Moving average excel powerpivot no Brasil

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada 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. Nota: 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 o intervalo 2 eo intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Calculando uma Média Móvel no PowerPivot Há duas semanas prometi falar sobre como gerar uma média móvel no PowerPivot, mas na semana passada fiquei desviado por Informando sobre uma maneira legal de 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 encontraram. 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 iria querer 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, talvez eu queira 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 que eu me sentaria até que a média móvel me diga para agir. Qualquer investidor bom estoque irá dizer-lhe há muitos outros fatores internos e externos a uma empresa que poderia forçar a sua mão para vender ou comprar qualquer estoque em 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 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 as vendas diárias da Contoso diariamente durante um período de 3 meses durante o verão de 2008. Eu escolhi mostrar os dados como um gráfico para ajudar a mostrar como as vendas flutuam ao longo do 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 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 períodos de tempo diferentes 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 seguinte medida. 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 um valor de 4 dias. O seguinte valor calculado: FourDayAverage: (StoreSales StoreSales1DayAgo StoreSales2DayAgo StoreSales3DayAgo) 4.0 Agora, se eu voltar para a minha página de gráfico, eu deveria ver que o Excel atualiza a lista de campo para incluir as novas medidas calculadas. Se eu adiciono o campo FourDayAverage à caixa Values ​​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 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 da Linha de Colunas em Cluster é exatamente o que eu quero. Como adicionei a série de média móvel à área de Valores em último lugar, ela torna-se, 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 essa 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 como fazer isso, você terá que esperar até a próxima semana. Post navigation Meus Arquivos E-mail Assinatura Tópicos Eu falo sobreRolling 12 meses Média em DAX Computing a média de 12 meses de rolamento 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 a 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 01 de agosto de 2006. O limite superior é simplesmente LASTDATE, ou seja, final de julho de 2007. Se usamos essa fórmula em uma tabela dinâmica, o resultado parece bom, 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 2017. 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 2017 mas, como a tabela de calendário não contém essa data, o resultado é em branco. Assim, nossa expressão calcula as vendas com um limite inferior em branco, que significa o início do tempo, resultando 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 o deslocamento 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 do 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 aplicar 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 filtragem cruzada é o fato de que ele calcula o número de meses disponíveis, mesmo quando você filtra 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 de rolamento é apenas um DIVIDE de distância: Quando usá-lo em um Pivot Table, ainda Tem um pequeno problema: na verdade, o valor é calculado também para meses para os quais não há vendas (ou seja, futuros meses): Isso pode ser resolvido usando uma instrução IF para evitar que a fórmula mostre valores quando não há vendas. Eu não tenho nada contra IF, mas, para o desempenho viciado entre vocês, é sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um assassino desempenho, porque poderia forçar motor DAX fórmula para chutar. 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 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: Mantenha-me informado sobre os próximos artigos (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo.