Moving Average Ssas

Ich habe dieses berechnete Mitglied, das einen gleitenden Durchschnitt für die letzten 12 Monate berechnet: Die iif Bedingung ist vorhanden, weil ich nicht Werte für zukünftige Monate erhalten will (ohne Wert), die ich ohne es erhalten. Was ich tun möchte, ist diese Maßnahme nur für die letzten 24 Monate seit dem letzten nicht leeren Monat zu haben. Ich habe versucht mit Tail und Lag, aber ohne Glück (ich würde meine Versuche hier aber nach vielen Versuchen ich gelöscht und würde wirklich nicht wissen, wo wieder anfangen). Dank Whytheq ist dies die endgültige Lösung, die ich verwendet habe: In AdvWrks Ive bekam dies: Es gibt dies: Also, was ich sage, ist, dass Sie diese ersten Satz von FutureDatesWithNoData erstellen und dann verwenden können, um eine Bedingung in Ihrem Skript zu erstellen. Der Satz würde (ich denke) dies in Ihrem Cube: Ihre Maßnahme wäre dann wie folgt: Wenn Sie auch ausschließen Monate vor 24 Monaten, dann dieses Skript fasst die Logik: Danke aber vielleicht didn39t erklären mein Problem gut genug. Während dies in der Tat verbirgt sich die Zukunft Monate, ist mein Hauptproblem, dass ich nur die letzten 24 nicht leeren Monaten bekommen wollen. Zum Beispiel, wenn der letzte nicht leere Monat Mai 2015 ist, möchte ich Monate nur so weit zurück wie Juni 2013 bis Mai 2015 einschließen. Also im Grunde, verstecken Sie beide künftige Monate und Monate, die gt24 Monate sind zurück von der letzten nicht leeren . Ndash user4483037 Wir können einfach FutureMonthsWithNoData, um einen anderen Satz zu erstellen ndash Whytheq Nach dem Anpassen des letzten Skripts und Hinzufügen der Avg () Teil habe ich jetzt genau das, was ich wollte Danke ndash user4483037 Jun 20 15 at 9:57 user4483037 Vergnügen. Ich genoß, mit diesem Skript zu spielen. Vielen Dank. Könnten Sie vielleicht Ihre Frage mit dem letzten Code, den Sie verwendet haben, bearbeiten. Der Beispielcode auf der Registerkarte Voller Code veranschaulicht, wie der gleitende Durchschnitt einer Variablen über einen gesamten Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb eines berechnet werden kann BY-Gruppe. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewährleistung jeglicher Art, entweder ausdrücklich oder implizit, einschließlich aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger erkennen an und stimmen zu, dass das SAS Institute keine Haftung für Schäden übernimmt, die sich aus der Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstützung für die hierin enthaltenen Materialien. Diese Beispieldateien und Codebeispiele werden von SAS Institute Inc. bereitgestellt, und zwar ohne Gewährleistung jeglicher Art, entweder ausdrücklich oder implizit, einschließlich aber nicht beschränkt auf die implizierten Garantien der Marktgängigkeit und Eignung für einen bestimmten Zweck. Die Empfänger erkennen an und stimmen zu, dass das SAS Institute keine Haftung für Schäden übernimmt, die sich aus der Verwendung dieses Materials ergeben. Darüber hinaus bietet das SAS Institute keine Unterstützung für die hierin enthaltenen Materialien. Berechnen Sie den gleitenden Mittelwert einer Variablen über einen gesamten Datensatz, über die letzten N Beobachtungen in einem Datensatz oder über die letzten N Beobachtungen innerhalb einer BY-Gruppe. Rolling-Mittelwerte oder Moving-Averages in SSAS Moving-Mittelwerte glätten die Preisdaten zu bilden Ein 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. (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 umfasst lediglich die letzten fünf Tage. 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 Navigation