Powerpivot الحركة من المتوسط - داكس

المتداول 12 شهرا متوسط ​​في داكسوتينغ المتوسط ​​المتداول 12 شهرا في داكس يبدو وكأنه مهمة بسيطة، لكنه يخفي بعض التعقيد يشرح هذا المقال كيفية كتابة أفضل صيغة تجنب المزالق الشائعة باستخدام دالة الذكاء الوقت. نبدأ مع نموذج البيانات أدفنتوروركس المعتادة ، مع المنتجات والمبيعات والتقويم الجدول وقد تم وضع علامة التقويم كجدول تقويم فمن الضروري العمل مع أي وظيفة الاستخبارات الوقت ونحن بنينا التسلسل الهرمي بسيط من تاريخ شهر الشهر مع هذا الإعداد، فمن السهل جدا لإنشاء أول بيفوتابل تظهر المبيعات مع مرور الوقت. عندما القيام تحليل الاتجاه، إذا كانت المبيعات تخضع للموسمية أو، بشكل أعم، إذا كنت ترغب في إزالة تأثير القمم وقطرات في المبيعات، وتقنية مشتركة هي أن حساب القيمة على مدى فترة معينة ، وعادة 12 شهرا، ومتوسط ​​ذلك المتوسط ​​المتداول أكثر من 12 شهرا يوفر مؤشر السلس للاتجاه وهو مفيد جدا في الرسوم البيانية. وعندما يكون التاريخ، يمكننا حساب المتوسط ​​المتداول لمدة 12 شهرا مع ثي s التي لا تزال لديها بعض المشاكل التي سوف نحل في وقت لاحق. تصحيح الصيغة بسيط يحسب قيمة المبيعات بعد إنشاء فلتر على التقويم الذي يظهر بالضبط سنة كاملة من البيانات جوهر الصيغة هو داتسبيتوين ، الذي يعود مجموعة شاملة من التواريخ بين الحدود اثنين هو أقل من واحد. إعادة القراءة من أعمق إذا كنا عرض البيانات لمدة شهر، ويقول يوليو 2007، ونحن نأخذ آخر تاريخ مرئي باستخدام لاستديت، الذي يعود في اليوم الأخير في يوليو 2007 ثم نستخدم نيكستداي لاتخاذ 1 أغسطس 2007، ونحن أخيرا استخدام سامبيريودلاستيار لتحويل مرة أخرى سنة واحدة، مما أسفر عن 1 من أغسطس 2006 الحد الأعلى هو ببساطة لاستديت، أي نهاية يوليو 2007. إذا كنا نستخدم هذه الصيغة في بيفوتابل، والنتيجة تبدو على ما يرام، ولكن لدينا مشكلة لتاريخ الماضي. في الواقع، كما ترون في الشكل، يتم احتساب قيمة بشكل صحيح حتى عام 2008 ثم، ليس هناك قيمة في عام 2009 وهو الصحيح، ونحن لا ر لديها مبيعات في عام 2009 ولكن هناك سوربري تغني القيمة في ديسمبر 2010، حيث تظهر صيغتنا المجموع الكلي بدلا من قيمة فارغة، كما نتوقع. في الواقع، في ديسمبر، لاستدات بإرجاع اليوم الأخير من السنة و نيكستداي يجب أن يعود 1 يناير 2011 ولكن نيكستداي هو وظيفة الاستخبارات الوقت ومن المتوقع أن يعود مجموعات من التواريخ الحالية هذه الحقيقة ليست واضحة جدا ويستحق بضع كلمات more. Time وظائف الاستخبارات لا تؤدي الرياضيات في التواريخ إذا كنت تريد أن تأخذ اليوم بعد تاريخ معين، يمكنك ببساطة إضافة 1 إلى أي عمود التاريخ، والنتيجة ستكون في اليوم التالي بدلا من ذلك، وظائف الاستخبارات الوقت تحول مجموعات من التاريخ ذهابا وإيابا مع مرور الوقت وهكذا، يأخذ نيكستداي مدخلاتها في حالتنا جدول صف واحد مع 31 من ديسمبر 2010 وتحويله بعد يوم واحد المشكلة هي أن النتيجة يجب أن تكون 1 يناير 2011 ولكن نظرا لأن جدول التقويم لا يحتوي على هذا التاريخ، والنتيجة هي BLANK. Thus، تعبيرنا يحسب المبيعات مع حد أدنى فارغة، والتي يعني البداية من الوقت، مما أسفر عن نتيجة المجموع الكبير من المبيعات لتصحيح الصيغة يكفي لتغيير ترتيب التقييم من الحدود الدنيا. كما يمكنك أن ترى، ويسمى الآن نيكستداي بعد التحول من سنة واحدة مرة أخرى وبهذه الطريقة، ونحن نأخذ 31 ديسمبر 2010، نقله إلى 31 ديسمبر 2009 واتخاذ في اليوم التالي، وهو الأول من يناير 2010 موعدا قائما في جدول التقويم. النتيجة هي الآن المتوقع واحد. في هذه النقطة، نحن بحاجة فقط لتقسيم هذا العدد من 12 للحصول على المتوسط ​​المتداول ولكن، كما يمكنك أن تتخيل بسهولة، ونحن لا يمكن دائما تقسيمه من قبل 12 في الواقع، في بداية الفترة ليست هناك 12 شهرا لتجميع، ولكن عدد أقل نحن بحاجة لحساب عدد الأشهر التي هناك مبيعات يمكن تحقيق ذلك باستخدام تصفية عبر جدول التقويم مع جدول المبيعات بعد أن طبقنا 12 شهرا السياق الجديد نحن نحدد قياس جديد يحسب عدد الأشهر الحالية في فترة 12 شهرا. أنت يمكن أن نرى في الشكل التالي أن month12 M قياس قيمة صحيحة. من الجدير بالذكر أن الصيغة لا تعمل إذا اخترت فترة أطول من 12 شهرا لأن التقويم مونثنام يحتوي فقط 12 قيم إذا كنت بحاجة إلى فترات أطول، ستحتاج إلى استخدام عمود ييم لتكون قادرة على الاعتماد أكثر من 12. الجزء مثيرة للاهتمام من هذه الصيغة التي تستخدم تصفية عبر هو حقيقة أنه يحسب عدد من أشهر المتاحة حتى عند تصفية باستخدام سمات أخرى إذا، على سبيل المثال، يمكنك اختيار اللون الأزرق باستخدام تقطيع اللحم ، ثم تبدأ المبيعات في يوليو 2007 لا في عام 2005، كما يحدث لكثير من الألوان الأخرى باستخدام فلتر الصليب على المبيعات، الصيغة يحسب بشكل صحيح أنه في يوليو 2007 هناك شهر واحد من المبيعات المتاحة ل Blue. At هذه النقطة، المتداول متوسط ​​هو مجرد ديفيد بعيدا. عندما نستخدمها في جدول المحورية، لا يزال لدينا قضية صغيرة في الواقع، يتم احتساب قيمة أيضا لشهور التي لا توجد مبيعات أي أشهر في المستقبل. هذا يمكن حلها باستخدام بيان إف لمنع الصيغة من والتي تبين القيم عندما لا توجد مبيعات ليس لدي شيء ضد إف ولكن بالنسبة للمدمنين الأداء بينكم، فمن الجدير بالذكر دائما أن إف قد يكون قاتل الأداء، لأنه يمكن أن يجبر محرك صيغة داكس للركلة في في هذه الحالة المحددة، والفرق لا يكاد يذكر، ولكن، كقاعدة عامة، فإن أفضل طريقة لإزالة القيمة عندما لا يكون هناك مبيعات هو الاعتماد على الصيغ محرك التخزين النقي مثل هذا أونيبارينغ الرسم البياني باستخدام متوسط ​​AV12M مع واحد آخر يظهر المبيعات يمكنك بسهولة نقدر كيف المتوسط ​​المتداول يحدد الاتجاهات بطريقة أنظف بكثير. إبقائي على علم حول المقالات القادمة النشرة الإخبارية إلغاء الاختيار لتحميل مجانا file. DAX يتضمن بعض وظائف التجميع الإحصائية، مثل المتوسط ​​والتباين والانحراف المعياري تتطلب الحسابات الإحصائية النموذجية الأخرى لك كتابة أطول تعبيرات داكس إكسيل، من وجهة النظر هذه، لديها أكثر ثراء language. The الأنماط الإحصائية هي عبارة عن مجموعة من الحسابات الإحصائية المشتركة وسيط، وزارة الدفاع e، المتوسط ​​المتحرك، المئوي، والربع الرباعي نود أن نشكر كولن بانفيلد، جيرارد بروكل، وخافيير غيلن، الذي ألهمت بلوق بعض الأنماط التالية. النمط البسيط مثال. الصيغ في هذا النمط هي الحلول لحسابات إحصائية محددة. يمكنك استخدام وظائف داكس القياسية لحساب المتوسط ​​الحسابي المتوسط ​​لمجموعة من القيم. ترجع أفيراج متوسط ​​كل الأرقام في عمود رقمي. ترجع أفيراجي متوسط ​​كل الأرقام في عمود، مع معالجة كل من النص وغير الرقمي قيم القيم النصية غير العددية والفاخرة عد 0.AVERAGEX حساب المتوسط ​​على تعبير يتم تقييمه عبر جدول. المتوسط ​​المتحرك. المتوسط ​​المتحرك هو حساب لتحليل نقاط البيانات من خلال إنشاء سلسلة من المتوسطات لمجموعات فرعية مختلفة من البيانات الكاملة مجموعة يمكنك استخدام العديد من تقنيات داكس لتنفيذ هذا الحساب أبسط تقنية باستخدام أفيراجيكس، وتكرار جدول من تحبب المطلوب وحساب لكل التكرار إكسبريس سيون الذي يولد نقطة بيانات واحدة لاستخدامها في المتوسط ​​على سبيل المثال، تحسب الصيغة التالية المتوسط ​​المتحرك لآخر 7 أيام على افتراض أنك تستخدم جدول تاريخ في نموذج البيانات الخاص بك. باستخدام أفيراجيكس تقوم تلقائيا بحساب المقياس عند كل مستوى دقة عند استخدام مقياس يمكن تجميعه مثل سوم، ثم نهج آخر يعتمد على حساب قد يكون أسرع يمكنك العثور على هذا النهج البديل في نمط كامل من المتوسط ​​المتحرك. يمكنك استخدام وظائف داكس القياسية لحساب التباين من مجموعة القيم. يقوم فار S بإرجاع تباين القيم في عمود يمثل عينة نموذجية. يقوم فار P بإرجاع تباين القيم في عمود يمثل المجموعة بأكملها. ترجع فاركس S تباين تعبير يتم تقييمه عبر جدول يمثل عينة سكانية. VARX P ترجع التباين للتعبير الذي تم تقييمه عبر جدول يمثل مجموع السكان. الانحراف القياسي. يمكنك استخدام وظائف داكس القياسية إلى كالكولات e الانحراف المعياري لمجموعة من القيم. ستديف S ترجع الانحراف المعياري للقيم في عمود يمثل عينة نموذجية. ترجع P ريفدينتيون الانحراف المعياري للقيم في عمود يمثل مجموع السكان. ستديفس S ترجع الانحراف المعياري التعبير الذي تم تقييمه على جدول يمثل عينة من السكان. ترجع إكسديفكس P الانحراف المعياري للتعبير الذي تم تقييمه على جدول يمثل مجموع السكان. المتوسط ​​هو القيمة العددية التي تفصل النصف الأعلى من السكان من النصف السفلي إذا كان هناك غريبة عدد الصفوف، الوسيط هو القيمة المتوسطة فرز الصفوف من أدنى قيمة إلى أعلى قيمة إذا كان هناك عدد من الصفوف، يكون متوسط ​​القيمتين المتوسطتين تتجاهل الصيغة القيم الفارغة، والتي لا تعتبر جزءا من السكان النتيجة مطابقة لدالة ميديان في إكسيل. ويبين الشكل 1 مقارنة بين النتيجة التي تم إرجاعها بواسطة إكسيل وصيغة داكس المقابلة لحساب متوسط. الشكل 1 مثال لحساب متوسط ​​في إكسيل و DAX. The هو القيمة التي تظهر في معظم الأحيان في مجموعة من البيانات تتجاهل الصيغة القيم الفارغة التي لا تعتبر جزءا من السكان النتيجة متطابقة مع مود والوظائف في إكسيل التي تعيد فقط الحد الأدنى للقيمة عندما تكون هناك أوضاع متعددة في مجموعة القيم التي تم النظر فيها ستقوم الدالة إكسيل بإرجاع كافة الأوضاع ولكن لا يمكنك تنفيذها كمقياس في داكس. يقارن الشكل 2 النتيجة التي تم إرجاعها بواسطة إكسيل مع صيغة داكس المقابلة لحساب الوضع. الشكل 2 مثال لحساب الوضع في إكسيل و DAX. The النسبة المئوية هي القيمة التي تقل عنها نسبة معينة من القيم في مجموعة تتجاهل الصيغة القيم الفارغة التي لا تعتبر جزءا من السكان يتطلب الحساب في داكس عدة خطوات، موضحة في المقطع "نمط كامل"، الذي يوضح كيفية الحصول على نفس نتائج وظائف إكسيل بيرسنتيل، و. الربع هي ثلاث نقاط تقسم مجموعة من القيم إلى أربع مجموعات متساوية، كل مجموعة تتكون من ربع البيانات يمكنك حساب الرباعي باستخدام النمط المئوي، بعد هذه المراسلات. الربع الأول الرباعي السفلي الخامس عشر المئوي. المتوسط ​​الرباعي المتوسط ​​الخمسون المئوي. ثلاثية الرباعية العليا الرباعية 75th المئويةالأنماط المئوية. حسابات إحصائية قليلة لديها وصف أطول للنمط الكامل، لأنك قد يكون لها تطبيقات مختلفة اعتمادا على نماذج البيانات وغيرها من المتطلبات. المحرك المتوسط. عادة تقييم المتوسط ​​المتحرك عن طريق الرجوع إلى اليوم مستوى التفصيلية يكون النموذج العام للصيغة التالية له هذه العلامات. نومبروفايس هو عدد الأيام للمتوسط ​​المتحرك. داتيكولومن هو عمود التاريخ لجدول التاريخ إذا كان لديك واحد أو عمود التاريخ للجدول الذي يحتوي على قيم إذا كان هناك لا يوجد جدول تاريخ منفصل. القياس هو مقياس لحساب كمتوسط ​​متحرك. أبسط نمط يستخدم أفيراجيكس فونك في داكس، والتي تعتبر تلقائيا الأيام التي توجد فيها قيمة فقط. كبديل، يمكنك استخدام القالب التالي في نماذج البيانات بدون جدول تاريخ ومع مقياس يمكن تجميعه مثل سوم على مدار الفترة التي تم النظر فيها . تعتبر الصيغة السابقة يوم مع عدم وجود بيانات المقابلة كمقياس له 0 قيمة يمكن أن يحدث هذا فقط عندما يكون لديك جدول تاريخ منفصل، والتي قد تحتوي على أيام التي لا توجد معاملات المقابلة يمكنك إصلاح المقاسم للمتوسط ​​باستخدام فقط عدد الأيام التي توجد معاملات باستخدام النمط التالي، حيث إن. tabletable هو الجدول المتعلق بجدول التاريخ والذي يحتوي على قيم محسوبة بواسطة المقياس. يمكنك استخدام الدالات داتسبيتوين أو داتيسينبيريود بدلا من فيلتر، ولكن تعمل هذه فقط في جدول تاريخ عادي، بينما يمكنك تطبيق النمط الموضح أعلاه أيضا على جداول التواريخ غير العادية وعلى النماذج التي ليس لها جدول تاريخ. على سبيل المثال، النتائج المختلفة التي تنتجها التدابير التالية اثنين. في الشكل 3، يمكنك أن ترى أنه لا توجد مبيعات في 11 سبتمبر 2005 ومع ذلك، يتم تضمين هذا التاريخ في الجدول التاريخ وبالتالي، هناك 7 أيام من 11 سبتمبر إلى 17 سبتمبر التي لديها 6 أيام فقط مع data. Figure 3 مثال على حساب متوسط ​​متحرك مع الأخذ بعين الاعتبار وتجاهل التواريخ مع عدم وجود مبيعات. القياس المتوسط ​​المتحرك 7 أيام لديه عدد أقل بين 11 سبتمبر وسبتمبر 17، لأنه يعتبر 11 سبتمبر يوما مع 0 المبيعات إذا كنت ترغب في تجاهل أيام مع عدم وجود مبيعات، ثم استخدام مقياس المتوسط ​​المتحرك 7 أيام لا صفر هذا يمكن أن يكون النهج الصحيح عندما يكون لديك جدول تاريخ كامل ولكنك تريد تجاهل أيام بدون معاملات باستخدام صيغة المتوسط ​​المتحرك 7 أيام، تكون النتيجة صحيحة لأن أفيراجيكس تأخذ تلقائيا في الاعتبار القيم غير الفارغة. تذكر أنه يمكنك تحسين أداء المتوسط ​​المتحرك من خلال استمرار القيمة في عمود محسوب من الجدول مع الحبيبية المطلوبة مثل التاريخ أو التاريخ والمنتج ومع ذلك، فإن نهج الحساب الديناميكي مع مقياس يوفر القدرة على استخدام معلمة لعدد أيام المتوسط ​​المتحرك على سبيل المثال استبدال عدد الأيام مع مقياس تنفيذ نمط الجدول معلمات. يتوافق المتوسط إلى النسبة المئوية ال 50 التي يمكنك حسابها باستخدام نمط النسبة المئوية ومع ذلك، فإن نمط الوسيط يسمح لك بتحسين وتبسيط الحساب الوسيط باستخدام مقياس واحد بدلا من المقاييس العديدة التي يتطلبها نمط النسبة المئوية يمكنك استخدام هذا النهج عند حساب متوسط ​​القيم المضمنة في فالويكولومن، كما هو موضح أدناه. لتحسين الأداء، قد ترغب في استمرار قيمة مقياس في عمود محسوب، إذا كنت ترغب في الحصول على الوسيط لنتائج قياس في نموذج البيانات ومع ذلك، ، قبل القيام بهذا التحسين، يجب عليك تنفيذ حساب ميديانكس استنادا إلى القالب التالي، باستخدام هذه العلامات granularitytable هو الجدول الذي d على سبيل المثال، يمكن أن يكون جدول التاريخ إذا كنت ترغب في حساب متوسط ​​مقياس محسوب على مستوى اليوم، أو يمكن أن تكون قيم التاريخ السنةمليون إذا كنت ترغب في حساب متوسط ​​مقياس محسوب في مستوى الشهر. القياس هو حساب لحساب كل صف من الحبيبية لمتوسط ​​الحساب. المسح هو الجدول الذي يحتوي على البيانات المستخدمة من قبل القياس على سبيل المثال، إذا كان غرانولاريتابل هو البعد مثل التاريخ، ثم المنضدة ستكون مبيعات الإنترنت التي تحتوي على العمود مبلغ مبيعات الإنترنت لخص من خلال مقياس إجمالي المبيعات الإنترنت. على سبيل المثال، يمكنك كتابة متوسط ​​الإنترنت إجمالي المبيعات لجميع العملاء في أدفنتور وركس على النحو التالي. الخط يستخدم style. is التالية لإزالة صفوف من غرانولاريتابل التي لا البيانات المقابلة في التحديد الحالي وهي طريقة أسرع من استخدام التعبير التالي. ومع ذلك، يمكنك استبدال التعبير كالكولاتيتابل كامل مع غرام فقط أنولاريتيتابل إذا كنت تريد أن تنظر القيم الفارغة للقياس كما 0. يعتمد أداء صيغة ميديانكس على عدد الصفوف في الجدول مكررة وعلى تعقيد القياس إذا كان الأداء سيئا، قد تستمر نتيجة قياس في يحسب العمود من الجدول، ولكن هذا سوف يزيل قدرة تطبيق المرشحات على حساب الوسيط في وقت الاستعلام. إكسيل اثنين من تطبيقات مختلفة من حساب المئين مع ثلاث وظائف بيرسنتيل، وكلها ترجع النسبة المئوية K - ث من القيم، حيث K في النطاق من 0 إلى 1 والفرق هو أن بيرسنتيل والنظر K كمجموعة شاملة، في حين يعتبر مجموعة K 0-1 حصريا. كل هذه الوظائف وتطبيقات داكس لها تلقي قيمة مئوية كمعلمة، والتي نسميها كك القيمة المئوية في نطاق 0 إلى 1. واثنين من تطبيقات داكس من النسبة المئوية تتطلب بعض التدابير التي هي مشابهة، ولكن مختلفة بما فيه الكفاية تتطلب مجموعتين مختلفة من الصيغ قياس s المحددة في كل نمط are. KPerc قيمة المئوي الذي يتوافق مع K. PercPos موقف المئين في مجموعة فرزها من القيم. فالويلو القيمة تحت الموضع المئوي. القيمة العالية فوق الموضع المئوي. برسنتيل الحساب النهائي ل المئين. يحتاج إلى فالو و فالوهيغ التدابير في حالة بيركبوس يحتوي على جزء عشري، لأنه ثم عليك أن إنتيربولات بين فالو و فالوهيغ من أجل إعادة القيمة المئوية الصحيحة. يوضح الشكل 4 مثالا على الحسابات التي أجريت مع إكسيل و معادلات داكس، باستخدام كل من خوارزميات المئين شاملة وحصرية. الشكل 4 العمليات الحسابية المئوية باستخدام صيغ إكسيل وحساب داكس المكافئ. في الأقسام التالية، يتم تطبيق الصيغ المئوية على حساب القيم المخزنة في عمود جدول، قيمة البيانات، في حين أن بيرسنتيلكس الصيغ تنفيذ حساب على القيم التي تم إرجاعها بواسطة قياس محسوبة في تحبب معين. بيرسنتيل شاملة. التنفيذ الشامل المئوي هو ما يلي. Percentile الحصري. التنفيذ الحصري المئوي هو التالي. برسنتيلكس شامل. ويستند بيرسنتيلكس إنلوسيف التنفيذ على القالب التالي، وذلك باستخدام هذه علامات granularitytable هو الجدول الذي يحدد دقة الحساب على سبيل المثال، يمكن أن يكون جدول التاريخ إذا كنت ترغب في حساب النسبة المئوية لمقياس على مستوى اليوم، أو يمكن أن تكون قيم التاريخ يارمونث إذا كنت ترغب في حساب النسبة المئوية للقياس على مستوى الشهر. القياس هو مقياس لحساب كل صف من غرانولاريتابل للمئوية حساب. مياسوريتابل هو الجدول الذي يحتوي على البيانات المستخدمة من قبل قياس على سبيل المثال، إذا كان غرانولاريتابل هو البعد مثل التاريخ، ثم سوف يكون المقياس المبيعات التي تحتوي على عمود المبلغ لخصها المبلغ الإجمالي قياس. على سبيل المثال، يمكنك كتابة بيرسنتيليكسينك من المبلغ الإجمالي للمبيعات لجميع التواريخ في الجدول التاريخ كما يلي. بيرسنتيلكس إكسك lseive. The يستند بيرسنتيلكس إكسلوسيف التنفيذ على القالب التالي باستخدام نفس العلامات المستخدمة في بيرسنتيلكس شاملة. على سبيل المثال، يمكنك كتابة بيرسنتيليكسكسك من إجمالي المبلغ من المبيعات لجميع التواريخ في الجدول التاريخ كما يلي. الحصول على معلومات عن أنماط النشرة القادمة قم بإلغاء التحديد للتحميل مجانا للملف. نشر في 17 مارس 2014 by. SQL سيرفر دينالي PowerPivot. Alberto فيراري كتب بالفعل عن حساب المتوسطات المتحركة في داكس باستخدام عمود محسوب أنا أود أن أقدم نهجا مختلفا هنا باستخدام قياس محسوب بالنسبة للمتوسط ​​المتحرك أنا حساب متوسط ​​متحرك يومي على مدار ال 30 يوما الأخيرة هنا. على سبيل المثال، أنا باستخدام المصنف بويربيفوت التي يمكن تحميلها كجزء من ساس الجدولية مشاريع نموذجية من عينات دينالي كتب 3.في هذه الوظيفة، أنا م تطوير الصيغة خطوة بخطوة ومع ذلك، إذا كنت في عجلة من امرنا، قد ترغب مباشرة للانتقال إلى النتائج النهائية أدناه. مع السنة التقويمية 2003 على مرشح، د أكلت على الأعمدة وكمية المبيعات من الجدول الإنترنت المبيعات في التفاصيل، تبدو البيانات عينة من هذا القبيل. في سياق كل صف، التعبير تاريخ التاريخ يعطي السياق الحالي، أي تاريخ هذا الصف ولكن من قياس محسوب لا يمكننا الرجوع إلى هذا التعبير لأنه لا يوجد صف الحالي لجدول التاريخ، بدلا من ذلك يجب أن نستخدم تعبير مثل تاريخ تاريخ لاست. حتى، من أجل الحصول على آخر ثلاثين يوما يمكننا استخدام هذا التعبير. يمكننا الآن تلخيص مبيعات الإنترنت لدينا ل كل من تلك الأيام باستخدام تلخيص function. Summarize التواريخإعداد تاريخ التاريخ، تاريخ تاريخ آخر تاريخ، -30، يوم، تاريخ تاريخ المبيعاتمجموع المبيعات عبر الإنترنت مبلغ المبيعات. وأخيرا، نحن إعادة استخدام داكس دالة أفيراجكس لحساب متوسط ​​تلك 30 القيم. السعر المبلغ 30d متوسط ​​متوسط ​​البيانات ملخص تاريخ التمرين تاريخ التاريخ تاريخ آخر تاريخ -30 يوم اليوم تاريخ المبيعات إجمالي المبلغ المبيعات عبر الإنترنت مبلغ المبيعات SalesAmountSum. This هو الحساب الذي نستخدمه في جدول مبيعات الإنترنت لدينا ك كما هو موضح في الصورة أدناه. عند إضافة هذا الحساب إلى الجدول المحوري من أعلاه، تبدو النتيجة من هذا القبيل. تطلع إلى النتيجة يبدو أننا لا نملك أي بيانات قبل 1 يناير 2003 القيمة الأولى للمتوسط ​​المتحرك هي مطابقة لقيمة اليوم لا توجد صفوف قبل ذلك التاريخ القيمة الثانية للمتوسط ​​المتحرك هي في الواقع متوسط ​​أول يومين وهلم جرا هذا ليس صحيحا تماما ولكن أنا م العودة إلى هذه المشكلة في الثانية يظهر في لقطة الشاشة حساب المتوسط ​​المتحرك في 31 يناير كمتوسط ​​القيم اليومية من 2 يناير إلى 31. لدينا قياس محسوب يعمل أيضا بشكل جيد عند تطبيق الفلاتر في لقطة التالية استخدمت اثنين من فئات المنتجات لسلسلة البيانات. كيف لدينا حساب قياس العمل على مستويات تجميع أعلى من أجل معرفة، أنا باستخدام التسلسل الهرمي التقويم على الصفوف بدلا من التاريخ للبساطة أنا إزالة مستويات الفصل الدراسي والربع باستخدام خيارات الجدول المحوري إكسيل عرض إخفاء الحقول الخيار. كما ترون، الحساب لا يزال يعمل بشكل جيد هنا، الإجمالي الشهري هو المتوسط ​​المتحرك لليوم الأخير من الشهر المحدد يمكنك أن ترى هذا بوضوح لقيمة يناير من 14،215 01 يظهر أيضا في الصورة أعلاه كما في قيمة 31 يناير إذا كان هذا هو شرط العمل الذي يبدو معقولا لمتوسط ​​يومي، ثم التجميع يعمل بشكل جيد على مستوى شهري وإلا سيكون لدينا لضبط حسابنا وهذا سيكون موضوعا آم القادمة. ولكن على الرغم من أن التجميع منطقي على مستوى شهري، إذا قمنا بتوسيع وجهة النظر هذه إلى مستوى اليوم سوف نرى أن لدينا قياس محسوب ببساطة إرجاع كمية المبيعات لذلك اليوم، وليس متوسط ​​آخر 30 يوما بعد الآن. كيف يمكن أن يكون هذا النتائج المشكلة من السياق الذي نقوم بحساب مجموعتنا، كما هو موضح في التعليمات البرمجية التالية. السعر المبلغ 30d متوسط ​​أفيراجكس تلخيص التواريخ تاريخ تاريخ، تاريخ تاريخ تاريخ، -30، يوم، تاريخ تاريخ المبيعاتمجموع المبيعات الإنترنت مبلغ المبيعات، ساليسامونتوم. نظرا لأننا نقيم هذا التعبير خلال فترة التواريخ المحددة، والسياق الوحيد الذي يتم الكتابة فوقه هنا، هو تاريخ التاريخ في التسلسل الهرمي لدينا ونحن إعادة استخدام سمات مختلفة من بعدنا السنة التقويم والشهر واليوم من الشهر كما هو هذا السياق هو لا تزال موجودة، يتم تصفية الحساب أيضا من قبل تلك السمات وهذا يفسر لماذا نحن السياق الحالي اليوم ق لا تزال موجودة لكل سطر للحصول على الأمور واضحة، طالما أننا نقيم هذا التعبير خارج سياق التاريخ، كل شيء على ما يرام كما بعد الاستعلام داكس يظهر عند تنفيذها من قبل إدارة ستوديو على منظور مبيعات الإنترنت من نموذجنا باستخدام قاعدة بيانات جدولية مع نفس data. evaluate تلخيص التواريخ تاريخ تاريخ، تاريخ 2003،1،1، -5، يوم، تاريخ تاريخ المبيعاتمجموع الإنترنت المبيعات مبلغ المبيعات. هنا، أنا خفضت الفترة الزمنية إلى 5 أيام وأيضا تعيين موعد ثابت كما لاستدات سيؤدي في آخر تاريخ من بلدي الجدول البعد التاريخ الذي لا توجد بيانات في سامب لي البيانات هنا هو نتيجة من الاستعلام. ومع ذلك، بعد وضع مرشح إلى 2003، سيتم تضمين أي صفوف البيانات خارج عام 2003 في المجموع وهذا يفسر الملاحظة أعلاه يبدو أن لدينا فقط البيانات بدءا من 1 يناير 2003 و الآن، ونحن نعرف لماذا كان عام 2003 على مرشح كما ترون في أول لقطة شاشة من هذا المنصب، وبالتالي كان حاضرا عند حساب مجموع الآن، كل ما علينا القيام به هو التخلص من تلك المرشحات إضافية لأن نعيد تصفية نتائجنا حسب التاريخ أسهل طريقة للقيام بذلك هي استخدام الدالة كالكولات وتطبيق آل آل سمات التي نريد إزالة عامل التصفية لدينا بعض هذه الخصائص السنة أو الشهر أو اليوم أو أيام الأسبوع، ونحن نريد لإزالة عامل التصفية من كل منهم ولكن السمة ديت، وظيفة الاختصار أليكسيبت مفيد جدا هنا. إذا كان لديك خلفية مدس سوف نتساءل لماذا نحن لا تحصل على مشكلة مماثلة عند استخدام ساس في وضع أولاب بيسم متعدد الأبعاد والسبب هو أن لدينا أولاب د أتباس لديه علاقات السمة، وذلك بعد تعيين سمة مفتاح التاريخ، يتم تغيير سمات أخرى تلقائيا أيضا، ونحن لا يجب أن تأخذ الرعاية حول هذا انظر مشاركتي هنا ولكن في نموذج جدولي لا نملك علاقات سمة لا حتى المفتاح الحقيقي وبالتالي نحن بحاجة للقضاء على المرشحات غير المرغوب فيها من الحسابات لدينا. لذلك نحن مع. Sales المبلغ 30d متوسط ​​أفيراجكس تلخيص التواريخ تاريخ تاريخ تاريخ آخر تاريخ تاريخ -30 يوم داي تاريخ تاريخ ساليسامونتوم حساب مجموع مبيعات الإنترنت مبلغ المبيعات، أليكسيبت التاريخ، التاريخ التاريخ، SalesAmountSum. And هذا هو الجدول المحوري النهائي لدينا في إكسيل. لتوضيح المتوسط ​​المتحرك، وهنا هو نفس استخراج البيانات في عرض مخطط إكسل. على الرغم من أننا تصفية بياناتنا على 2003 المتوسط ​​المتحرك لأول 29 يوما من عام 2003 يأخذ بشكل صحيح الأيام المقابلة من عام 2002 في الاعتبار سوف تعترف القيم 30 يناير و 31 من نهجنا الأول كما كانت هذه الأيام الأولى التي لدينا أول كالكولاتي على كمية كافية من البيانات كاملة 30 يوما.