Moving Average Dax

O DAX 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. Você pode usar funções padrão DAX 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-numérico e vazio 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 fórmula a seguir 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 essa abordagem alternativa no padrão completo de Moving Average. 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 DAX padrão 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. STDEVX. S. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando uma população de amostra. STDEVX. P. Retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando a população inteira. 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 os 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 no Excel e no DAX. O modo é o valor que aparece mais frequentemente em um conjunto de dados. A fórmula ignora os 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 dada porcentagem de valores em um grupo cai. A fórmula ignora os 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. 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 Geralmente, você avalia a média móvel referenciando o 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 a 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 tiver 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 somente 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. Lembre-se de 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). 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 Data se você deseja calcular a mediana de uma medida calculada no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se você quiser calcular a mediana de uma medida calculada no nível do mês. Ltmeasuregt é a medida a 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 é uma dimensão como 8216Date8217, então o ltmeasuretablegt será 8216Internet Sales8217 que contém a coluna Internet Sales Amount somado pela medida Internet Total Sales. Por exemplo, você pode escrever a mediana de Vendas totais da Internet para todos os clientes no Adventure Works da seguinte maneira: Dica O seguinte padrão: é usado para remover linhas do 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 no 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 as fórmulas PercentileX executam o cálculo em valores retornados por uma medida calculada em uma determinada granularidade. Percentile Inclusive A implementação de Percentile Inclusive é a seguinte. Percentile Exclusive A implementação do Percentile Exclusive é a seguinte. PercentileX Inclusive A implementação 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 Data se você quiser 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 do mês. Ltmeasuregt é a medida para 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 seguinte modelo, 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: Mantenha-me informado sobre os próximos padrões (newsletter). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Publicado em 17 de março de 2014 porThe Total Cumulativa padrão permite que você execute cálculos, como totais em execução, e você pode usá-lo para implementar estoque armazém e balanço cálculos usando as transações originais em vez de usar instantâneos de dados ao longo do tempo. Por exemplo, para criar uma tabela de inventário que mostre o estoque de cada produto para cada mês, você pode fazer o mesmo cálculo usando a tabela de movimentação original do depósito, sem processar e consolidar os dados antecipadamente. Exemplo de padrão básico Suponha que você queira calcular a soma cumulativa mensal das quantidades da transação. O modelo de dados tem uma tabela de data que está marcada como uma tabela de data. Na Figura 1, a tabela Transações tem uma relação com a tabela Data. Você pode ter mais relações entre as tabelas, mas isso não alteraria a medida DAX para esse padrão. Figura 1 A tabela Transações tem um relacionamento com a tabela Data. A Figura 2 mostra uma tabela de Transações de exemplo, com algumas transações para cada mês. Figura 2 Exemplo de dados em uma tabela Transações. Conforme mostrado na Figura 3, você calcula a quantidade cumulativa, que é semelhante a um total em execução da medida Soma de Quantidade. Figura 3 A Medida de Quantidade Cumulativa produz um total de corrida da Soma de Quantidade. Em qualquer data, a medida Cumulative Quantity exibe a soma de quantidade para todas as transações feitas em uma data que é menor ou igual à data selecionada. Por exemplo, a quantidade cumulativa de fevereiro de 2013 corresponde à soma de dezembro de 2012, janeiro de 2013 e fevereiro de 2013. Você define a medida de quantidade cumulativa da seguinte maneira: A função FILTER retorna a lista de todas as datas que são menor ou igual a A última data da seleção atual. Cada célula da Tabela Dinâmica na Figura 3 tem uma seleção diferente de datas. Você aplicar o filtro para a coluna Data da tabela Data, que deve ser marcada como uma tabela Data no modelo de dados. Você pode usar o padrão Total cumulativo sempre que desejar mostrar o total de uma medida até uma determinada data, considerando todas as operações anteriores (mesmo aquelas anteriores à seleção atual de datas). Você pode resolver problemas semelhantes criando uma tabela de instantâneo, que calcula o valor de uma determinada entidade em um determinado ponto no tempo. Mover este cálculo no tempo de consulta economiza memória, mas você pode ter uma resposta mais lenta nesse momento. A granularidade do padrão Total cumulativo é sempre a mesma da tabela Transações, sem necessidade de armazenamento adicional. Você tem que avaliar a conveniência do padrão Total Cumulativo caso a caso. Inventário Estoque Fornecer informações de estoque de estoque geralmente requer uma tabela de instantâneo que mantém persistentemente a disponibilidade de estoque para cada produto e cada dia. Para economizar espaço, você pode ter uma granularidade diferente da tabela do snapshot, definida em nível semanal ou mensal em vez de diariamente. Você pode implementar o cálculo do estoque de estoque como um cálculo dinâmico no DAX, usando a tabela Movimentos como uma tabela Transações no padrão Total cumulativo. Balanço Você pode avaliar os números em contas de balanço (ativos, passivos, patrimônio), agregando todas as transações usando o padrão Total Cumulativo. A maioria dos sistemas transacionais já tem um cálculo embutido para essas contas que salva o valor cumulativo atualizado para as contas envolvidas em cada transação. Você pode usar o padrão Total cumulativo para reconstruir o comportamento histórico ou previsto em qualquer granularidade dada. Saldo acumulado É comum implementar o saldo acumulado como um cálculo do ano para a data. Em alguns casos, no entanto, você pode querer calcular o saldo cumulativo sem limites ano, por exemplo, se você deseja exibir tendências e análise de previsão além do limite do ano. Você pode usar ou adaptar o padrão de Quantidade Cumulativa para este propósito. Padrão Completo Você aplica o padrão Total Cumulativo aos modelos que têm uma tabela marcada como uma tabela Data no modelo de dados. O cálculo estende o período para incluir todas as datas antes do período selecionado. Para garantir resultados corretos, escolha a coluna de data da tabela correta (aquela marcada como uma tabela Data). A Figura 4 mostra um modelo de dados em que a relação entre a tabela Transações ea tabela Data é definida usando uma coluna de inteiros (DateKey). A tabela Data é marcada como uma tabela Data no modelo de dados por uso da coluna Data. Figura 4 A coluna DateKey (em ambas as tabelas) é um valor inteiro, enquanto a coluna Date na tabela Date tem um tipo de dados datetime. Para evitar exibir um valor quando o período selecionado é maior que qualquer data na tabela Transações, você pode aplicar uma instrução condicional que verifica essa condição. Na medida de quantidade cumulativa a seguir, você compara o valor mínimo DateKey do período selecionado com o valor máximo da DateKey em toda a tabela Transactions. Neste padrão, você compara as duas colunas que definem a relação entre as tabelas que você irá adaptar essa comparação às colunas usadas em seu modelo de dados. Graças a essa verificação, você evita a propagação do último valor em períodos que são posteriores às últimas transações em seus dados. Na Figura 5, você pode ver que o cálculo desmarcado propaga o valor de abril de 2013 para todos os meses seguintes, enquanto a versão verificada retorna em branco quando não há mais transações disponíveis. Figura 5 A versão verificada da medida Cumulative Quantity exibe valores em branco quando o período é posterior à última transação disponível. Mais Exemplos de Padrões Você pode facilmente aplicar o padrão Total Cumulativo aos exemplos descritos anteriormente. A seção a seguir discute o cálculo do estoque de estoque com mais detalhes. Avaliação de Inventário Você pode aplicar o padrão Total Cumulativo Total ao cálculo da Existência do Estoque. A tabela Movimentos corresponde à tabela Transações. Se você deseja calcular uma avaliação de estoque, é necessário calcular o preço unitário de cada produto em um dado momento. Se você criar uma tabela de instantâneo contendo o preço unitário para cada produto em cada dia, provavelmente usará a mesma tabela para armazenar o estoque de estoque. Assim, você usará o padrão Total cumulativo somente quando você puder calcular dinamicamente em uma expressão DAX o preço unitário do produto para qualquer dia. Considere o modelo de dados na Figura 6: cada linha na tabela Movimentos tem uma Quantidade e um UnitCost. Valores negativos em Quantidade identificam vendas, enquanto valores positivos em Quantidade identificam compras. O UnitCost relacionado na mesma linha é o preço de venda ou de compra, respectivamente. Figura 6 O UnitCost na tabela Movements representa o preço de venda ou de compra. Você tem que calcular o valor do estoque produto por produto, porque cada produto pode ter um preço diferente. As indústrias que compartilham o mesmo preço para categorias de produtos podem aplicar uma granularidade de cálculo diferente. Para obter um valor agregado, é necessário implementar a seguinte medida: A função SUMX itera sobre todos os produtos selecionados. É importante iterar sobre a coluna ProductKey na tabela Produtos, em vez de usar a coluna ProductKey na tabela Movements, porque este último ignoraria produtos sem transações no período considerado. Para cada produto, você multiplica duas outras medidas: UnitsInStock e ProductPrice. Você pode implementar a medida UnitsInStock aplicando o padrão Total cumulativo: A implementação do ProductPrice depende do método de avaliação de estoque que você deseja aplicar. Por exemplo, você pode calcular o último preço de compra com a seguinte medida: A medida LastBuyPrice funciona se apenas um produto for selecionado. Calcula o valor médio de UnitCost para as linhas na tabela Movements do produto selecionado no último dia de movimento até o período selecionado. A função TOPN retorna todos os movimentos do produto no último dia disponível ea função AVERAGEX retorna uma média de UnitCost se houver mais linhas no mesmo dia. A quantidade é filtrada para considerar apenas as compras, que são números positivos em Movimentos. De forma semelhante, você pode implementar o LastSellPrice alterando o filtro para Quantidade e considerando somente valores negativos, como mostrado no exemplo a seguir: O exemplo de pasta de trabalho contém duas medidas (ValueBuy e ValueSell) que implementam a medida Value substituindo ProductPrice por LastBuyPrice E LastSellPrice, respectivamente. Na Figura 7, você pode ver o resultado usando um conjunto de amostra de dados carregados a partir do banco de dados AdventureWorks. Os valores Comprar e Vender são diferentes (embora a diferença não seja realista devido ao conjunto de dados AdventureWorks utilizado). Figura 7 A avaliação de inventário obtida com dois algoritmos diferentes (último preço de compra e último preço de venda). Uma análise mais detalhada do cálculo do inventário está disponível neste artigo no site SQLBI: tinyurlDaxInventoryStock. O artigo compara tamanho e desempenho entre um cálculo clássico baseado em instantâneo e uma implementação equivalente com base no padrão Total cumulativo. A escolha entre essas abordagens depende do volume e da distribuição dos dados e deve ser avaliada caso a caso. Mantenha-me informado sobre os próximos padrões (newsletter). Desmarque para baixar livremente o arquivo. Publicado em 7 de fevereiro de 2014 byDAX (GDAXI) Recomendamos que você use comentários para se envolver com os usuários, compartilhar sua perspectiva e fazer perguntas de autores e uns aos outros. No entanto, a fim de manter o alto nível de discurso wersquove tudo vir a valor e esperar, por favor, mantenha os seguintes critérios em mente: Enriquecer a conversa Fique focado e no caminho certo. Somente publique material que seja relevante para o tópico em discussão. Seja respeitoso. Mesmo opiniões negativas podem ser enquadradas positivamente e diplomaticamente. Use estilo de escrita padrão. Inclua pontuação e casos superior e inferior. NOTA. Spam andor mensagens promocionais e links dentro de um comentário serão removidos Evite palavrões, calúnias ou ataques pessoais dirigidos a um autor ou outro usuário. Donrsquot Monopolizar a conversa. Apreciamos paixão e convicção, mas também acreditamos fortemente em dar a todos a chance de expor seus pensamentos. Portanto, além da interação civil, esperamos que os comentaristas ofereçam suas opiniões de forma sucinta e pensativa, mas não tão repetidamente que os outros estão irritados ou ofendidos. 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Este comentário já foi salvo em seus Itens Salvos Compartilhar este comentário para: Que ironia vem de um cara que se chama o DAXMAN. Desculpe ouvir sobre sua perda, mas estamos al trading esta besta, porque dá bons retornos e é muito volátil Este comentário já foi salvo em seus itens salvos Compartilhar este comentário para: quais são as chances de dax vai cair mais ou vai Go up Este comentário já foi salvo em seus Itens Salvos Compartilhar este comentário para: Tente retest de 11727 na segunda-feira Este comentário já foi salvo em seus Itens Salvos Compartilhar este comentário para: bem nunca dizer nunca, mas infelizmente DAX é como aquele monstro em Um filme de terror que simplesmente não vai para baixo, apenas continua voltando. Eu fecharia minha posição de venda e relaxaria sua mente para a próxima semana. Haverá sempre oportunidades Este comentário já foi salvo em seus Itens Salvos Compartilhar este comentário para: gráfico dax semanal mostra um castiçal estrela quase tiro. Ele ainda pode subir, mas seu movimento ascendente será limitado ao máximo de 2015