número de meses para os quais há vendas. Isso pode ser feito usando a filtragem cruzada da tabela de calendário com a tabela de vendas depois de aplicarmos o novo contexto de 12 meses. Definimos uma nova medida que calcula o número de meses existentes no período de 12 meses: Você pode ver na próxima figura que a medida Months12M calcula um valor correto: Vale ressaltar que a fórmula não funciona se você escolher um período Mais de 12 meses, porque o CalendarMonthName tem apenas 12 valores. Se você precisar de períodos mais longos, você precisará usar uma coluna YYYYMM para ser capaz de contar mais de 12. A parte interessante desta fórmula que usa a filtragem cruzada é o fato de que ele calcula o número de meses disponíveis, mesmo quando você filtrar usando outros atributos. Se, por exemplo, você selecionar a cor azul usando um slicer, em seguida, as vendas começam em julho de 2007 (não em 2005, como acontece com muitas outras cores). Usando o filtro cruzado no Sales, a fórmula calcula corretamente que em julho de 2007 há um único mês de vendas disponíveis para o Blue: Neste ponto, a média móvel é apenas um DIVIDE away: Quando usamos em uma Tabela Dinâmica, nós ainda Tem um pequeno problema: na verdade, o valor é calculado também para os meses para os quais não há vendas (ou seja, futuros meses): Isso pode ser resolvido usando uma instrução IF para evitar que a fórmula de mostrar valores quando não há vendas. Eu não tenho nada contra IF, mas, para o desempenho viciado entre você, é sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um assassino de desempenho, porque poderia forçar motor de fórmula DAX para chutar. Neste caso específico, a diferença é insignificante, mas , Como uma regra geral, a melhor maneira de remover o valor quando não há vendas é confiar em fórmulas de mecanismo de armazenamento puro como este: Comparando um gráfico usando o Avg12M com outro que mostra Vendas você pode facilmente apreciar como a média móvel Esboça as tendências de uma forma muito mais limpa: Download Mantenha-me informado sobre os próximos artigos (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo. ADX inclui algumas funções de agregação estatística, como média, variância e desvio padrão. Outros cálculos estatísticos típicos exigem que você escreva expressões DAX mais longas. Excel, deste ponto de vista, tem uma linguagem muito mais rica. Os Padrões Estatísticos são uma coleção de cálculos estatísticos comuns: mediana, modo, média móvel, percentil e quartil. Gostaríamos de agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl e Javier Guilln, cujos blogs inspiraram alguns dos seguintes padrões. Exemplo de padrão básico As fórmulas neste padrão são as soluções para cálculos estatísticos específicos. Média Você pode usar funções DAX padrão para calcular a média (média aritmética) de um conjunto de valores. Média. Retorna a média de todos os números em uma coluna numérica. AVERAGEA. Retorna a média de todos os números em uma coluna, manipulando texto e valores não numéricos (valores de texto não numéricos e vazios são contados como 0). AVERAGEX. Calcular a média de uma expressão avaliada sobre uma tabela. Média móvel A média móvel é um cálculo para analisar pontos de dados, criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Você pode usar muitas técnicas DAX para implementar esse cálculo. A técnica mais simples é usar AVERAGEX, iterando uma tabela da granularidade desejada e calculando para cada iteração a expressão que gera o único ponto de dados a ser usado na média. Por exemplo, a seguinte fórmula calcula a média móvel dos últimos 7 dias, supondo que você está usando uma tabela Data no seu modelo de dados. Usando AVERAGEX, você calcula automaticamente a medida em cada nível de granularidade. Ao usar uma medida que pode ser agregada (como SUM), então outra abordagem baseada em CALCULATE pode ser mais rápida. Você pode encontrar esta abordagem alternativa no padrão completo de Moving Average. Variância Você pode usar funções padrão DAX para calcular a variação de um conjunto de valores. VAR. S. Retorna a variância de valores em uma coluna que representa uma população de amostra. VAR. P. Retorna a variância de valores em uma coluna que representa toda a população. VARX. S. Retorna a variância de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando uma população de amostra. VARX. P. Retorna a variância de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando a população inteira. Desvio Padrão Você pode usar funções padrão DAX para calcular o desvio padrão de um conjunto de valores. STDEV. S. Retorna o desvio padrão de valores em uma coluna que representa uma população de amostra. STDEV. P. Retorna o desvio padrão de valores em uma coluna que representa toda a população. STDEV. S. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando uma população de amostra. STDEV. P. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando a população inteira. Mediana A mediana é o valor numérico que separa a metade superior de uma população da metade inferior. Se houver um número ímpar de linhas, a mediana é o valor médio (ordenando as linhas do valor mais baixo ao valor mais alto). Se houver um número par de linhas, é a média dos dois valores médios. A fórmula ignora valores em branco, que não são considerados parte da população. O resultado é idêntico à função MEDIAN no Excel. A Figura 1 mostra uma comparação entre o resultado retornado pelo Excel ea fórmula DAX correspondente para o cálculo da mediana. Figura 1 Exemplo de cálculo mediano em Excel e DAX. Modo O modo é o valor que aparece mais frequentemente num conjunto de dados. A fórmula ignora valores em branco, que não são considerados parte da população. O resultado é idêntico às funções MODE e MODE. SNGL no Excel, que retornam apenas o valor mínimo quando existem vários modos no conjunto de valores considerados. A função Excel MODE. MULT retornaria todos os modos, mas você não pode implementá-lo como uma medida no DAX. A Figura 2 compara o resultado retornado pelo Excel com a fórmula DAX correspondente para o cálculo de modo. Figura 2 Exemplo de cálculo de modo em Excel e DAX. Percentil O percentil é o valor abaixo do qual uma determinada percentagem de valores num grupo cai. A fórmula ignora valores em branco, que não são considerados parte da população. O cálculo no DAX requer várias etapas, descritas na seção Padrão completo, que mostra como obter os mesmos resultados das funções Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Quartil Os quartis são três pontos que dividem um conjunto de valores em quatro grupos iguais, cada grupo compreendendo um quarto dos dados. Você pode calcular os quartis usando o padrão Percentile, seguindo estas correspondências: Primeiro quartil quartil inferior 25º percentil Segundo quartil mediano 50º percentil Terceiro quartil quartil superior 75 percentil Padrão Completo Alguns cálculos estatísticos têm uma descrição mais longa do padrão completo, porque Você pode ter diferentes implementações dependendo de modelos de dados e outros requisitos. Média móvel Normalmente, você avalia a média móvel referindo-se ao nível de granularidade do dia. O modelo geral da seguinte fórmula tem estes marcadores: ltnumberofdaysgt é o número de dias para a média móvel. Ltdatecolumngt é a coluna de data da tabela de datas se você tiver uma ou a coluna de data da tabela contendo valores se não houver tabela de datas separada. Ltmeasuregt é a medida para calcular como a média móvel. O padrão mais simples usa a função AVERAGEX no DAX, que automaticamente considera apenas os dias para os quais há um valor. Como alternativa, você pode usar o modelo a seguir em modelos de dados sem uma tabela de datas e com uma medida que pode ser agregada (como SUM) durante todo o período considerado. A fórmula anterior considera um dia sem dados correspondentes como uma medida que tem 0 valor. Isso pode acontecer somente quando você tem uma tabela de datas separada, que pode conter dias para os quais não há transações correspondentes. Você pode fixar o denominador para a média usando apenas o número de dias para o qual há transações usando o seguinte padrão, em que: ltfacttablegt é a tabela relacionada à tabela de datas e que contém valores calculados pela medida. Você pode usar as funções DATESBETWEEN ou DATESINPERIOD em vez de FILTER, mas elas funcionam apenas em uma tabela de data regular, enquanto que você pode aplicar o padrão descrito acima também para tabelas de datas não-regular e para modelos que não têm uma tabela de datas. Por exemplo, considere os diferentes resultados produzidos pelas duas medidas a seguir. Na Figura 3, você pode ver que não há vendas em 11 de setembro de 2005. No entanto, essa data está incluída na tabela Data, portanto, há 7 dias (de 11 de setembro a 17 de setembro) que têm apenas 6 dias com dados. Figura 3 Exemplo de cálculo da média móvel considerando e ignorando datas sem vendas. A medida Moving Average 7 Days tem um número menor entre 11 de setembro e 17 de setembro, porque considera 11 de setembro como um dia com 0 vendas. Se você quiser ignorar dias sem vendas, use a medida Moving Average 7 Days No Zero. Esta pode ser a abordagem certa quando você tem uma tabela de datas completa, mas você quer ignorar dias sem transações. Usando a fórmula Moving Average 7 Days, o resultado está correto porque AVERAGEX automaticamente considera apenas valores não em branco. Tenha em mente que você pode melhorar o desempenho de uma média móvel, persistindo o valor em uma coluna calculada de uma tabela com a granularidade desejada, como data ou data e produto. No entanto, a abordagem de cálculo dinâmico com uma medida oferece a capacidade de usar um parâmetro para o número de dias da média móvel (por exemplo, substituir ltnumberofdaysgt por uma medida implementando o padrão de Tabela de Parâmetros). Mediana A mediana corresponde ao percentil 50, que você pode calcular usando o padrão Percentile. No entanto, o padrão Median permite otimizar e simplificar o cálculo mediano usando uma única medida, em vez das várias medidas exigidas pelo padrão Percentile. Você pode usar essa abordagem ao calcular a mediana dos valores incluídos no ltvaluecolumngt, como mostrado abaixo: Para melhorar o desempenho, você pode querer persistir o valor de uma medida em uma coluna calculada, se você deseja obter a mediana para os resultados de Uma medida no modelo de dados. No entanto, antes de fazer essa otimização, você deve implementar o cálculo MedianX com base no modelo a seguir, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela de datas se você deseja calcular a mediana de uma medida calculada no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se desejar calcular a mediana de uma medida calculada no nível de mês. Ltmeasuregt é a medida para calcular para cada linha de ltgranularitytablegt para o cálculo mediano. Ltmeasuretablegt é a tabela que contém os dados utilizados por ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt for uma dimensão como 8216Date8217, então o ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 contendo a coluna Internet Sales Amount somada pela medida Internet Total Sales. Por exemplo, você pode escrever a mediana de Internet de vendas total para todos os clientes na Adventure Works da seguinte forma: Sugestão O seguinte padrão: é usado para remover as linhas da ltgranularitytablegt que não têm dados correspondentes na seleção atual. É uma maneira mais rápida do que usar a seguinte expressão: No entanto, você pode substituir toda a expressão CALCULATETABLE com apenas ltgranularitytablegt se você quiser considerar valores em branco do ltmeasuregt como 0. O desempenho da fórmula MedianX depende do número de linhas na Tabela iterada e sobre a complexidade da medida. Se o desempenho for ruim, você pode persistir o resultado de ltmeasuregt em uma coluna calculada do lttablegt, mas isso removerá a capacidade de aplicar filtros ao cálculo mediano no momento da consulta. O Percentile Excel tem duas implementações diferentes de cálculo de percentis com três funções: PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Todos eles retornam o percentil K de valores, onde K está na faixa de 0 a 1. A diferença é que PERCENTILE e PERCENTILE. INC considerar K como um intervalo inclusivo, enquanto PERCENTILE. EXC considera a gama K 0 a 1 como exclusiva . Todas essas funções e suas implementações DAX recebem um valor percentil como parâmetro, que chamamos de valor de percentil K. ltKgt está na faixa de 0 a 1. As duas implementações DAX de percentil exigem algumas medidas que são semelhantes, mas diferentes o suficiente para exigir Dois conjuntos diferentes de fórmulas. As medidas definidas em cada padrão são: KPerc. O valor percentil corresponde a ltKgt. PercPos. A posição do percentil no conjunto de valores ordenados. ValueLow. O valor abaixo da posição percentil. Valor Alto. O valor acima da posição percentil. Percentil. O cálculo final do percentil. Você precisa das medidas ValueLow e ValueHigh no caso do PercPos contém uma parte decimal, porque então você tem que interpolar entre ValueLow e ValueHigh, a fim de retornar o valor percentil correto. A Figura 4 mostra um exemplo dos cálculos feitos com fórmulas Excel e DAX, usando ambos os algoritmos de percentil (inclusive e exclusivo). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas do Excel eo cálculo DAX equivalente. Nas seções a seguir, as fórmulas Percentile executam o cálculo em valores armazenados em uma coluna de tabela, DataValue, enquanto que as fórmulas PercentileX executam o cálculo em valores retornados por uma medida calculada em uma determinada granularidade. Percentile Inclusive A implementação do Percentile Inclusive é a seguinte. Percentile Exclusive A implementação do Percentile Exclusive é a seguinte. PercentileX Inclusive A implementação do PercentileX Inclusive é baseada no seguinte modelo, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela de datas se você deseja calcular o percentil de uma medida no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se você quiser calcular o percentil de uma medida no nível de mês. Ltmeasuregt é a medida a calcular para cada linha de ltgranularitytablegt para o cálculo do percentil. Ltmeasuretablegt é a tabela que contém os dados utilizados por ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt é uma dimensão tal como 8216Date, 8217 então o ltmeasuretablegt será 8216Sales8217 contendo a coluna Amount somada pela medida Total Amount. Por exemplo, você pode escrever o PercentileXInc do valor total de vendas para todas as datas na tabela Data da seguinte forma: PercentileX Exclusive A implementação do PercentileX Exclusive é baseada no modelo a seguir, usando os mesmos marcadores usados ​​no PercentileX Inclusive: Por exemplo, você Pode escrever o PercentileXExc do montante total de vendas para todas as datas na tabela Data da seguinte forma: Downloads Mantenha-me informado sobre os próximos padrões (newsletter). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Publicado em 17 de março de 2014 por Outros padrões que você pode gostar Padrões de Tempo Os padrões de tempo DAX são usados ​​para implementar cálculos relacionados ao tempo sem depender das funções de inteligência de tempo DAX. Isso é útil sempre que você tiver calendários personalizados, como um calendário de semana ISO 8601 ou quando você estiver usando um Analysis Services hellip Padrões de orçamento Os padrões de orçamento são técnicas que você usa para comparar informações de orçamento com outros dados. Eles são uma extensão do tratamento de diferentes granularidades e, como tal, usar algoritmos de alocação para exibir o orçamento em granularidades para o qual é hellip Dax Patterns é produzido por SQLBI. Copyright copy Loader. Todos os direitos são reservados. Microsoft Excel reg e todas as outras marcas comerciais e direitos autorais são de propriedade de seus respectivos proprietários.