Flytting Gjennomsnitt Beregnings Eksempelet

DAX inneholder noen statistiske aggregasjonsfunksjoner, for eksempel gjennomsnitt, varians og standardavvik. Andre typiske statistiske beregninger krever at du skriver lengre DAX-uttrykk. Excel, fra dette synspunktet, har et mye rikere språk. De statistiske mønstrene er en samling av vanlige statistiske beregninger: median, modus, glidende gjennomsnitt, prosentil og kvartil. Vi vil gjerne takke Colin Banfield, Gerard Brueckl og Javier Guilln, hvis blogger inspirerte noen av de følgende mønstrene. Grunnmønster Eksempel Formlene i dette mønsteret er løsningen på spesifikke statistiske beregninger. Du kan bruke standard DAX-funksjoner til å beregne gjennomsnittet (aritmetisk gjennomsnitt) av et sett med verdier. GJENNOMSNITT . returnerer gjennomsnittet av alle tallene i en numerisk kolonne. AVERAGEA. returnerer gjennomsnittet av alle tallene i en kolonne, og håndterer både tekst og ikke-numeriske verdier (ikke-numeriske og tomme tekstverdier teller som 0). AVERAGEX. beregne gjennomsnittet på et uttrykk evaluert over et bord. Flytende gjennomsnitt Det glidende gjennomsnittet er en beregning for å analysere datapunkter ved å opprette en rekke gjennomsnitt av forskjellige delsett av hele datasettet. Du kan bruke mange DAX teknikker til å gjennomføre denne beregningen. Den enkleste teknikken bruker AVERAGEX, itererer et bord med ønsket granularitet og beregner for hver iterasjon uttrykket som genererer det enkle datapunktet som skal brukes i gjennomsnittet. For eksempel beregner følgende formel det bevegelige gjennomsnittet for de siste 7 dagene, forutsatt at du bruker en datatabell i datamodellen din. Ved å bruke AVERAGEX beregner du automatisk målingene på hvert granularitetsnivå. Når du bruker et mål som kan aggregeres (for eksempel SUM), kan en annen tilgang basert på CALCULATE være raskere. Du finner denne alternative tilnærmingen i det komplette mønsteret av Moving Average. Du kan bruke standard DAX-funksjoner til å beregne variansen av et sett med verdier. VAR. S. returnerer variansen av verdier i en kolonne som representerer en prøvepopulasjon. VAR. P. returnerer variansen av verdier i en kolonne som representerer hele befolkningen. VARX. S. returnerer variansen til et uttrykk evaluert over et tabell som representerer en prøvepopulasjon. VARX. P. returnerer variansen til et uttrykk evaluert over et bord som representerer hele befolkningen. Standardavvik Du kan bruke standard DAX-funksjoner til å beregne standardavviket for et sett med verdier. STDEV. S. returnerer standardavviket til verdier i en kolonne som representerer en prøvepopulasjon. STDEV. P. returnerer standardavviket til verdier i en kolonne som representerer hele befolkningen. STDEVX. S. returnerer standardavviket til et uttrykk evaluert over en tabell som representerer en prøvepopulasjon. STDEVX. P. returnerer standardavviket til et uttrykk evaluert over en tabell som representerer hele befolkningen. Medianen er den numeriske verdien som skiller den øvre halvdelen av en befolkning fra den nedre halvdelen. Hvis det er et merkelig antall rader, er medianen middelverdien (sortering av rader fra laveste verdi til høyeste verdi). Hvis det er et jevnt antall rader, er det gjennomsnittet av de to middelverdiene. Formelen ignorerer blanke verdier, som ikke anses som en del av befolkningen. Resultatet er identisk med MEDIAN-funksjonen i Excel. Figur 1 viser en sammenligning mellom resultatet returnert av Excel og den tilsvarende DAX-formelen for medianberegningen. Figur 1 Eksempel på medianberegning i Excel og DAX. Modusen er verdien som vises oftest i et sett med data. Formelen ignorerer blanke verdier, som ikke anses som en del av befolkningen. Resultatet er identisk med MODE og MODE. SNGL-funksjonene i Excel, som bare returnerer minimumsverdien når det er flere moduser i settet av verdier som vurderes. Excel-funksjonen MODE. MULT ville returnere alle modi, men du kan ikke implementere det som et mål i DAX. Figur 2 sammenligner resultatet som returneres av Excel med den tilsvarende DAX-formelen for modusberegningen. Figur 2 Eksempel på modusberegning i Excel og DAX. Percentil percentilen er verdien under hvilken en gitt prosentandel av verdiene i en gruppe faller. Formelen ignorerer blanke verdier, som ikke anses som en del av befolkningen. Beregningen i DAX krever flere trinn, beskrevet i Fullmønster-delen, som viser hvordan man får de samme resultatene av Excel-funksjonene PERCENTILE, PERCENTILE. INC og PERCENTILE. EXC. Kvartilene er tre poeng som deler et sett med verdier i fire like grupper, hver gruppe består av en fjerdedel av dataene. Du kan beregne kvartilene ved hjelp av Percentilmønsteret ved å følge disse korrespondansene: Første kvartil lavere kvartil 25. prosentandel Andre kvartilmedian 50. prosentil Tredje kvartil øvre kvartil 75. prosentil Fullstendig mønster Noen få statistiske beregninger har en lengre beskrivelse av det komplette mønsteret fordi Du kan ha forskjellige implementeringer avhengig av datamodeller og andre krav. Flytende gjennomsnitt Vanligvis vurderer du det bevegelige gjennomsnittet ved å referere til granularitetsnivået for dagen. Den generelle malen med følgende formel har disse markørene: ltnumberofdaysgt er antall dager for glidende gjennomsnitt. ltdatecolumngt er datakolonnen i datortabellen hvis du har en eller datakolonnen i tabellen som inneholder verdier hvis det ikke finnes en egen datatabell. ltmeasuregt er målet til å beregne som det bevegelige gjennomsnittet. Det enkleste mønsteret bruker AVERAGEX-funksjonen i DAX, som automatisk bare vurderer de dagene som det er en verdi for. Som et alternativ kan du bruke følgende mal i datamodeller uten datatabell og med et mål som kan aggregeres (for eksempel SUM) over hele perioden som vurderes. Den forrige formelen vurderer en dag uten tilsvarende data som et mål som har 0 verdi. Dette kan bare skje når du har et eget datatabell, som kan inneholde dager for hvilke det ikke er noen tilsvarende transaksjoner. Du kan fikse nevneren for gjennomsnittet ved å bruke kun antall dager for hvilke transaksjoner bruker følgende mønster, hvor: ltfacttablegt er tabellen relatert til datatabellen og inneholder verdier beregnet av målingen. Du kan bruke funksjonene DATESBETWEEN eller DATESINPERIOD i stedet for FILTER, men disse fungerer bare i en vanlig datatabell, mens du kan bruke det ovenfor beskrevne mønsteret også til ikke-vanlige datatabeller og til modeller som ikke har datortabell. For eksempel vurdere de forskjellige resultatene som produseres av følgende to tiltak. I figur 3 kan du se at det ikke er salg på 11. september 2005. Denne datoen er imidlertid inkludert i datortabellen, slik at det er 7 dager (fra 11. september til 17. september) som bare har 6 dager med data. Figur 3 Eksempel på en flytende gjennomsnittlig beregning vurderer og ignorerer datoer uten salg. Tiltaket Moving Average 7 Days har et lavere nummer mellom 11. september og 17. september fordi det vurderer 11. september som en dag med 0 salg. Hvis du vil ignorere dager uten salg, må du bruke målet Moving Average 7 Days No Zero. Dette kan være riktig tilnærming når du har en komplett datortabell, men du vil ignorere dager uten transaksjoner. Ved hjelp av den flytende gjennomsnittlige 7-dagers formel, er resultatet riktig, fordi AVERAGEX bare vurderer bare ikke-tomme verdier. Husk at du kan forbedre ytelsen til et bevegelig gjennomsnitt ved å fortsette verdien i en beregnet kolonne i et bord med ønsket granularitet, for eksempel dato eller dato og produkt. Den dynamiske beregningsmetoden med et mål gir imidlertid muligheten til å bruke en parameter for antall dager i glidende gjennomsnitt (for eksempel erstatte ltnumberofdaysgt med et mål som implementerer Parameter Tabellmønsteret). Medianen tilsvarer den 50. prosentpoeng, som du kan beregne ved hjelp av Persentilmønsteret. Medianmønsteret gjør det imidlertid mulig å optimalisere og forenkle medianberegningen ved hjelp av et enkelt mål, i stedet for de flere tiltakene som kreves av Percentil-mønsteret. Du kan bruke denne tilnærmingen når du beregner medianen for verdier som er inkludert i ltvaluecolumngt, som vist nedenfor: For å forbedre ytelsen, vil du kanskje fortsette verdien av et mål i en beregnet kolonne hvis du vil oppnå medianen for resultatene av et mål i datamodellen. Men før du gjør denne optimaliseringen, bør du implementere MedianX-beregningen basert på følgende mal, ved å bruke disse markørene: ltgranularitytablegt er tabellen som definerer beregningens granularitet. For eksempel kan det være datatabellen hvis du vil beregne medianen til et mål beregnet på dagnivå, eller det kan være VALUES (8216DateYearMonth) hvis du vil beregne medianen til et mål beregnet på månedenivå. ltmeasuregt er målet for å beregne for hver rad av ltgranularitytablegt for medianberegningen. ltmeasuretablegt er tabellen som inneholder data som brukes av ltmeasuregt. For eksempel, hvis ltgranularitytablegt er en dimensjon som 8216Date8217, vil ltmeasuretablegt være 8216Internet Sales8217 som inneholder kolonnen for Internett-salgsmengde summet av Internett Total Sales-måleen. For eksempel kan du skrive medianen av Internett Total Salg for alle Kunder i Eventyrverker som følger: Tips Følgende mønster: brukes til å fjerne rader fra ltgranularitytablegt som ikke har tilsvarende data i gjeldende utvalg. Det er en raskere måte enn å bruke følgende uttrykk: Du kan imidlertid erstatte hele CALCULATETABLE uttrykket med bare ltgranularitytablegt hvis du vil vurdere tomme verdier av ltmeasuregt som 0. Utførelsen av MedianX-formel avhenger av antall rader i tabell iterated og på kompleksiteten av tiltaket. Hvis ytelsen er dårlig, kan du fortsette med det lette resultatet i en beregnet kolonne av lttablegt, men dette vil fjerne muligheten til å bruke filtre til medianberegningen på spørringstidspunktet. Percentile Excel har to forskjellige implementeringer av percentilberegning med tre funksjoner: PERCENTILE, PERCENTILE. INC og PERCENTILE. EXC. De returnerer alle K-th-prosentverdien, hvor K er i området 0 til 1. Forskjellen er at PERCENTILE og PERCENTILE. INC anser K som et inkluderende utvalg, mens PERCENTILE. EXC anser K-området 0 til 1 som eksklusiv . Alle disse funksjonene og deres DAX-implementeringer mottar en prosentilverdi som parameter, som vi kaller K. ltKgt-prosentilverdien ligger i området 0 til 1. De to DAX-implementeringene av percentil krever noen få tiltak som er liknende, men forskjellige nok til å kreve to forskjellige sett med formler. Tiltakene som er definert i hvert mønster er: KPerc. Den prosentile verdien det tilsvarer ltKgt. PercPos. Punktilstandens posisjon i det sorterte sett av verdier. ValueLow. Verdien under prosentilstanden. ValueHigh. Verdien over prosentilposisjonen. Percentil. Den endelige beregningen av percentilen. Du trenger ValueLow og ValueHigh-målene hvis PercPos inneholder en desimaldel, fordi du må interpolere mellom ValueLow og ValueHigh for å returnere riktig prosentilverdi. Figur 4 viser et eksempel på beregningene som ble gjort med Excel - og DAX-formler, ved hjelp av begge algoritmer av prosentil (inklusiv og eksklusiv). Figur 4 Percentile beregninger ved hjelp av Excel-formler og tilsvarende DAX-beregning. I de følgende avsnittene utfører Percentile-formlene beregningen på verdier lagret i en tabellkolonne, DataValue, mens PercentileX-formlene utfører beregningen på verdier returnert av et mål beregnet ved en gitt granularitet. Percentil Inklusiv Percentil Inklusiv implementering er følgende. Percentil Eksklusiv Percentil Eksklusiv implementering er følgende. PercentileX Inklusive PercentileX Inklusiv implementering er basert på følgende mal, ved hjelp av disse markørene: ltgranularitytablegt er tabellen som definerer beregningens granularitet. For eksempel kan det være datatabellen hvis du vil beregne percentilen til et mål på dagens nivå, eller det kan være VALUES (8216DateYearMonth) hvis du vil beregne percentilen av et mål på månedenivået. ltmeasuregt er målet for å beregne for hver rad av ltgranularitytablegt for percentilberegning. ltmeasuretablegt er tabellen som inneholder data som brukes av ltmeasuregt. For eksempel, hvis ltgranularitytablegt er en dimensjon som 8216Date, 8217, så vil ltmeasuretablegt være 8216Sales8217 som inneholder summekolonnen summert av totalbeløpsmålet. For eksempel kan du skrive PercentileXInc av Total Salg for alle datoene i datatabellen som følger: PercentileX Exclusive PercentileX Exclusive implementeringen er basert på følgende mal, med samme markører som brukes i PercentileX Inclusive: For eksempel, du kan skrive PercentileXExc av Total Salg for alle datoene i datatabellen som følger: Hold meg informert om kommende mønstre (nyhetsbrev). Fjern merket for å laste ned filen fritt. Publisert 17. mars 2014 av eksponensiell flytende gjennomsnitt - EMA BREAKING DOWN Eksponensiell flytende gjennomsnitt - EMA De 12 og 26-dagers EMAene er de mest populære kortsiktige gjennomsnittene, og de brukes til å skape indikatorer som den bevegelige gjennomsnittlige konvergensdivergensen (MACD ) og prosentvis pris oscillator (PPO). Generelt brukes 50- og 200-dagers EMAer som signaler for langsiktige trender. Traders som ansetter teknisk analyse, finner glidende gjennomsnitt veldig nyttige og innsiktige når de brukes riktig, men skaper kaos når de brukes feil eller blir feilfortolket. Alle de bevegelige gjennomsnittene som vanligvis brukes i teknisk analyse, er av sin natur sakende indikatorer. Følgelig bør konklusjonene fra å bruke et glidende gjennomsnitt til et bestemt markedskart være å bekrefte et markedskryss eller for å indikere dets styrke. Svært ofte, etter hvert har en glidende gjennomsnittlig indikatorlinje endret seg for å reflektere et betydelig trekk i markedet, det optimale punktet for markedsinngang har allerede gått. En EMA tjener til å lette dette dilemmaet til en viss grad. Fordi EMA-beregningen plasserer mer vekt på de nyeste dataene, klemmer prishandlingen litt strammere og reagerer derfor raskere. Dette er ønskelig når en EMA brukes til å utlede et handelsinngangssignal. Tolke EMA Som alle bevegelige gjennomsnittsindikatorer, er de mye bedre egnet for trending markeder. Når markedet er i en sterk og vedvarende opptrinn. EMA-indikatorlinjen vil også vise en uptrend og vice versa for en nedtrend. En årvåken handelsmann vil ikke bare være oppmerksom på retningen til EMA-linjen, men også forholdet mellom endringshastigheten fra en linje til den neste. For eksempel, da prisvirkningen av en sterk opptrend begynner å flate og reversere, vil EMAs endringshastighet fra en linje til den neste begynne å redusere til den tid som indikatorlinjen flater og endringshastigheten er null. På grunn av den slanke effekten, ved dette punktet, eller til og med noen få barer før, bør prishandlingen allerede ha reversert. Det følger derfor at observere en konsistent reduksjon i endringshastigheten til EMA, kunne seg selv brukes som en indikator som ytterligere kunne motvirke dilemmaet forårsaket av den bølgende effekten av bevegelige gjennomsnitt. Vanlige bruksområder til EMA-EMAer brukes ofte i forbindelse med andre indikatorer for å bekrefte betydelige markedsbevegelser og å måle deres gyldighet. For handelsmenn som handler intradag og rasktflyttende markeder, er EMA mer anvendelig. Ofte bruker handelsmenn EMAer for å bestemme en handelspartiskhet. For eksempel, hvis en EMA på et daglig diagram viser en sterk oppadgående trend, kan en intraday traderstrategi være å handle kun fra den lange siden på en intradag chart. What039s forskjellen mellom bevegelige gjennomsnittlige og vektede glidende gjennomsnitt A 5-glidende gjennomsnitt , basert på prisene ovenfor, ville bli beregnet ved hjelp av følgende formel: Basert på ligningen ovenfor var gjennomsnittsprisen over den ovennevnte perioden 90,66. Bruk av bevegelige gjennomsnitt er en effektiv metode for å eliminere sterke prisfluktuasjoner. Nøkkelbegrensningen er at datapunkter fra eldre data ikke veier noe annerledes enn datapunkter nær begynnelsen av datasettet. Dette er hvor vektede glidende gjennomsnitt kommer til spill. Veidede gjennomsnitt gir tyngre vekting til mer gjeldende datapunkter siden de er mer relevante enn datapunkter i den fjerne fortiden. Summen av vektingen skal legge til opptil 1 (eller 100). Når det gjelder det enkle glidende gjennomsnittet, er vektene fordelt like mye, og derfor er de ikke vist i tabellen ovenfor. Sluttpris på AAPL