12 Måneders Moving Average Utmerker Seg

Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter. 9. Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Å tolke 12 måneders gjennomsnitt i DAX Computing, det rullende 12-måneders gjennomsnittet i DAX, ser ut som en enkel oppgave, men det skjuler litt kompleksitet. Denne artikkelen forklarer hvordan du skriver den beste formelen, og unngår vanlige fallgruver ved hjelp av tidssvaringsfunksjoner. Vi starter med den vanlige AdventureWorks datamodellen, med produkter, salg og kalender tabell. Kalenderen er merket som kalenderen tabell (det er nødvendig å arbeide med hvilken som helst tid intelligens funksjon) og vi bygde en enkel hierarki årsmåned-dato. Med denne oppsettet er det veldig enkelt å lage en første PivotTable som viser salg over tid: Når du gjør trendanalyse, hvis salget er utsatt for sesongmessighet eller, mer generelt, hvis du vil fjerne effekten av topper og dråper i salget, vanlig teknikk er det å beregne verdien over en gitt periode, vanligvis 12 måneder, og gjennomsnittlig det. Det rullende gjennomsnittet over 12 måneder gir en jevn indikator på trenden, og det er veldig nyttig i diagrammer. Gitt en dato, kan vi beregne det 12-måneders rullende gjennomsnittet med denne formelen, som fortsatt har noen problemer som vi vil løse senere: Oppførelsen av formelen er enkel: den beregner verdien av Salg etter å ha opprettet et filter på kalenderen som viser nøyaktig ett helt år med data. Kjernen i formelen er DATESBETWEEN, som returnerer et inklusivt sett med datoer mellom de to grensene. Den nederste er: Leser den fra det innerste: Hvis vi viser data i en måned, sier juli 2007, tar vi den siste synlige datoen med LASTDATE, som returnerer den siste dagen i juli 2007. Deretter bruker vi neste dag til å ta 1. august 2007, og vi bruker endelig SAMEPERIODLASTYEAR til å skifte den tilbake ett år, og gir 1. august 2006. Øvre grense er bare LASTDATE, dvs. slutten av juli 2007. Hvis vi bruker denne formelen i en PivotTable, ser resultatet fint ut, men vi har et problem for siste dato: Faktisk, som du kan se i figuren, er verdien riktig beregnet til 2008. Deretter er det ingen verdi i 2009 (som er riktig, vi har ikke salg i 2009), men det er en overraskende verdi i desember 2010, hvor vår formel viser totalummen i stedet for en blank verdi, som vi forventer. Faktisk, i desember, returnerer LASTDATE den siste dagen i året, og neste dag skal returnere 1. januar 2011. Men NESTDAG er en tid intelligens funksjon og det forventes å returnere sett med eksisterende datoer. Dette faktum er ikke veldig tydelig, og det er verdt noen få ord mer. Tidsinformasjonsfunksjoner utfører ikke matte på datoer. Hvis du vil ta dagen etter en bestemt dato, kan du bare legge til 1 i en hvilken som helst dato kolonne, og resultatet blir neste dag. I stedet fungerer tid intelligens skift sett av dato frem og tilbake over tid. Dermed tar NEXTDAY sin inngang (i vårt tilfelle et enkeltrutebord med 31 desember 2010) og skifter det en dag senere. Problemet er at resultatet skal være 1. januar 2011, men fordi Kalender-tabellen ikke inneholder den datoen, er resultatet BLANK. Dermed beregner uttrykket Salg med en tom nedre grense, som betyr begynnelsen av tiden, noe som resulterer i samlet salgstall. For å rette opp formelen er det nok å endre evalueringsordren til den nedre grensen: Som du kan se, kalles nå NÆSTE DAG etter skiftet på ett år tilbake. På denne måten tar vi 31 desember 2010, flytt den til 31. desember 2009 og ta neste dag, som er 1. januar 2010: en eksisterende dato i kalenderen. Resultatet er nå den forventede: På dette tidspunktet trenger vi bare å dele det nummeret med 12 for å oppnå det rullende gjennomsnittet. Men som du lett kan forestille oss, kan vi ikke alltid dele det med 12. Faktisk er det i begynnelsen av perioden ikke 12 måneder å aggregere, men et lavere tall. Vi må beregne antall måneder for hvilke det er salg. Dette kan oppnås ved å bruke kryssfiltrering av kalenderen med salgstabellen etter at vi har brukt den nye 12 måneders konteksten. Vi definerer et nytt mål som beregner antall eksisterende måneder i 12 måneders perioden: Du kan se i neste figur at Months12M-målingen beregner en riktig verdi: Det er verdt å merke seg at formelen ikke fungerer hvis du velger en periode lengre enn 12 måneder, fordi CalendarMonthName har bare 12 verdier. Hvis du trenger lengre perioder, må du bruke en YYYYMM-kolonne for å kunne telle mer enn 12. Den interessante delen av denne formelen som bruker kryssfiltrering, er at det beregner antall tilgjengelige måneder, selv når du filtrerer med andre attributter. Hvis du for eksempel velger den blå farge ved hjelp av en skiver, begynner salget i juli 2007 (ikke i 2005, som det skjer for mange andre farger). Ved bruk av kryssfiltret på Salg beregner formelen riktig at i juli 2007 er det en enkelt måned med tilgjengelig salg for Blå: På dette punktet er det rullende gjennomsnittet bare en DIVIDE unna: Når vi bruker den i et pivottabell, stiller vi fortsatt har et lite problem: faktisk beregnes verdien også i måneder hvor det ikke er salg (dvs. fremtidige måneder): Dette kan løses ved hjelp av en IF-setning for å forhindre at formelen viser verdier når det ikke er salg. Jeg har ingenting mot IF, men det er alltid verdt å huske at IF kan være en prestasjonsmord, fordi det kan tvinge DAX-formelmotor til å sparke inn. I dette spesielle tilfellet er forskjellen ubetydelig, men , som en generell regel, er den beste måten å fjerne verdien når det ikke er salg, å stole på rene lagringsmotorformler som denne: Sammenligning av et diagram ved hjelp av Avg12M med en annen som viser Salg, kan du lett sette pris på hvordan det rullende gjennomsnittet skisserer trender på en mye renere måte: Hold meg informert om kommende artikler (nyhetsbrev). Fjern avmerkingen for å laste ned filen fritt. Hvordan beregne Flytteverdier i Excel Excel Dataanalyse for dummier, 2. utgave Kommandoen Dataanalyse gir et verktøy for å beregne flytende og eksponensielt glatte gjennomsnitt i Excel. Anta, for illustrasjons skyld, at du har samlet inn daglig temperaturinformasjon. Du vil beregne tre-dagers glidende gjennomsnitt 8212 gjennomsnittet for de siste tre dagene 8212 som en del av noen enkle værprognoser. For å beregne bevegelige gjennomsnitt for dette datasettet, gjør du følgende trinn. For å beregne et bevegelige gjennomsnittsnivå, klikker du først på kommandoknappen Data tab8217s Data Analyse. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velger du elementet Flytende gjennomsnitt fra listen, og klikker deretter OK. Excel viser dialogboksen Moving Average. Identifiser dataene du vil bruke til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Klikk i tekstboksen Inngangsområde i dialogboksen Moving Average. Deretter identifiserer du innspillingsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområdeadresse eller ved å bruke musen til å velge regnearkområdet. Ditt referanseområde bør bruke absolutte celleadresser. En absolutt celleadresse går foran kolonnebrevet og radnummeret med tegn, som i A1: A10. Hvis den første cellen i innspillingsområdet inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, velger du avmerkingsboksen Etiketter i første rad. I tekstboksen Intervall, fortell Excel hvor mange verdier som skal inkluderes i gjennomsnittlig beregning i glidende retning. Du kan beregne et glidende gjennomsnitt ved å bruke et hvilket som helst antall verdier. Som standard bruker Excel de siste tre verdiene til å beregne glidende gjennomsnitt. For å angi at et annet antall verdier skal brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet, skriv inn verdien i Intervall-tekstboksen. Fortell Excel hvor du skal plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du vil plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene i. I regnearkseksemplet er de bevegelige gjennomsnittsdataene plassert i regnearkområdet B2: B10. (Valgfritt) Angi om du vil ha et diagram. Hvis du vil ha et diagram som viser den bevegelige gjennomsnittlige informasjonen, markerer du avkrysningsboksen Kartutgang. (Valgfritt) Angi om du vil beregne standard feilinformasjon. Hvis du vil beregne standardfeil for dataene, merker du av for Standard feil. Excel plasserer standard feilverdier ved siden av de bevegelige gjennomsnittsverdiene. (Standardfeilinformasjonen går inn i C2: C10.) Når du er ferdig med å angi hvilken flytende gjennomsnittsinformasjon du vil beregne, og hvor du vil plassere den, klikker du OK. Excel beregner flytende gjennomsnittsinformasjon. Merk: Hvis Excel doesn8217t har nok informasjon til å beregne et glidende gjennomsnitt for en standardfeil, plasserer den feilmeldingen i cellen. Du kan se flere celler som viser denne feilmeldingen som en verdi.