Moving Average Gesamtbericht

Moving Averages: Was sind sie Unter den beliebtesten technischen Indikatoren werden gleitende Mittelwerte verwendet, um die Richtung des aktuellen Trends zu messen. Jede Art durchschnittlich bewegen (allgemein in diesem Tutorial als MA geschrieben) ist ein mathematisches Ergebnis, das durch Mittelung einer Anzahl vergangener Datenpunkte berechnet. Sobald bestimmt ist, wird der resultierende Mittelwert dann auf einem Diagramm aufgetragen, um Händler zu ermöglichen, bei geglätteten Daten zu suchen, anstatt sich auf den Tag-zu-Tag Preisschwankungen, die in allen Finanzmärkten inhärent sind. Die einfachste Form eines gleitenden Durchschnitts, in geeigneter Weise als ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) bekannt ist, wird berechnet, indem das arithmetische Mittel aus einer gegebenen Menge von Werten berechnet. Um zum Beispiel eine grundlegende 10-Tage gleitenden Durchschnitt zu berechnen würden Sie die Schlusskurse aus den letzten 10 Tagen addieren und dann teilen Sie das Ergebnis durch 10. In Abbildung 1 ist die Summe der Preise für die letzten 10 Tage (110) Geteilt durch die Anzahl von Tagen (10), um den 10-Tage-Durchschnitt zu erreichen. Wenn ein Trader einen 50-Tage-Durchschnitt sehen möchte, würde die gleiche Art der Berechnung gemacht, aber er würde auch die Preise in den letzten 50 Tagen enthalten. Der resultierende Durchschnitt unter (11) berücksichtigt die letzten 10 Datenpunkte, um den Händlern eine Vorstellung zu geben, wie ein Gewinn für den letzten 10 Tagen relativ preiswert ist. Vielleicht fragen Sie sich, warum technische Händler nennen dieses Tool einen gleitenden Durchschnitt und nicht nur ein normaler Durchschnitt. Die Antwort ist, dass, wenn neue Werte verfügbar werden, die ältesten Datenpunkte aus dem Satz fallen gelassen werden müssen und neue Datenpunkte hereinkommen müssen, um sie zu ersetzen. Somit bewegt sich der Datensatz ständig auf neue Daten, sobald er verfügbar ist. Diese Berechnungsmethode stellt sicher, dass nur die aktuellen Informationen berücksichtigt werden. Wenn in Fig. 2 der neue Wert von 5 zu dem Satz hinzugefügt wird, bewegt sich das rote Feld (das die letzten 10 Datenpunkte darstellt) nach rechts und der letzte Wert von 15 wird aus der Berechnung entfernt. Weil der relativ kleine Wert von 5 den hohen Wert von 15 ersetzt, würden Sie erwarten, dass der Durchschnitt des Datensatzabbaus zu sehen, was er tut, in diesem Fall von 11 bis 10. Wie sehen sich die gleitenden Mittelwerte aus? MA berechnet worden sind, werden sie auf ein Diagramm aufgetragen und dann verbunden, um eine gleitende mittlere Linie zu erzeugen. Diese Kurvenlinien sind auf den Diagrammen der technischen Händler üblich, aber wie sie verwendet werden, können drastisch variieren (mehr dazu später). Wie Sie in Abbildung 3 sehen können, ist es möglich, mehr als einen gleitenden Durchschnitt zu irgendeinem Diagramm hinzuzufügen, indem man die Anzahl der Zeitperioden, die in der Berechnung verwendet werden, anpasst. Diese kurvenreichen Linien scheinen vielleicht ablenkend oder verwirrend auf den ersten, aber youll wachsen Sie daran gewöhnt, wie die Zeit vergeht. Die rote Linie ist einfach der durchschnittliche Preis in den letzten 50 Tagen, während die blaue Linie der durchschnittliche Preis in den letzten 100 Tagen ist. Nun, da Sie verstehen, was ein gleitender Durchschnitt ist und wie es aussieht, stellen Sie auch eine andere Art von gleitenden Durchschnitt ein und untersuchen, wie es sich von der zuvor genannten einfachen gleitenden Durchschnitt unterscheidet. Die einfache gleitende Durchschnitt ist sehr beliebt bei den Händlern, aber wie alle technischen Indikatoren, hat es seine Kritiker. Viele Personen argumentieren, dass die Nützlichkeit der SMA begrenzt ist, da jeder Punkt in der Datenreihe gleich gewichtet wird, unabhängig davon, wo er in der Sequenz auftritt. Kritiker argumentieren, dass die neuesten Daten bedeutender sind als die älteren Daten und sollten einen größeren Einfluss auf das Endergebnis haben. Als Reaktion auf diese Kritik begannen die Händler, den jüngsten Daten mehr Gewicht zu verleihen, was seitdem zur Erfindung verschiedener Arten von neuen Durchschnittswerten geführt hat, wobei der populärste der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA) ist. (Für weitere Informationen siehe Grundlagen der gewichteten gleitenden Mittelwerte und was ist der Unterschied zwischen einer SMA und einer EMA) Exponentieller gleitender Durchschnitt Der exponentielle gleitende Durchschnitt ist eine Art von gleitendem Durchschnitt, die den jüngsten Preisen mehr Gewicht verleiht, um sie reaktionsfähiger zu machen Zu neuen Informationen. Das Erlernen der etwas komplizierten Gleichung für die Berechnung einer EMA kann für viele Händler unnötig sein, da fast alle Kartierungspakete die Berechnungen für Sie durchführen. Jedoch für Sie Mathegeeks heraus dort, ist hier die EMA-Gleichung: Wenn Sie die Formel verwenden, um den ersten Punkt der EMA zu berechnen, können Sie feststellen, dass es keinen Wert gibt, der als das vorhergehende EMA benutzt werden kann. Dieses kleine Problem kann gelöst werden, indem man die Berechnung mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt und mit der obigen Formel fortfährt. Wir haben Ihnen eine Beispielkalkulationstabelle zur Verfügung gestellt, die praktische Beispiele enthält, wie Sie sowohl einen einfachen gleitenden Durchschnitt als auch einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt berechnen können. Der Unterschied zwischen der EMA und SMA Nun, da Sie ein besseres Verständnis haben, wie die SMA und die EMA berechnet werden, können wir einen Blick darauf werfen, wie sich diese Mittelwerte unterscheiden. Mit Blick auf die Berechnung der EMA, werden Sie feststellen, dass mehr Wert auf die jüngsten Datenpunkte gelegt wird, so dass es eine Art von gewichteten Durchschnitt. In Abbildung 5 sind die Anzahl der Zeitperioden, die in jedem Durchschnitt verwendet werden, identisch (15), aber die EMA reagiert schneller auf die sich ändernden Preise. Beachten Sie, wie die EMA einen höheren Wert hat, wenn der Preis steigt, und fällt schneller als die SMA, wenn der Preis sinkt. Diese Reaktionsfähigkeit ist der Hauptgrund, warum viele Händler es vorziehen, die EMA über die SMA zu verwenden. Was sind die verschiedenen Tage Durchschnittliche Mittelwerte sind eine völlig anpassbare Indikator, was bedeutet, dass der Benutzer frei wählen können, was Zeitrahmen sie wollen, wenn die Schaffung der Durchschnitt. Die häufigsten Zeitabschnitte, die bei gleitenden Durchschnitten verwendet werden, sind 15, 20, 30, 50, 100 und 200 Tage. Je kürzer die Zeitspanne, die verwendet wird, um den Durchschnitt zu erzeugen, desto empfindlicher wird es für Preisänderungen sein. Je länger die Zeitspanne, desto weniger empfindlich, oder mehr geglättet, wird der Durchschnitt sein. Es gibt keinen richtigen Zeitrahmen für die Einrichtung Ihrer gleitenden Durchschnitte. Der beste Weg, um herauszufinden, welche am besten für Sie arbeitet, ist es, mit einer Reihe von verschiedenen Zeitperioden zu experimentieren, bis Sie eine finden, die zu Ihrer Strategie passt. Verschieben von Durchschnitten: So verwenden Sie Them Subscribe to News Für die neuesten Erkenntnisse und Analysen verwenden Danke für die Anmeldung zu Investopedia Insights - News zu Use. Moving Durchschnitt - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Als SMA Beispiel, betrachten Sie eine Sicherheit mit der Nach den Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29 , 28 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt ausrechnen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge des zu verwendenden MA hängt von den Handelszielen ab, wobei kürzere MAs für den kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher für langfristige Anleger geeignet sind. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Momentum wird mit einem bärischen Übergang bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unterhalb eines längerfristigen MA kreuzt. Erstellung eines Rollberechnungsprodukts: Tableau Desktop-Version (en): 8.3, 8.2, 8.1, 8.0 Zuletzt geändert Datum: 16.08.2016 Artikel-Hinweis: Dieser Artikel wird nicht mehr von Tableau aktiv gepflegt. Wir stellen sie weiterhin zur Verfügung, weil die Informationen noch wertvoll sind, aber einige Schritte können aufgrund von Produktänderungen variieren. Walzberechnungen, speziell bewegte Durchschnitte, sind oft nützlich, um einmalige Ausreißer zu ziehen und kurzfristige Schwankungen zu glätten. Gleitende Mittelwerte werden häufig auf Zeitreihendaten durchgeführt. In den Einzelhandelsverkäufen ist diese Berechnung nützlich, um saisonale Verkäufe Trends zu verringern, um langfristige Tendenzen besser zu sehen. Dieses Beispiel führt Sie durch die Erstellung von Arbeitsblättern, um wöchentliche Verkäufe und wöchentliche Verkaufsdurchschnitte zu zeigen, sie in einem Armaturenbrett nebeneinander zu vergleichen und sie in einer Überlagerung zu vergleichen. Richten Sie ein Arbeitsblatt ein, um die jährlichen wöchentlichen Durchschnittswerte anzuzeigen. Schritt 1 Öffnen Sie eine neue Arbeitsmappe und stellen Sie eine Verbindung zum Superstore-Beispiel her. Schritt 2 Ziehen Sie im Fensterbereich "Bemaßungen" das Datum in das Spaltenregal, und ziehen Sie dann eine zweite Instanz in das Regal "Filters". Schritt 3 Wählen Sie im Dialogfeld Filterfeld Jahre aus, und klicken Sie dann auf Weiter. Schritt 4 Deaktivieren Sie in dem Dialogfeld Filter die Kontrollkästchen für alle Jahre außer 2012, und klicken Sie dann auf OK. Schritt 5 Wählen Sie im Spaltenregal im Dropdown-Menü Jahr (Auftragsdatum) die Option Mehr gt Benutzerdefiniert. Schritt 6 Wählen Sie im Dialogfeld Benutzerdefiniertes Datum in der Liste Detail die Option Wochennummern aus. Und wählen Sie dann Datumsteil. Und klicken Sie dann auf OK. Schritt 7 Ziehen Sie im Bereich "Measures" die Option "Sales" in das Zeilenregal. Schritt 8 Klicken Sie im Regal Rows mit der rechten Maustaste auf Sales. Und wählen Sie dann Tabellenberechnung hinzufügen. Schritt 9 Führen Sie im Dialogfeld Tabellenberechnung die folgenden Schritte aus: Wählen Sie in der Liste Berechnungsart die Option Berechnung verschieben. Wählen Sie in den Zusammenfassungswerten mit der Liste Durchschnitt aus. Lassen Sie die vorherigen Werte auf 2 setzen, um den durchschnittlichen Umsatz in den letzten drei Wochen zu erzielen. Lassen Sie die Nächsten Werte auf 0 setzen. Und halten Sie das Kontrollkästchen Aktuelle Wert einschließen aktiviert. Klicken Sie auf OK. Schritt 10 Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Registerkarte Arbeitsblatt, und wählen Sie Blatt umbenennen aus. Und nennen Sie es 2012 Weekly Sales Woche. Erstellen eines Arbeitsblatts zum Anzeigen von Daten anstelle von Wochennummern Sie können ein berechnetes Feld verwenden, um alle Daten in einem bestimmten Zeitraum zu gruppieren. Schritt 1 Für Tableau Desktop 7.0 und 8.0 klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Arbeitsblatt-Registerkarte, und wählen Sie Duplizieren. Für Tableau Desktop 6.1 und früher, wählen Sie Bearbeiten gt Duplicate Sheet. Schritt 2 Wählen Sie auf dem neuen Arbeitsblatt Analysis gt Berechnetes Feld erstellen aus. Schritt 3 Füllen Sie im Dialogfeld "Berechnetes Feld" die folgenden Schritte aus. DATETRUNC (39week39, Auftragsdatum) Bestätigen Sie, dass die Statusmeldung angibt, dass die Formel gültig ist, und klicken Sie dann auf OK. Schritt 4 Ziehen Sie im Bereich "Bemaßungen" Weektrunc in das Spaltenregal. Schritt 5 Tableau Desktop 7.0 und 8.0: Klicken Sie im Regal Columns mit der rechten Maustaste auf YEAR (Weektrunc). Und wählen Sie Exaktes Datum. Tableau Desktop 6.1 und früher: Klicken Sie im Spaltenregal mit der rechten Maustaste auf YEAR (Weektrunc) und wählen Sie Alle Werte. Schritt 6 Klicken Sie im Spaltenregal mit der rechten Maustaste auf WEEK (Auftragsdatum) und wählen Sie Entfernen. Schritt 7 Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Registerkarte Arbeitsblatt, wählen Sie Blatt umbenennen aus. Und benennen Sie das Arbeitsblatt 2012 Weekly Sales. Vergleichen Sie reguläre Verkäufe mit dem gleitenden Durchschnitt Um die regulären Verkäufe mit dem gleitenden Durchschnitt zu vergleichen, erstellen Sie ein Blatt für jeden. Schritt 1 Erstellen und benennen Sie ein neues Arbeitsblatt um. Tableau Desktop 7.0 und 8.0: Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Registerkarte 2012 Weekly Sales Arbeitsblatt, und wählen Sie dann Duplicate Sheet. Tableau Desktop 6.1 und früher: Wählen Sie das Arbeitsblatt 2012 Weekly Sales aus, und wählen Sie dann Bearbeiten gt Duplicate Sheet. Schritt 2 Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Registerkarte Arbeitsblatt, und wählen Sie Blatt umbenennen aus. Und nennen Sie das neue Blatt 2012 Weekly Sales Moving Avg. Schritt 3 Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf SUM (Sales), und wählen Sie Tabellenberechnung löschen aus. Stellen Sie nun die y-Achse auf die beiden Arbeitsblätter in den gleichen Bereich. Schritt 4 Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die y-Achse und wählen Sie Edit Axis. Schritt 5 Nehmen Sie im Dialogfeld Achse bearbeiten die folgenden Änderungen vor: Schritt 5 Zeigen Sie das Arbeitsblatt für die wöchentliche Vertriebsumstellung 2012 an und nehmen Sie die gleichen Änderungen für die y-Achse vor. Erstellen eines Dashboards Führen Sie diese Schritte aus, um ein Dashboard zu erstellen, in dem beide Arbeitsblätter nebeneinander angezeigt werden. Schritt 1 Für Tableau Desktop 7.0 und 8.0 wählen Sie Dashboard gt Neues Dashboard. Für Tableau Desktop 6.1 und früher wählen Sie Bearbeiten gt Neues Dashboard. Schritt 2 Ziehen Sie 2012 Weekly Sales zum Dashboard. Schritt 3 Ziehen Sie 2012 Weekly Sales Moving Avg auf das Armaturenbrett und positionieren Sie es links von 2012 Weekly Sales. Erstellen einer Überlagerung Eine Überlagerung ist eine andere Möglichkeit, den Umsatz und den gleitenden Durchschnitt zu vergleichen. Schritt 1 Tableau Desktop 7.0 und 8.0: Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Arbeitsblatt für 2012 wöchentliche Verkaufsbewegungen und wählen Sie Duplizieren. Tableau Desktop 6.1 und früher: Wählen Sie das Arbeitsblatt 2012 Weekly Sales Moving Avg aus, und wählen Sie Edit gt Duplicate Sheet. Schritt 2 Ziehen Sie auf dem neuen Blatt im Bereich "Measures" die Werte "Messwerte" in das Zeilenregal. Schritt 3 Ziehen Sie im Bereich "Bemaßungen" die Option "Namen messen" in das Regal "Filter". Schritt 4 Deaktivieren Sie in dem Dialogfeld Filter alle Kontrollkästchen außer Verkäufe. Und klicken Sie dann auf OK. Schritt 5 Ziehen Sie im Bereich "Bemaßungen" die Option "Namen auf Farbe" auf die Markierungskarte. Ziehen Sie eine andere Instanz von Messenamen aus dem Bereich Dimensionen auf Größe. Farbe und Größe machen die Linien einfacher, visuell zu unterscheiden. Tipp: In Tableau 8.0 können Sie, um die Markierungsgröße anzupassen, auch auf die Markierungskarte klicken, die einen bestimmten Satz von Markierungen repräsentiert (anstelle von Alle) und den Schieberegler Größe anpassen. Dann das gleiche für den anderen Satz, wenn man sie noch weiter zu differenzieren wollen. Schritt 6 von den Reihen Regal, ziehen SUM (Sales) auf die Messwerte Regal. Alternative Suchbegriffe: Tableau Digital Berechnungen Filter Vielen Dank für die Bereitstellung Ihrer Rückmeldung über die Wirksamkeit des Artikels. Berechnung von laufenden Summen und Bewegungsdurchschnitte in Microsoft Access mit Total Access Statistiken Microsoft Access bietet keine integrierten Funktionen, um laufende Summen zu berechnen. Laufende Summen sind Zusammenfassungen über eine festgelegte Anzahl von Datensätzen. Zum Beispiel eine 30-Tage-Durchschnitt, die youd für jeden Datensatz auf seinen Wert und seine früheren 29 Datensätze zu berechnen möchten. Glücklicherweise führt die Total Access-Statistik eine Vielzahl von Berechnungen für Ihre Datensätze durch: Führen Sie Zusammenfassungen für einen bewegten Satz von Datensätzen aus, um Summen, Durchschnittswerte, Minimum, Maximum, Bereich, Median, Standardabweichung usw. zu berechnen Feld in Ihrer Datenquelle Analysieren Sie die Daten in Ihren Access-Tabellen und - Anfragen (einschließlich der verknüpften Daten) Unterstützung von Gruppierung auf Feldwerten, sodass Sie mehrere Analysen in einem Durchgang durchführen können Gesamtzugriffsstatistiken für Microsoft Access 2007 und X.7 hinzugefügt wurden Versionen für Access 2003 und früher. Ausführen von Totals Übersicht Laufende Summen sind Berechnungen für eine festgelegte Anzahl von Datensätzen über Ihre Tabelle oder Abfrage. Erzeugen Sie Ergebnisse wie Summen, Mittelwerte, Minimum, Maximum, Median usw. und fügen Sie diese in Felder in Ihrer Datenquelle ein. Diese Berechnungen sind verfügbar: Normal (Mean) Zählen Beobachtungen Summe Summe Squared Minimum Maximum Standardabweichung: Abweichung Varianzkoeffizient Standardfehler Median Modus Modus Count Geometrisches Mittel harmonischen Durchschnitt Root Mean Square Schiefe Kurtosis Standardfehler der Schiefe Standardfehler der Kurtosis bis zu fünf Felder In Ihrer Tabelle können auf einmal aktualisiert werden. Berechnen des Gesamtbetrages Zum Beispiel können Sie den Durchschnitt der letzten 10 Datensätze berechnen. Dieser gleitende Durchschnitt wird auf der Grundlage der Sortierreihenfolge Ihrer Daten bestimmt, wobei der Mittelwert für diese 10 Datensätze berechnet und in ein Feld gesetzt wird, das Sie mit dem Datensatz 10 angeben. Für Datensatz 11 wird Datensatz 1 ignoriert und die Berechnung für Datensätze 2 bis ausgeführt 11, etc. Wie die anderen Funktionen können Sie Gruppenfelder angeben, so dass jede Gruppe ihre eigenen laufenden Summen hat. Diese Funktion erstellt keine separate Tabelle. Die Ergebnisse werden in die Felder, die Sie in Ihrer Datenquelle angeben, platziert. Laufende Summen Feldauswahl Die Feldauswahl-Bildschirm für Summen ausführen, können Sie die Felder angeben, die Art auf und die Felder, um die Ergebnisse zu platzieren: Gruppenfelder können Sie für jede Kombination von eindeutigen Werten unter den Gruppenfeldern einen separaten Satz von Analyse generieren. Die Sortierfelder bestimmen die Sortierreihenfolge Ihrer Datensätze, um die laufenden Werte zu berechnen. Geben Sie mindestens ein Sortierfeld an. Dies kann das Feld, das Sie die Berechnungen auf. Die Felder werden in aufsteigender Reihenfolge sortiert. Geben Sie bis zu fünf Felder für die Aktualisierung mit Ihren Gesamtsummen an. Stellen Sie sicher, dass die Felder Datentypen sind, die die von Ihnen erwarteten Daten enthalten können. Sie sollten z. B. doppelt sein, wenn Sie Werte wie Durchschnitt (Mittelwert), Varianz usw. speichern möchten. Ausführen von Gesamtoptionen Nach Auswahl der Felder werden die Optionen Laufende Summen angezeigt: Feld zum Analysieren Geben Sie das Feld an, auf dem die Berechnungen basieren. Dieses Feld kann ein Feld sein, das als ein Sortierfeld angegeben wurde. Sie können z. B. den laufenden Durchschnitt auf der Grundlage des Verkaufs in aufsteigender Reihenfolge sortieren. Anzahl der Datensätze, um Summen zu berechnen Geben Sie die Anzahl der Datensätze in der bewegten Summe an. Wenn Sie 0 angeben, werden die Summen für jeden Datensatz berechnet. Wenn Sie eine bestimmte Zahl eingeben, basieren die Berechnungen auf dieser Anzahl von Datensätzen. Der erste Datensatz wird gelöscht, wenn die nächste zugegeben wird, und die Berechnungen basieren auf diese Gruppe von Datensätzen zu bewegen. Erste Reihe von Datensätzen Wenn Sie die Anzahl der Datensätze angeben zu berechnen Summen über, gibt es eine Option, um zu bestimmen, was passiert, bevor Sie diese Anzahl der Datensätze erreichen. Entweder sollten die Summen auf der Grundlage der verarbeiteten Datensätze übersprungen oder berechnet werden. Wählen Sie Berechnen, um die laufenden Summen anzuzeigen, unabhängig davon, ob die Anzahl der bewegten Datensätze erreicht ist. Wählen Sie leer lassen nur laufende Summen zu haben, wenn die angegebene Anzahl von Datensätzen ohne Berechnungen für kleinere Anzahl von Datensätzen erreicht ist. Berechnungsart Es stehen viele Berechnungsarten zur Verfügung. Geben Sie für jedes von Ihnen ausgewählte Aktualisierungsfeld die gewünschte ein. Laufende Summen Ergebnisse Die laufenden Summen Ergebnisse werden in den Update-Feldern platziert angegeben: Beispiel in den rechten vier Felder dieser Microsoft Access-Tabelle In diesem Beispiel platziert Totals Rennen, wurde nach Datum sortiert die Daten und Bestell-ID, mit der Berechnung auf den Vertrieb Feld. Beachten Sie die Werte in der Laufendefeld von 1 bis 10 steigende Sobald es 10 erreicht, wird es bei 10 bleibt, weil das die maximale Anzahl der Datensätze in der Bewegungs insgesamt ist. Das RunningTotal-Feld zeigt die Summe der Verkäufe über die Datensätze in dem sich bewegenden Satz von Datensätzen an. Da die Option, die Werte für den anfänglichen Satz von Datensätzen zu berechnen, wurde ausgewählt (bevor es 10 Datensätze erreicht), werden die Werte angezeigt. Andernfalls würden die ersten 9 Datensätze Nullwerte aufweisen. Interaktive Assistenten und VBA programmatischen Schnittstellen Total Access Statistik können Sie interaktiv Ihre Berechnungen durch die Assistenten-Schnittstelle erzeugen, um bequem die Datenquelle wählen, Felder und Analyse ohne Programmierung. Nachdem Sie Ihre Auswahl angeben, werden sie als Szenario in Ihrer Datenbank automatisch gespeichert, so dass Sie sie wieder in die Zukunft, wenn die Datenänderungen ausgeführt werden können. Eine VBA-Statistik-Funktion ist auch verfügbar, so dass Sie diese Ergebnisse aus Code generieren können. Sie können ganz einfach alle gespeicherten Szenario ausführen, indem ein einheitliches Verfahren in der Total Access Statistik VBA-Bibliothek aufrufen. Die Bibliothek enthält eine lizenzfreie Runtime-Lizenz, so dass Sie sie mit Ihrer Access-Datenbank einbinden und an Nicht-Total-Zugriffsstatistikeigentümer verteilen können. Rufen Sie die Funktion aus einem Tasten OnClick-Ereignis oder einem anderen Prozess, und die Ergebnisse werden für Sie generiert. Sie können sogar die eingebaute Benutzeroberfläche zu verstecken, damit Ihre Benutzer nicht einmal wissen, Total Access Statistics ausgeführt wird. Theyll staunen mit statistischen Analysefunktionen Weitere Details der Berechnungen Erhältlich in Total Access Statistiken Hier sind einige zusätzliche Ressourcen und Informationen über einige der Datenanalyse auf dem Microsoft Access-Daten mit Total Access Statistiken durchführen können: Finanz-Cash-Flow-Berechnungen verwenden Discounted-Cash Flüsse und Zinsen abhängig Zahlungen und Einnahmen Net Present Value (NPV), Present Value (PV), Future Value (FV), Internal Rate of Return (IRR), Modified Internal Rate of Return (MIRR) für periodische und Datum zu erzeugen. Perzentil Berechnungen Berechnen verschiedene Arten von Perzentile: Median, Quartile, Quintile Octiles, Dezil, Perzentile, alle X.5 Perzentil und sie in eine Tabelle einfügen oder ein vorhandenes Feld aktualisieren mit den Aufzeichnungen Wert Perzentil. Laufende Summen und Moving Averages Summarize eine Gruppe von Datensätzen bewegen laufenden Summen zu berechnen, gleitende Mittelwerte, Minimum, Maximum, Reichweite, Median, Standardabweichung etc. Datennormalisierung (Data Transponieren) Transponieren nicht normalisierten Daten, so dass Sie leicht zu analysieren und zu pflegen es. Regressionen Einfache, mehrfache und polynomische Regressionen mit Berechnung von Gleichungskoeffizienten, ANOVA und Resttabelle Kreuztabellen und Chi-Square Erweiterte Kreuztabellen mit Prozentsatz an Zeilen-, Spalten - und Summenwerten als Datensätze oder Spalten dargestellt. Geschriebene Bewegungsdurchschnitte Ive war schon immer fest davon überzeugt, dass gleitende Mittelwerte Wahrscheinlich geben einen besseren Einblick in Trends innerhalb eines Unternehmens als eine einfache Trendlinie im Zusammenhang mit einer Reihe von Werten wie monatlichen Umsatz (obwohl ich neige dazu, diese beiden Werte zusammen zu überprüfen). Der Grund dafür ist, dass ein Trend durch einen oder zwei Werte, die möglicherweise nicht repräsentativ für das zugrunde liegende Geschäft wie Spikes, die Saisonalität oder ein bestimmtes Ereignis zugeordnet sind, verzerrt werden kann. Wenn BillD eine Abfrage in Bezug auf dieses Konzept in seinen Kommentaren zu Profit Amp Loss (Teil 2) vergleichen und analysieren hervorgehoben. Ich dachte, dass es eine große Idee sein würde, unseren PampL Datensatz zu verdoppeln, um einige Moving Average Fähigkeit zur Verfügung zu stellen. In diesem Beitrag werde ich erklären, welche gleitenden Durchschnitte beabsichtigt sind, zu liefern und zu erklären, wie man sie mit den Verkäufelementen der Beispieldaten berechnet, die in der Profit-amp Verlust-Reihe von Pfosten verwendet werden. Ich werde dann die Flexibilität für Benutzer hinzufügen, um den Zeitrahmen auszuwählen, den die gleitende Durchschnittsberechnung berücksichtigen sollte, die Anzahl der Trendperioden, die angezeigt werden sollen, und das Endedatum des Berichts. Was ist ein gleitender Durchschnitt Die häufigste gleitende durchschnittliche Maßnahme wird im Allgemeinen als 12 Monate gleitender Durchschnitt bezeichnet. Im Falle unserer Verkaufsdaten für einen bestimmten Zeitraum würde diese Maßnahme die letzten 12 Monate des Umsatzes vor und einschließlich des zu analysierenden Monats addieren und dann durch 12 dividieren, um einen durchschnittlichen Verkaufswert für diesen Zeitraum zu zeigen. In finanzieller Hinsicht ist die Gleichung daher einfach: 12 Monate Gleitende durchschnittliche Summe der Verkäufe für die letzten 12 Monate / 12 Dies alles scheint sehr geradlinig, aber theres eine Menge Komplexität beteiligt, wenn wir den Moving Average Zeitrahmen (dargestellt als 12 Im obigen Beispiel) in den Händen des Benutzers geben Sie ihnen die Macht, die Anzahl der anzuzeigenden Trendperioden und den Monat auszuwählen, in dem der Bericht angezeigt werden soll. Der Dataset Der Dataset, der verwendet wurde, sieht wie unten aus. Hinweis Im mit PowerPivot V1. Design-Viewer ist in V2, aber Ive hashed diese zusammen nichts clever Youll bemerken, dass FACTTran (unsere Datenmenge zu analysieren) ist mit DIMHeading1, DIMHeading2 und DIMDataType verknüpft, um einige Kategorisierung zu unserem Datensatz bieten. Ive auch im Zusammenhang mit Daten, die eine sequentielle Menge von Daten, die mehr als die Zeitspanne unseres Datensatzes. Diese Tabelle enthält einige statische Zusatzinformationen, die auf dem Datum basieren: Wieder einmal waren nicht ganz auf Robs würziger Skala festzustellen. Seien Sie versichert, dass Sie ein intensiveres DAX-Training bekommen werden, während wir weitermachen. Da diese Datumsmessungen arent erwartet werden, um dynamisch zu sein, Ive codierte sie im PowerPivot Fenster. Dies ermöglicht es ihnen, auf Datei refresh berechnet werden, aber sie müssen nicht für jede Slicer-Operation neu zu berechnen, die Performance-Overhead von unserer ultimativen dynamischen Maßnahme entfernt. Aus Gründen, die Kranke später kommen, brauche ich auch das Monatsenddatum auf meiner Faktentabelle, da ich das Monat-Enddatum nicht auf meinem Dates-Tisch in meinen Maßnahmen verwenden kann. Ich kann jedoch den gleichen Wert auf meine FACTTran-Tabelle mit der folgenden Maßnahme: Also, was sind diese unverknüpften MA-Tabellen Der Grund für diese Tabellen sollte deutlich werden, wie wir weitergehen. Kurz gesagt, sie werden als Parameter oder Überschriften in unserem Bericht verwendet werden. Der Grund, dass sie existieren und dass sie nicht mit dem Rest unserer Daten verbunden sind, ist einfach, weil ich nicht will, dass sie durch unsere Maßnahmen gefiltert werden. Stattdessen möchte ich, dass sie die Filterung fahren. Initial PivotTable Setup Im werde eine Reihe von Daten in monatlichen Spalten organisiert werden. Der Benutzer erhält die Aufteiler, um das Monatsenddatum (den letzten auf dem Bericht darzustellenden Zeitraum), die Anzahl der Perioden für den gleitenden Durchschnitt (dies wird letztendlich Teil unserer Divisorberechnung zu sein) und die Anzahl der Perioden für den Trend (dies wird sein Die Anzahl der monatlichen Spalten, die wir auf unserem Trend anzeigen werden). Wir können diese Schneidmaschinen sofort herstellen und mit dem Drehpunkt verbinden. Ich brauche offensichtlich ein Monatsenddatum als Spaltenüberschrift, aber welch ein bis zu einem gewissen Grad Ive, der dieses weg früher gegeben hat. Kurz gesagt, muss ich mein MADatesMonthEndDate Feld verwenden. Der Grund dafür ist, dass dieses Feld nicht mit unserem Datensatz verknüpft ist und daher nicht von anderen Filtern betroffen sein wird. Wenn ich ein Datumsfeld verwende, das Teil meines Datasets oder Teils einer verknüpften Tabelle ist, können die verfügbaren Werte nach den Benutzerauswahlen gefiltert werden. Ich kann um diese mit einem ALL () - Ausdruck, um mir die richtigen Werte, aber das Problem ist, dass die Spalte immer noch gefiltert und meine Ergebnisse werden alle in einer Spalte angezeigt werden. Es ist schwer zu erklären, bis Sie es sehen so gehen Sie vor und versuchen Sie es sich lohnt, die Mauer zu schlagen, um es wirklich zu verstehen Berechnen Summe der Verkäufe für die letzten X Monate Der erste Teil unserer Gleichung ist es, den Gesamtwert für den Umsatz über alle Perioden innerhalb berechnen Einen dynamischen Zeitrahmen, der durch den Benutzer ausgewählt werden soll. Dafür verwende ich eine Calculate-Funktion, die wie folgt aussieht: Ich verwende ein Basismaß namens CascadeValueAll, das in Profit amp Loss Die Art der Cascading-Zwischensumme erstellt wurde. Im dann filtern, dass Maßnahme, um meine Datenmenge auf Datensätze, die sich auf Verkäufe und einen Datentyp von Actual (dh die Beseitigung von Budget) zu begrenzen. Dies ist eine einfache Filterung einer CALCULATE-Funktion. Allerdings wird es ein wenig mehr lecker mit dem dritten Filter, die die Datenmenge auf eine Reihe von Daten, die abhängig von den Benutzer-Auswahl in Slicers und unsere Spalte Datum Spalte begrenzt. Die DATESBETWEEN-Funktion hat die Syntax DATESBETWEEN (Datum, Startdatum, Enddate) und funktioniert wie folgt: Ich setze das Feld, das Filter (DatesData) benötigt. Ich habe festgestellt, dass dies am besten funktioniert, wenn dies eine verknüpfte Tabelle der sequentiellen Daten ohne Pausen ist. Wenn Sie irgendwelche Pausen haben, gibt es eine Chance, dass Sie möglicherweise keine Antwort erhalten, da die Antwort, die Sie bewerten, in der Tabelle verfügbar sein muss. Mein Startdatum ist eine DATEADD-Funktion, die das Spaltenüberschriftdatum abzüglich der Anzahl der Monate berechnet, die der Benutzer auf dem Moving Average No of Periods Slicer ausgewählt hat. Ich benutze die Funktion LASTDATE (VALUES (MADatesNextMonthStartDate)), um den Wert NextMonthStartDate aus der Tabelle MADates abzurufen, die sich auf das in der Spaltenüberschrift dargestellte Datum bezieht. Ich dann zurückspulen durch die Anzahl der Monate auf dem Slicer mit MAX (MAFunctionPeriodsMovingAverageNoPeriods) -1 ausgewählt. Das -1 wird verwendet, um in die Zeit zurückzukehren. Der Grund, warum ich NextMonthStartDate und ein Vielfaches von 1 verwenden, wird in Slicers zum Auswählen der letzten X-Perioden genauer erklärt. Mein Endedatum ist einfach das MonthEndDate, wie in der Spaltenüberschrift des Berichts gezeigt. Die Berechnung erfolgt mit lastdate (VALUES (MADatesMonthEndDate). Das ist großartig, aber meine Maßnahme ist nicht jedes Konto meiner anzeigen Zeiträume von bis zu Auswahl und der Trend Keine der Perioden nehmen, die Ive ausgewählt. Wir brauchen also nur das Maß zu begrenzen, auszuführen, wenn bestimmte Parameter halten als wahr auf der Grundlage dieser Auswahlen ich nur Werte angezeigt werden soll, wenn meine Spaltenüberschrift Datum ist:. Weniger als oder gleich dem ausgewählten Monat Enddatum auf meine Fragen Zeiträume bis zu Slicer und größer als oder gleich dem ausgewählten Monatsende .. Datum WENIGER die ausgewählte Anzahl von Perioden auf meinem Trend Anzahl der Perioden-Slicer um dies zu tun, ich benutze eine IF-Anweisung wann sollte meine CALCULATE-Funktion, um zu bestimmen ausführen Lässt diese Maßnahme nennen SalesMovingAverageTotalValue die IF-Anweisung funktioniert wie folgt: ich muss zunächst feststellen, nur daß im Auswertung, wo ich einen Wert für MADateMonthEndDate haben. wenn ich das tue dies nicht, bekomme ich, dass alte Lieblings Fehler in meinem späteren Auswertung, die besagt, dass eine Tabelle von mehreren Werten geliefert wurde ich bewerten, um dann, wenn meine Spaltenüberschrift Datum (Werte bestimmen (MADatesMonthEndDate) kleiner als oder gleich dem am Monatsende Zeitraum Slicer gewählte Datum (lastdate (datesDateMonthEnd) und (ampamp) Meine Spaltenüberschrift Datum größer oder gleich einem berechneten Datum, das X Perioden vor den ausgewählten anzeigen Perioden ist Bis zu, wie auf dem Slicer ausgewählt. Ich benutze eine DATEADD Funktion für diese ähnlich wie in meiner CALCULATE-Funktion verwendet, außer wurden das Datum des auf dem Trend-Slicer Anzahl der Perioden gewählten Wert eingestellt wird. Mit diesem vorhanden, haben wir den Gesamtumsatz für den ausgewählten Zeitraum in Bezug auf die Benutzer-Auswahl. Also ist meine Tabelle nun auf die Anzahl der ausgewählten Trendperioden beschränkt und repräsentiert das ausgewählte Monatsenddatum. So, jetzt teilen wir einfach durch Verschieben Durchschnittliche Anzahl der Perioden Rechts eh NO Weve berechnet unser Gesamtumsatz für den Zeitraum in Bezug auf die Benutzer Auswahl. Sie würden vergeben werden, für den Vorschlag, dass wir einfach durch die Anzahl der gleitenden durchschnittlichen Perioden ausgewählt. Je nach Ihren Daten, können Sie dies tun, aber das Problem ist, dass der Datensatz die ausgewählte Anzahl von Perioden nicht halten kann, vor allem, wenn der Benutzer einen Monat Enddatum auswählen können, die in der Zeit zurückgeht. Als Ergebnis müssen wir erarbeiten, wie können Perioden in unserer SalesMovingAverageTotalValue Maßnahme vorhanden sind. Diese Maßnahme ist im Wesentlichen die gleiche wie meine SalesMovingAverageTotal-Maßnahme. Der einzige wirkliche Unterschied ist, dass wir die unterschiedlichen Datumswerte in unserem Datensatz zählen, im Gegensatz zum Aufrufen der CascadeValueAll-Maßnahme. Ich erwähnte früher, dass es einen Grund, warum ich brauchte das Monatsende auf meinem FACTTran Tisch gehalten werden und dies ist der Grund. Wenn ich eine andere Tabelle verwenden, die das Enddatum des Monats enthält, wird diese Tabelle nicht in der Weise gefiltert, dass der Core-Dataset gefiltert wurde. Als Beispiel hat meine Dates-Tabelle eine Reihe von Daten, die meine Datenmenge Zeitrahmen und vieles mehr. Infolgedessen ergibt die Auswertung dieser Tabelle, dass die Tabelle tatsächlich Daten hat, die meinem Dataset vorangehen, und es gibt daher keine Bewertung, ob es eine Transaktion in dem Datensatz für dieses Datum stattfindet. Wie Sie sehen können, da mein Datensatz vom 1. Juli 2009 läuft, habe ich nur 9 Perioden von Daten, die für meine Spalte 31/03/2010 zu bewerten. Wenn ich durch 12 geteilt hatte (nach meinem Moving Average No von Periods Slicer Auswahl), hätte ich eine sehr falsche Antwort bekommen. Offensichtlich ist dies etwas konstruiert, aber seine würdig zu berücksichtigen. Und jetzt die einfache Bit Ich kann verstehen, dass die letzten beiden Maßnahmen einige absorbiert haben, vor allem, wenn bestimmte Datum Felder verwendet werden. Für einige leichte Erleichterung, wird die nächste Maßnahme nicht wirklich steuern Sie Dies ist eine einfache Teilung mit ein wenig Fehlerprüfung, um jede nasties zu vermeiden. Wenn seine alle zusammengestellt werden, da alle diese Maßnahme tragbar sind, kann ich eine andere Pivot-Tabelle auf der gleichen Basis wie die oben (mit SalesMovingAverageValue bei einem Alias ​​von Moving Average) erstellen, bewegen einige Dinge herum, fügen Sie eine Maßnahme für den tatsächlichen Umsatz Wert für den Monat (Ich werde nicht in das jetzt gehen, aber seine eine einfache CALCULATE Maßnahme mit einiger Zeit Intelligenz) und ich dann rekonfigurieren, um wie folgt aussehen: Ich kann dann ein einfaches Liniendiagramm und eine Trendlinie auf meine tatsächliche Maßnahme Mit dem Diagramm bequem versteckt mein Daten-Raster, dass es fährt. Wie Sie sehen können, zeigt ein Trend auf meine Tatsächliche Maßnahme einen stetigen Rückgang. Mein Moving Average zeigt jedoch einen relativ stabilen, wenn auch nicht leicht verbesserten Trend. Saisonalität von einigen anderen Spikes sind offensichtlich daher beteiligt und die Realität ist, dass beide Maßnahmen wahrscheinlich müssen nebeneinander überprüft werden. Für diejenigen, von denen Sie lesen, die daran interessiert sind, die Arbeitsmappe dieses Beispiels sehen, Ill schauen, um dies in einem zukünftigen Beitrag Post, wenn ich diese Analyse einen Schritt weiter, um die gesamte PampL. Sorry, damit Sie warten. Ich hoffe, dies hilft Ihnen aus BillD One More Point to Note Die Adler gemusterten DAX-Profis da draußen haben wahrscheinlich bemerkt, dass meine IF-Funktionen nur eine Berechnung enthalten, um zu bewerten, wenn der logische Test eine echte Antwort erreicht. Der Grund dafür ist, dass die Funktion BLANK () übernimmt, wenn eine falsche Evaluierungsbedingung nicht bereitgestellt wird. Ich havent ausgearbeitet, wenn theres jede Leistung Auswirkungen mit dieser Methode auf große Datensätze. Seine bis zu Ihnen, was Sie gewählt haben, zu tun und wenn jemand kann mich überzeugen, warum die Kodierung der falschen Bedingung als BLANK () ist die beste Praxis, werde ich schnell meine Gewohnheiten ändern Dieser Beitrag hat 6 Kommentare Renato Lyke sagt: