Gleitender Durchschnitt Mdx

Gleitende Durchschnitte oder Gleitende Mittelwerte im SSAS Gleitende Mittelwerte glatt machen die Preisdaten zu einem Trendfolger. Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die drei beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und Weighted Moving Average (WMA) der Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Simple Moving Average (SMA) Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem der Durchschnittspreis eines Wertpapiers über eine bestimmte Anzahl von Perioden berechnet wird. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, wenn neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Daily Closing Preise: 11,12,13,14,15,16,17 Erster Tag der 5-tägigen SMA: (11 12 13 14 15) 5 13 Zweiter Tag der 5-tägigen SMA: (12 13 14 15 16) 5 14 Dritter Tag der 5-tägigen SMA: (13 14 15 16 17) 5 15 Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. In einer Bewegenden Aggregation. Ist die wichtige Technik, um einen Bereich mit in der Ebene mit Endpunkten, die relativ zum aktuellen Mitglied können wir diesen Bereich mit vielen Funktionen in MDX in Abhängigkeit von der Reichweite Mittelwerte für 6 Monate Bereich Mittelwerte für 6 Monate Bereich Durchschnitt der aktuellen Periode und Vorheriger Zeitraum Verwenden von Parallelperioden mit Member Measures. avg12ms als avg (Datum. Monat von Year. lag (11): Datum. Monat des Jahres, Measures. Internet Verkaufsbetrag) Member Measures. avg6ms als avg (Datum. Monat von Year. lag (5): Datum. Monat des Jahres, Measures. Internet Verkaufsbetrag) Mitglied Measures. avg3ms als avg (Datum. Monat von Year. lag (2): Datum. Monat of Year, Measures. Internet Sales Amount) wählen Sie auf Spalten aus Abenteuer Werke Post navigationAssuming Sie haben Datum Dimensionen in Ihrem Modell und basierend auf Ihrem Monat Short Name mit Jahr. Hier können Sie einen berechneten Maßstab für die gleitende Durchschnitt in Ihrem Szenario erstellen Lassen Sie mich wissen, für alle Details Vorgeschlagen als Antwort von Charlie Liao Microsoft Kontingent Personal, Moderator Freitag, 7. Februar 2014 6:28 AM Als Antwort von Charlie Liao Microsoft Kontingent Mitarbeiter, In der Statistik ist ein gleitender Durchschnitt (gleitender Durchschnitt oder laufender Durchschnitt) eine Berechnung, um Datenpunkte zu analysieren, indem eine Reihe von Durchschnittswerten verschiedener Teilmengen erstellt wird Des vollständigen Datensatzes. Es umfasst einfache gleitenden Durchschnitt, kumulative gleitenden Durchschnitt und gewichteten gleitenden Durchschnitt. In Ihrem Szenario können Sie ein 3. Feld erstellen, das den gleitenden Durchschnitt für die letzten 6 Monate mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt berechnet. Hier ist eine Beispielabfrage auf Adventure Works als Referenz. Charlie Liao TechNet Community-Support Freitag, Februar 07, 2014 6:28 AM Alle Antworten Angenommen, Sie haben Datum Dimensionen in Ihrem Modell und basierend auf Ihrem Monat Short Name mit Jahr. Hier können Sie einen berechneten Maßstab für die gleitende Durchschnitt in Ihrem Szenario erstellen Lassen Sie mich wissen, für alle Details Vorgeschlagen als Antwort von Charlie Liao Microsoft Kontingent Personal, Moderator Freitag, 7. Februar 2014 6:28 AM Als Antwort von Charlie Liao Microsoft Kontingent Mitarbeiter, In der Statistik ist ein gleitender Durchschnitt (gleitender Durchschnitt oder laufender Durchschnitt) eine Berechnung, um Datenpunkte zu analysieren, indem eine Reihe von Mittelwerten verschiedener Teilmengen erstellt wird Des vollständigen Datensatzes. Es umfasst einfache gleitenden Durchschnitt, kumulative gleitenden Durchschnitt und gewichteten gleitenden Durchschnitt. In Ihrem Szenario können Sie ein 3. Feld erstellen, das den gleitenden Durchschnitt für die letzten 6 Monate mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt berechnet. Hier ist eine Beispielabfrage auf Adventure Works als Referenz. Charlie Liao TechNet Community Support Freitag, 07. Februar 2014 6:28 AM Microsoft führt eine Online-Umfrage durch, um Ihre Meinung über die Msdn-Website zu verstehen. Wenn Sie sich für eine Teilnahme entscheiden, wird Ihnen die Online-Umfrage präsentiert, wenn Sie die Msdn-Website verlassen. Möchten Sie teilnehmen Helfen Sie uns, MSDN zu verbessern. Tableau Desktop Version (en): 8.2, 8.1 Zuletzt aktualisiert am: 16 Aug 2016 Dieser Artikel zeigt, wie Sie Multidimensionale Ausdrücke verwenden können MDX), um den gewichteten Durchschnitt verschiedener Felder in einer Cube-Datenquelle zu berechnen. Im Folgenden finden Sie zwei Beispiele für MDX-Anweisungen, die in Tableau verwendet werden können, um gewichtete Durchschnitte zu berechnen. Hinweis: Die beigefügte Arbeitsmappe enthält eine Verbindung zum Microsoft Analysis Services (MSAS) AdventureWorks-Cube. Dies ist ein Beispielcube, der mit Microsoft Analysis Services geliefert wird. Um diese Arbeitsmappe zu verwenden, müssen Sie den Server-Wert von scdemo-dbs auf den Namen Ihres MSAS-Servers, der AdventureWorks hostet, ändern. Berechnen des gewichteten Mittelwertes aus zwei Messungen Befolgen Sie die nachstehenden Schritte, um den gewogenen Durchschnitt der Internet-Frachtkosten und der Zahl der Internetbestellungen anhand eines berechneten Elements zu berechnen. Schritt 1: Erstellen Sie ein berechnetes Mitglied, um den gewichteten Durchschnitt von zwei Maßnahmen zu berechnen. Laden Sie die Arbeitsmappe MDX-gewichtete Durchschnitte herunter und öffnen Sie sie, und klicken Sie auf das Weighted Average of Two Measures-Arbeitsblatt. Klicken Sie auf das Dropdown-Menü Dimensionen, und wählen Sie dann Berechnete Elemente aus. Klicken Sie im Dialogfeld Berechnete Elemente auf Neu, um ein neues berechnetes Element zu erstellen. Gehen Sie im Abschnitt Berechnete Memberdefinition folgendermaßen vor: Geben Sie im Feld Name den Wert Weighted Avg ein. Geben Sie in dem Formelfeld die folgende MDX-Anweisung ein: product categories. currentmember. chinder, internet order count Internetfrachtkosten) product categories. currentmember. chintern, internet order count Bestätigen Sie, dass die Statusmeldung anzeigt, dass die Formel gültig ist, indem Sie auf Formel klicken klicken . Und klicken Sie dann auf OK. Schritt 2: Erstellen der Ansicht Ziehen Sie im Fensterbereich "Dimensionen" die Option Produkt. Produktkategorien. Kategorie in das Zeilenregal, und führen Sie dann einen Drilldown zur Unterkategorie durch. Ziehen Sie im Bereich "Measures" das berechnete Element Weighted Avg in das Spaltenregal. Die gewichteten Mittelwerte der Internet-Auftragszählung und der Internet-Frachtkosten für jede Unterkategorie werden nun angezeigt. Berechnen Sie den beliebigen komplexen gewichteten Durchschnitt für jedes Produkt Das folgende Beispiel führt Sie durch die Erstellung einer MDX-Anweisung sowohl in der Produkt - als auch in der Kundengeometrie-Dimension. Dieses komplexe gewichtete durchschnittliche Beispiel weist Tableau an, den gewichteten Durchschnitt des Internet-Verkaufsbetrages für jede Kombination aus Unterkategorie und Land für ihre jeweiligen Nachkommen abzurufen. Schritt 1: Erstellen Sie ein berechnetes Element, um den gewogenen Durchschnitt für jedes Produkt zu ermitteln Klicken Sie in der Arbeitsmappe MDX Gewichtete Durchschnittsbeispiele auf das Arbitrary Complex Weighted Average für jedes Produkt-Arbeitsblatt. Erstellen Sie ein neues berechnetes Element, benennen Sie es Complex Weighted Average. Und verwenden Sie die folgende MDX-Anweisung in der Formel: Nachkommen (Product. Product Categories. CurrentMember, Product. Product Categories. Subkategorie, SELF), Nachkommen (Customer. Customer Geography. CurrentMember, Customer. Customer Geography. Country, SELF) (Measures. Internet-Verkaufsmengen-Measures. Internet-Bestellmenge)) Measures. Internet-Auftragsmenge Schritt 2: Ansicht erstellen Aus dem Bereich "Dimensionen" ziehen Sie Produkt. Produktkategorien. Kategorie in das Spaltenregal, und führen Sie dann einen Drilldown zur Unterkategorie durch. Ziehen Sie im Bereich "Measures" den Wert "Internet Sales" auf die Karte "Marks", und ziehen Sie dann den Komplexen Weighted Average auf das Rows-Regal. Die folgende Ansicht zeigt den gewichteten Durchschnitt des Internet-Verkaufsbetrages für jede Kombination aus Unterkategorie und Land für ihre Nachkommen. Alternative Suchbegriffe: MDX, Cubes, Multidimensionale Datenquellen, OLAP, String-Funktionen, MSAS Vielen Dank für Ihre Rückmeldung über die Wirksamkeit des Artikels.