Średnia ruchoma ytd

Rok do daty - YTD. BREAKING DOWN Rok do daty - YTD. Jeśli ktoś używa YTD w odniesieniu do roku kalendarzowego, oznacza okres czasu między 1 stycznia bieżącego roku a bieżącą datą Jeśli użyje YTD w odniesieniu do rok, oznacza okres pomiędzy pierwszym dniem danego roku podatkowego a bieżącą datą Rok obrotowy to okres trwający rok, ale nie rozpoczynający się 1 stycznia, używany przez firmy, rządy i organizacje do celów księgowych Na przykład rząd federalny obserwuje swój rok finansowy od 1 października do 30 września. Zwrot z tyt. Do roku. Zysk z ODD odnosi się do kwoty zysku z inwestycji od pierwszego dnia roku kalendarzowego Inwestorzy i analitycy stosują zwrot z YTD w celu oceny wyników inwestycji i portfeli Aby obliczyć zwrot inwestycji z poprzedniego roku, odejmij jej wartość od 1 stycznia bieżącego roku z bieżącej wartości Następnie podziel różnicę o wartość na dzień 1 stycznia i pomnożyć produkt o 100, aby dokonać konwersji to do procent Na przykład, jeśli portfel wynosiłby 100 000 w dniu 1 stycznia i dziś jest wart 150 000, jego zwrot z poprzedniego roku to 50 lat. Zarobki na bieżące zarobki. Dochody z bieżącego roku odnoszą się do kwoty pieniędzy, jaką osoba zarobione od 1 stycznia do aktualnej daty Kwota ta zazwyczaj pojawia się na stubie wynagrodzenia pracownika, wraz z informacjami o ubezpieczeniu Medicare i Zabezpieczenia Społecznego oraz podatek dochodowy Zyski YTD mogą również opisywać kwotę, jaką sam niezależny wykonawca czy firma zarobiły od początek roku Ta kwota składa się z dochodów pomniejszonych o wydatki, a właściciele małych firm korzystają z zysków za okres do 30 lat, aby śledzić cele finansowe i oszacować kwartalne płatności podatkowe. Wcześniejsze wynagrodzenie netto stanowi różnicę między zarobkami pracownika a kwotą potrąconego podatku z tych zarobków Aby obliczyć wynagrodzenie netto, pracownicy odejmują podatek od wynagrodzenia brutto YTD płaca netto pojawia się na wielu stubach wypłat, a ta liczba zawiera wszystkie pieniądze zarobione od 1 stycznia bieżącego roku minus cały zapłacony podatek. Miesiąc do dnia. Month-date MTD odnosi się do okresu pomiędzy 1 a bieżącym miesiącem a aktualną datą Na przykład, jeśli dzisiejsza data to 19 maja 2018, MTD odnosi się do okresu czasu od 1 maja 2018 r. do 18 maja 2018 r. Typowo MTD nie zawiera bieżącej daty, ponieważ zakończenie działalności nie nastąpiło jeszcze w tym dniu. Ta metryka jest stosowana w podobny sposób, jak wskaźniki YTD Mianowicie właściciele firm, inwestorzy i inwestorzy ludzie używają danych MTD do analizy ich dochodów, zysków biznesowych i zwrotu z inwestycji za miesiąc. Serwer SQL Denali PowerPivot. Alberto Ferrari już napisał o obliczaniu średnich kroczących w DAX przy użyciu obliczonej kolumny Chciałbym przedstawić inne podejście tutaj przy użyciu obliczonego miary Dla średniej ruchomej I m obliczenie dziennej średniej ruchomej w ciągu ostatnich 30 dni tutaj. W moim przykładzie używam PowerPivot skoroszytu, który można pobrać jako część SSAS wzorcowych projektów modelu z Denali CTP 3 samples. In this post, I'm rozwijanie formuły krok po kroku Jeśli jednak jesteś w pośpiechu, możesz bezpośrednio skakać do ostatecznych wyników poniżej. W roku kalendarzowym 2003 na filtrze, datę na kolumny i kwoty sprzedaży z tabeli Internet Sales w szczegółach, przykładowe dane wyglądają tak. W kontekście każdego wiersza wyrażenie Date Date podaje bieżący kontekst, tj. datę dla tego wiersza. Z obliczonego środka nie możemy odnosić się do tego wyrażenia, ponieważ istnieje nie bieżący wiersz dla tabeli Date, zamiast tego musimy użyć wyrażenia DateDo DateDoDataData, aby uzyskać ostatnie trzydzieści dni możemy użyć tego wyrażenia. Teraz możemy podsumować naszą sprzedaż internetową za każdy z tych dni, używając podsumowanie funkcji. Zaktualizuj DatyInPeriod Data Date, LastDate Data Date, -30, DAY, Date Data SalesAmountSum Suma Sprzedaży Internetowej Sprzedaż Kwota. A wreszcie ponownie używamy funkcji DAX AverageX do obliczania średniej z tych 30 wartości. Sprzedaż Kwota 30d średnio ŚredniaX Podsumuj Daty Data przedziału Data, data ostatniej daty, -30, DAY, data Data SalesAmountSum Suma sprzedaży internetowej Sprzedaż Kwota, SalesAmountSum. Jest to kalkulacja używana w tabeli sprzedaży internetowej, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu. Po dodaniu tego obliczenia do stół obrotowy z góry, wynik wygląda tak. Patrząc na wynik wydaje się, że nie mamy danych przed 1 stycznia 2003 Pierwsza wartość średniej ruchomej jest identyczna z wartością dzienną, nie ma wierszy przed tą datą Druga wartość dla średniej ruchomej jest w rzeczywistości średnią z pierwszych dwóch dni itd. To nie jest całkiem poprawne, ale wrócę do tego problemu w ciągu kilku sekund Zrzut przedstawia obliczenia dla średniej ruchomej na 31 stycznia jako średnia z wartości dziennych w okresie od 2 stycznia do 31 stycznia. Nasz obliczony pomiar działa również poprawnie, gdy stosowane są filtry Na poniższym zrzucie ekranu zastosowano dwie kategorie produktów dla serii danych. Jak nasz obliczony pomiar działa na wyższej aggre poziomy gation Aby dowiedzieć się, używam hierarchii kalendarza w wierszach zamiast daty Dla uproszczenia usunąłem poziom semestru i ćwiartki przy użyciu opcji tabeli przestawnej programu Excel Pokaż opcję Ukryj pola. Jak widzisz, obliczenia nadal działają grzywny Tutaj miesięczny agregat to średnia ruchoma ostatniego dnia konkretnego miesiąca Widać to wyraźnie w styczniu wartość 14.215 01 również na powyższym zrzucie ekranu jako wartość na 31 stycznia Jeśli było to wymaganie biznesowe, które brzmi rozsądnie dla średniej dziennej, agregacja działa prawidłowo na poziomie miesięcznym, w przeciwnym razie będziemy musieli dostosować nasze obliczenia i będzie to temat nadchodzącego postu. Ale chociaż agregacja ma sens na poziomie miesięcznym, jeśli rozwiniemy ten pogląd do poziomu dziennego widzisz, że nasz obliczony środek po prostu zwraca kwotę sprzedaży za ten dzień, a nie średnią z ostatnich 30 dni. Jak to możliwe? Problem wynika z kontekstu, w którym wyliczyć naszą sumę, jak pokazano w poniższym kodzie. Sprzedaż Kwota 30d średnia Średnia suma datinperiod Data Date, LastDate Data Date, -30, DAY, Data Data SalesAmountSum Suma sprzedaży internetowej Sprzedaż Kwota, SalesAmountSum. Ponieważ oceniamy to wyrażenie w danych datach Okres, jedyny kontekst nadpisany tutaj, to Data Data W naszej hierarchii używamy różnych atrybutów z naszego wymiaru Kalendarz Rok, Miesiąc i Dzień Miesiąca Ponieważ kontekst jest wciąż obecny, obliczenia są również filtrowane przez te atrybuty I to wyjaśnia dlaczego obecny kontekst dzienny jest wciąż obecny dla każdej linii Aby uzyskać jasność, dopóki nie będziemy oceniać tego wyrażenia poza kontekstem daty, wszystko jest w porządku, ponieważ poniższe zapytanie DAX pokazuje podczas wykonywania przez Studio zarządzania w sprzedaży internetowej perspektywa naszego modelu przy użyciu tabelarycznej bazy danych z tymi samymi data. evaluate Podsumowanie datinperiod Data Date, date 2003,1,1, -5, DAY, Date Date SalesAmountSum Sum Internet Kwota sprzedaży sprzedaży została skrócona do 5 dni, a także ustalona data ustalona, ​​ponieważ LastDate spowodowałaby ostatnią datę mojego tabela dat, dla której żadne dane nie są obecne w danych przykładowych. Oto wynik zapytania Jednak po ustawieniu filtru do 2003 r. Żadne wiersze danych poza 2003 r. Nie zostaną uwzględnione w sumie. To wyjaśnia uwagę powyżej Wyglądało na to, że mamy tylko dane od 1 stycznia 2003 r. Teraz wiemy, dlaczego rok 2003 był na filtrze, jak widać na pierwszym ekranie tego posta, a zatem był obecny podczas obliczania sumy Teraz musimy tylko pozbyć się tych dodatkowych filtrów, ponieważ już filtrując nasze wyniki przez Date The najprostszym sposobem na to jest użycie funkcji Oblicz i zastosuj WSZYSTKIE dla wszystkich atrybutów, dla których chcemy usunąć filtr Ponieważ mamy niektóre z tych atrybutów Rok, Miesiąc, Dzień, Dzień tygodnia i chcemy usunąć filtr ze wszystkich z nich, ale atrybut daty, skrót functio n ALLEXCEPT jest bardzo użyteczny tutaj. Jeśli masz tło MDX, będziesz się zastanawiać, dlaczego nie mamy podobnego problemu podczas używania SSAS w trybie OLAP BISM wielowymiarowe Powodem jest, że nasza baza danych OLAP ma relacje między atrybutami, więc po ustawieniu klucza daty atrybut, pozostałe atrybuty są również automatycznie zmieniane i nie musimy się tym martwić, widzę mój post tutaj Ale w modelu tabelarycznym nie mamy relacji atrybutów ani nawet prawdziwego atrybutu kluczowego, dlatego też musimy wyeliminować niechciane filtry z naszego Obliczenia. So tutaj jesteśmy z. Osłonami 30d średnio ŚredniaX Podsumuj datainperiod Data Data, Data ostatniej daty, -30, DAY, Data Data SalesAmountSum obliczyć sumę sprzedaży Internet Sprzedaż Kwota, ALLEXCEPT Data, Data Data, SalesAmountSum. And to jest nasz ostatni stół obrotowy w programie Excel. Aby zilustrować średnią ruchomej, tutaj jest ten sam wyciąg danych w widoku wykresu Excel. Chociaż przefiltrowaliśmy nasze dane w 2003 r. średnią ruchoma przez pierwsze 29 dni w 200 3 prawidłowo uwzględnia dane w tym samym dniu w 2002 roku Rozpoznajesz wartości z 30 stycznia i 31 stycznia z naszego pierwszego podejścia, ponieważ były to pierwsze dni, w których nasze pierwsze obliczenia dysponowały wystarczającą ilością danych pełnych 30 dni. Dodano tendencję lub ruch średnia linia do wykresu. Applies To Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej Less. To Wyświetlanie trendów danych lub średnich kroków w tworzonym wykresie można dodać linię trendu Można również rozszerzyć linię poza jej rzeczywiste dane, które pomogą przewidzieć przyszłe wartości Na przykład poniższa liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Możesz dodać linię trendu do wykresu 2-D, który nie jest układany w stos, pasek, kolumna, linia, giełda, rozproszenie i bańka. Nie można dodać trendu do ułożonych wykresów 3-D, radarowych, kołowych, powierzchniowych lub donutkich. Dodać trendline. Na wykresie kliknij serie danych, do których chcesz dodać a trendu lub średniej ruchomej. Linia trendu rozpoczyna się od pierwszego punktu danych wybranej serii danych. Kliknij przycisk Elementy wykresu obok prawego górnego rogu wykresu. Zaznacz pole Trendline. Wybierz inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii Trendline, a następnie kliknij punkt Wywołanie prognozy liniowej lub Dwie przebiegi okresu Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz opcję Więcej opcji, kliknij żądaną opcję w panelu Format trendline w obszarze Opcje linii produkcyjnej. Jeśli wybierzesz Wielomian, wprowadź najwyższa moc dla zmiennej niezależnej w polu Zlecenie. Jeśli wybierzesz Przenoszona średnia, wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. taktu Linia jest najbardziej dokładna, gdy jej wartość kwadratowa R wynosi od 0 do 1, która pokazuje, jak dokładnie szacowane wartości dla trendu odpowiadają rzeczywistym danymi na poziomie 1 lub większym. 1 Podczas dodawania trendu do danych Excel automatycznie oblicza wartość kwadratową R może wyświetlić tę wartość na wykresie, zaznaczając kwadratową wartość kwadratową R w polu wykresu Formatuj panel Trendline, Trendline Options. You można dowiedzieć się więcej o wszystkich liniach trendów w poniższych sekcjach. Linear trend line. Użyj tego typu trendów do utworzyć najlepszą dopasowaną linię prostych prostych zestawów danych liniowych Twoje dane są liniowe, jeśli wzór w punktach danych wygląda jak linia Linia liniowa zwykle pokazuje, że coś wzrasta lub maleje przy stałej szybkości. Linia liniowa używa tego równania do obliczyć najmniejsze kwadraty dopasowane do linii. gdzie m jest nachyleniem, a b jest przecinkami. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w okresie 8 lat Zwróć uwagę, że wartość R kwadratowa wynosi od 0 do 1 że przybliżone wartości trendu odpowiadają Twoim faktycznym danymi wynosi 0 9792, co jest dobrym dopasowaniem do danych. Showing najlepszej dopasowanej linii krzywej, ta tendencja jest użyteczna, gdy szybkość zmian w danych zwiększa się lub maleje szybko, a następnie wyrówna. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i dodatnich. Logarytmiczna linia używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. gdzie c i b są stałymi, a ln jest naturalną funkcją logarytmu. Następująca logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie populacja wyrównała się jako przestrzeń dla zwierząt. Należy zauważyć, że wartość kwadratowa R wynosi 0 933, co jest względnie dobrym dopasowaniem linii do danych . Ten trend jest użyteczny, gdy dane wahają się Na przykład podczas analizy zysków i strat w dużym zbiorze danych Kolejność wielomianu może być określona liczbą wahań danych lub liczbą zakrętów wzgórz i dolin pojawiają się w krzywa Zazwyczaj wielomian zlecenia 2 ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, zlecenie 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a porządek 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Wielomian lub vilinear trendline używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. gdzie b i są stałymi. Kolejna wielomianowa linia wzoru 2 rzędu 2 pokazuje zależność między szybkością jazdy a zużyciem paliwa Zauważ, że wartość kwadratowa R wynosi 0 979, blisko 1 tak, że linia jest dobrze dopasowana do danych. Showing zakrzywionych linii, ten trend jest przydatny dla zestawów danych, które porównują pomiary, które zwiększają się w konkretnym tempie Na przykład, przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1-sekundowych Nie można utworzyć linię trendu mocy, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia mocy używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. Gdzie c i b są stałymi. Uwaga Opcja ta nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milach na sekundę. Linia mocy wyraźnie wskazuje rosnące przyspieszenie. Uwaga: wartość kwadratowa R wynosi 0 986, czyli jest to almos t perfekcyjne dopasowanie linii do danych. Showing linię zakrzywioną, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych rosną lub spadają w stale rosnących stawkach Nie można utworzyć wykładniczą linię, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Linia wykładnicza wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych do punktów. gdzie c i b są stałymi, a e jest podstawą naturalnego logarytmu. Następująca wykładnicza linia pokazuje spadkową ilość węgla 14 w obiekcie w miarę wieku Zauważ, że wartość kwadratowa R to 0 990, co oznacza, że ​​linia pasuje do danych prawie idealnie. Średnia trend. Ten trend uniemożliwia fluktuacje danych, aby wyraźnie pokazać wzór lub trend. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych ustawionych przez opcję Okres, średnie je i wykorzystuje średnią wartość jako punkt w linii Przykładowo, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia wartość pierwszych dwóch punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie Ulica avera ge drugiego i trzeciego punktu danych jest wykorzystywany jako drugi punkt w linii trendu, itd. Średni ruch liniowy wykorzystuje to równanie. Liczba punktów w ruchomych średnich liniach równa się całkowitej liczbie punktów w serii, minus liczba określasz dla danego okresu. W wykresie rozproszonym trend jest oparty na kolejności wartości x na wykresie Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj wartości x przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca średnia średnica ruchoma pokazuje wzór w liczba domów sprzedanych w okresie 26 tygodni.