Ssis moving average

Rolling 12 Months Average no DAX Computing a média de 12 meses 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 modelo usual de dados AdventureWorks, com produtos, vendas e tabela de calendário. O Calendário foi marcado como uma tabela de calendário (é necessário trabalhar com qualquer função de inteligência do tempo) e nós construímos uma hierarquia simples ano-mês-data. Com esta configuração, é muito fácil criar uma primeira tabela dinâmica mostrando vendas ao longo do tempo: ao fazer análise de tendências, se as vendas estiverem sujeitas à sazonalidade ou, em geral, se você deseja remover o efeito de picos e queda nas vendas, A técnica comum é a de calcular o valor em um determinado período, geralmente 12 meses, e a média. A média móvel em 12 meses fornece um indicador suave da tendência e é muito útil em gráficos. Dado uma data, podemos calcular a média móvel de 12 meses com esta fórmula, que ainda possui alguns problemas que resolveremos mais tarde: O comportamento da fórmula é simples: calcula o valor de Vendas depois de criar um filtro no calendário que Mostra exatamente um ano completo de dados. O núcleo da fórmula é o DATESBETWEEN, que retorna um conjunto inclusivo de datas entre os dois limites. O menor é: lendo-o do mais íntimo: se estamos mostrando dados por um mês, digamos, julho de 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 esta fórmula em uma tabela dinâmica, o resultado parece ser bom, mas nós Tem um problema para a última data: de fato, como você pode ver na figura, o valor é calculado corretamente até 2008. Então, não há valor em 2009 (o que é correto, não temos vendas em 2009), mas existe Um valor surpreendente em dezembro de 2010, onde nossa fórmula mostra o grande total em vez de um valor em branco, como seria de esperar. Na verdade, em dezembro, o LASTDATE retorna o último dia do ano e NEXTDAY deve retornar o 1 de janeiro de 2017. Mas NEXTDAY é uma função de inteligência do tempo e espera-se que retornem conjuntos de datas existentes. Este fato não é muito evidente e vale mais algumas palavras. As funções de inteligência do tempo não executam matemática nas datas. Se você quiser tomar um dia após uma determinada data, você pode simplesmente adicionar 1 a qualquer coluna de data e o resultado será no dia seguinte. Em vez disso, as funções de inteligência do tempo mudam os conjuntos de datas de ida e volta ao longo do tempo. Assim, NEXTDAY adquire a sua entrada (no nosso caso uma tabela de uma única linha com o 31 de dezembro de 2010) e desloca-a um dia depois. O problema é que o resultado deve ser 1 de janeiro de 2017, mas, como a tabela do Calendário não contém essa data, o resultado é BLANK. Assim, nossa expressão calcula as vendas com um limite inferior em branco, o que significa o início dos tempos, resultando como resultado do grande total de vendas. Para corrigir a fórmula, basta 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, nós levamos 31 de dezembro de 2010, movê-lo para 31 de dezembro de 2009 e levamos no dia seguinte, que é 1 de janeiro de 2010: uma data existente na tabela do calendário. O resultado é agora o esperado: neste ponto, precisamos apenas dividir esse número em 12 para obter a média móvel. Mas, como você pode facilmente imaginar, nem sempre podemos dividi-lo em 12. De fato, 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 do 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 Mess12M calcula um valor correto: Vale ressaltar que a fórmula não funciona se você escolher um período Mais de 12 meses, porque o CalendarMonthName possui apenas 12 valores. Se você precisar de períodos mais longos, você precisará usar uma coluna YYYYMM para poder contar mais do que 12. A parte interessante desta fórmula que usa filtragem cruzada é o fato de que ele calcula o número de meses disponíveis mesmo quando você filtra usando outro atributos. Se, por exemplo, você selecionar a cor azul usando um cortador, as vendas começam em julho de 2007 (não em 2005, como acontece com muitas outras cores). Usando o filtro cruzado em Vendas, 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: quando usamos isso em uma tabela dinâmica, nós ainda Tem um pequeno problema: de fato, o valor é calculado também por meses para os quais não há vendas (ou seja, meses futuros): isso pode ser resolvido usando uma declaração IF para evitar que a fórmula mostre valores quando não há vendas. Eu não tenho nada contra IF, mas, para o desempenho viciado em você, sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um assassino do desempenho, porque poderia forçar o mecanismo de fórmula DAX a entrar. Neste caso específico, a diferença é insignificante, mas , Como regra geral, a melhor maneira de remover o valor quando não há vendas é confiar em fórmulas de mecanismo de armazenamento puro como esta: Comparando um gráfico usando o Avg12M com outro que mostra as Vendas, você pode facilmente apreciar como a média móvel Descreve as tendências de uma maneira muito mais limpa: mantenha-me informado sobre os próximos artigos (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Estou trabalhando com o SQL Server 2008 R2, tentando calcular uma média móvel. Para cada registro na minha opinião, gostaria de coletar os valores dos 250 registros anteriores e, em seguida, calcular a média para esta seleção. As minhas colunas de exibição são as seguintes: TransactionID é exclusivo. Para cada ID de transação. Gostaria de calcular a média do valor da coluna, em relação aos 250 registros anteriores. Então, para TransactionID 300, colete todos os valores das 250 linhas anteriores (a exibição é ordenada por TransactionID) e, em seguida, na coluna MovAvg, escreva o resultado da média desses valores. Estou procurando coletar dados dentro de uma variedade de registros. Solicitado 28 de outubro às 20: 58Relagem de médias ou médias móveis em SSAS As médias móveis suavizam os dados de preços para formar um indicador de tendência seguinte. Eles não prevêem a direção do preço, mas sim definem a direção atual com um atraso. As médias móveis são desactualizadas porque se baseiam em preços passados. Apesar deste atraso, as médias móveis ajudam a melhorar a ação do preço e a eliminar o ruído. Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bollinger Bands. MACD e o McClellan Oscillator. Os três tipos mais populares de médias móveis são a média móvel simples (SMA) e a média móvel ponderada (WMA) a média móvel exponencial (EMA). Essas médias móveis podem ser usadas para identificar a direção da tendência ou definir níveis potenciais de suporte e resistência. Média móvel simples (SMA) Uma média móvel simples é formada calculando o preço médio de uma garantia em um período específico de períodos. A maioria das médias móveis baseia-se nos preços de fechamento. Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias de preços de fechamento dividida por cinco. Como o próprio nome indica, uma média móvel é uma média que se move. Os dados antigos são descartados à medida que novos dados estão disponíveis. Isso faz com que a média se mova ao longo da escala de tempo. Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três dias. Preços diários de fechamento: 11,12,13,14,15,16,17 Primeiro dia de SMA de 5 dias: (11 12 13 14 15) 5 13 Segundo dia de SMA de 5 dias: (12 13 14 15 16) 5 14 Terceiro dia de SMA de 5 dias: (13 14 15 16 17) 5 15 O primeiro dia da média móvel cobre apenas os últimos cinco dias. O segundo dia da média móvel diminui o primeiro ponto de dados (11) e adiciona o novo ponto de dados (16). O terceiro dia da média móvel continua diminuindo o primeiro ponto de dados (12) e adicionando o novo ponto de dados (17). No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 durante um total de sete dias. Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 durante um período de cálculo de três dias. Observe também que cada valor médio móvel está abaixo do último preço. Por exemplo, a média móvel para o dia 1 é igual a 13 e o último preço é 15. Os preços nos quatro dias anteriores foram menores e isso faz com que a média móvel atinja. Em uma agregação móvel. A técnica importante é construir um intervalo com o nível usando os pontos finais relativos ao membro atual, podemos criar esse intervalo usando muitas funções no MDX, dependendo do intervalo médias para o intervalo de 6 meses médias para o intervalo de 6 meses Média do período atual e Período anterior Usando períodos paralelos com o membro Measures. avg12ms como avg (Data. Month of Year. lag (11): Date. Month of Year, Measures. Internet Sales Quantity) member Measures. avg6ms as avg (Date. Month of Year. lag (5): Data. Mês do Ano, Medidas. Quantidade de Vendas Internas) membro Medidas. avg3ms como média (Data. Mercado do Ano. lag (2): Data. Mês do Ano, Medidas. Quantidade de Vendas Internas) selecione em colunas de Navegação de Postes de Aventura