Ytd Media Mobile

Anno A Data - YTD. BREAKING GIU da inizio anno - YTD. If qualcuno usa YTD in riferimento ad un anno solare si intende il periodo di tempo tra il 1 gennaio dell'anno in corso e la data corrente Se usa YTD in riferimento ad un fiscale anno, egli intende il periodo di tempo tra il primo giorno dell'anno fiscale in questione e la data corrente un anno fiscale è un periodo di tempo della durata di un anno, ma non a partire dal 1 gennaio, utilizzato da aziende, governi e organizzazioni ai fini contabili ad esempio, il governo federale osserva suo anno fiscale a partire dal 1 Ott-SET ritorno Returns. YTD 30.Year-to-Date si riferisce alla quantità di profitto realizzato da un investimento fin dal primo giorno dell'anno gli investitori e gli analisti del calendario utilizzare i rendimenti da inizio anno per valutare le prestazioni degli investimenti e portafogli per calcolare un investimento s rendimento da inizio anno, sottrarre il suo valore sul 1 gennaio dell'anno in corso dal valore corrente Poi, dividere la differenza per il valore il 1 gen, e moltiplicare il prodotto per 100 per la conversione ad una percentuale per esempio, se un portafoglio valeva 100.000 il 1 gen, ed è s vale la pena di 150.000 di oggi, il suo ritorno da inizio anno è 50.Year-to-date Earnings. Year-to-date guadagno si riferisce alla quantità di denaro un individuo ha guadagnato dal 1 gennaio alla data corrente Tale importo appare in genere su stub pagare un dipendente s, insieme a informazioni su Medicare e Social Security ritenute subite e del pagamento di imposte guadagni da inizio anno può anche descrivere la quantità di denaro un imprenditore indipendente, o di lavoro ha guadagnato dall'inizio dell'anno Tale importo è costituito da spese meno entrate, e proprietari di piccole imprese usano i guadagni da inizio anno per tracciare obiettivi finanziari e di stimare tassa trimestrale payments. Year-to-Date pay retribuzione netta è la differenza tra i guadagni dei dipendenti e la quantità di tasse trattenute da quei guadagni Per calcolare la retribuzione netta, dipendenti sottrarre l'imposta dalla retribuzione netta paga YTD lorda compare su molti stipendio stub, e questa cifra include tutti i soldi guadagnati dal 1 gennaio dell'anno corrente meno tutte le imposte pagate. mese Date. Month ad oggi MTD si riferisce al periodo di tempo tra il 1 ° del mese corrente e la data corrente, ad esempio, se oggi s data è il 19 maggio, 2016, MTD si riferisce al periodo di tempo dal 1 maggio 2016 al 18 maggio 2016 in genere, MTD non include la data corrente perché la fine del business non è ancora avvenuta per quel giorno Questa metrica viene utilizzata in modo simile come metriche da inizio anno Vale a dire, gli imprenditori, gli investitori e gli individui utilizzare i dati MTD per analizzare la loro reddito, gli utili aziendali e rendimenti degli investimenti per il mese in modo da far. SQL Server Denali PowerPivot. Alberto Ferrari già scritto sul calcolo medie mobili in DAX utilizzando una colonna calcolata mi piacerebbe presentare un approccio diverso qui utilizzando una misura calcolata per lo spostamento media i m calcolare una media mobile giornaliera negli ultimi 30 giorni here. For mio esempio, io sto usando la cartella di lavoro di PowerPivot che può essere scaricato come parte dei SSAS modello tabulare Progetti dal Denali CTP 3 samples. In questo post, i m sviluppare la formula passo per passo Tuttavia, se siete di fretta, si potrebbe direttamente desidera passare i risultati finali below. With anno solare 2003 sul filtro, data in colonne e le vendite importo dalla tabella Internet sales nei dettagli, il dati di esempio si presenta come this. In contesto ogni riga s, la data di espressione data dà contesto attuale, vale a dire la data per questa riga Ma da una misura calcolata, non si può fare riferimento a questa espressione in quanto non v'è alcuna riga corrente per la tabella data, invece dobbiamo usare un'espressione come ultimoData Data Date. So, al fine di ottenere gli ultimi trenta giorni siamo in grado di utilizzare questo expression. We ora possono riassumere le nostre vendite via Internet per ciascuno di quei giorni utilizzando la riassumere function. Summarize DATESINPERIOD Data Data, ultimoData Data Data, -30, giorno, data Data SalesAmountSum Somma Internet Sales Amount. And infine, abbiamo ri usando la funzione DAX AVERAGEX per calcolare la media di quei 30 values. Sales Importo 30d avg AVERAGEX Riassumere DATESINPERIOD Data Data, ultimoData Data Data , -30, giorno, data Data SalesAmountSum Somma Internet Sales Importo di vendita, SalesAmountSum. This è il calcolo che stiamo usando nella nostra tabella Internet Sales come mostrato nella schermata Below. when l'aggiunta di questo calcolo per la tabella pivot dall'alto, il risultato sembra this. Looking il risultato sembra che non ci sono i dati prima del 1 gennaio 2003 il primo valore per la media mobile è identico al valore del giorno non ci sono righe prima di quella data il secondo valore per la media mobile è in realtà la media dei primi due giorni e così via questo non è del tutto corretto, ma i m tornare a questo problema in un secondo la schermata mostra il calcolo per la media mobile di 31 gennaio come la media dei valori giornalieri a partire da gennaio 2 a 31.Our misura calcolata funziona bene anche quando i filtri vengono applicati nel seguente screenshot ho usato due categorie di prodotti per la series. How dati fa il nostro lavoro misura calcolata sui livelli di aggregazione più elevati al fine di scoprire, io sto utilizzando la gerarchia Calendar sulle righe al posto della data per semplicità ho rimosso i livelli semestre e quarti utilizzando Excel s opzioni di tabella pivot mostra nascondi campi option. As si può vedere, il calcolo funziona ancora bene qui, l'aggregato mensile è la media mobile per l'ultimo giorno del mese Verranno visualizzati chiaramente per il valore di gennaio di 14.215 01 appare anche nello screenshot sopra come valore per il 31 gennaio Se questo era il requisito di business che suona ragionevole per una media giornaliera, quindi l'aggregazione funziona bene a livello mensile altrimenti dovremo affinare nostro calcolo e questo sarà un argomento di am prossima post. But anche se l'aggregazione ha senso a livello mensile, se espandiamo questa vista per il livello di giorno si vedrà che la nostra misura calcolata restituisce semplicemente il importo delle vendite per quel giorno, non la media degli ultimi 30 giorni anymore. How può essere questo il problema deriva dal contesto in cui si calcola la somma, come evidenziato nella seguente code. Sales importo 30d avg AVERAGEX Riassumere DATESINPERIOD Data Data, ultimoData Data Data, -30, giorno, data Data SalesAmountSum Somma Internet Sales Sales Amount, SalesAmountSum. Since valutiamo questa espressione nel dato periodo date, l'unico contesto che viene sovrascritto qui, è data Data Nella nostra gerarchia abbiamo ri utilizzando attributi differenti dalla nostra dimensione Calendario anno, mese e giorno del mese Poiché questo contesto è ancora presente, il calcolo viene anche filtrata da quegli attributi e questo spiega il motivo per cui il giorno corrente s contesto è ancora presente per ogni linea per ottenere le cose in chiaro, a patto che valutiamo questa espressione al di fuori di un contesto di data, è tutto a posto, come la seguente query DAX mostra quando viene eseguito da Management Studio sulla prospettiva Internet Sales del nostro modello utilizzando il database tabulare con la stessa data. evaluate Riassumere DATESINPERIOD data data, la data 2003 , 1,1, -5, giorno, data data SalesAmountSum Somma Internet Sales Amount. Here, ho ridotto il periodo di tempo di 5 giorni e anche impostare una data fissata come ultimoData comporterebbe l'ultima data del mio tavolo data dimensione per la quale nessun dato è presente nei dati di esempio Ecco il risultato dalla query. However, dopo aver impostato un filtro al 2003, non le righe di dati al di fuori del 2003 saranno inclusi nella somma Questo spiega l'osservazione sopra sembrava che abbiamo solo i dati di partenza dal 1 ° gennaio 2003 e ora, sappiamo perché il 2003 è stato del filtro, come si può vedere nella prima schermata di questo post e quindi era presente quando si calcola la somma ora, tutto quello che dobbiamo fare è quello di ottenere liberarsi di quei filtri aggiuntivi perché noi stiamo già filtrando i risultati per data il modo più semplice per farlo, è quello di utilizzare la funzione Calcolare e applicare tutte per tutti gli attributi per i quali si desidera rimuovere il filtro come abbiamo alcuni di questi attributi Anno, mese, giorno, giorno della settimana, e vogliamo rimuovere il filtro da tutti loro ma l'attributo data, la funzione di collegamento ALLEXCEPT è molto utile here. If si ha uno sfondo MDX vi chiedo perché noi don t ottenere un problema simile quando utilizzando SSAS in modalità OLAP BISM multidimensionale la ragione è che il nostro database OLAP ha attributo rapporti, così dopo aver impostato l'attributo chiave data, gli altri attributi vengono automaticamente cambiato troppo e noi don t devono prendere a cuore questo vedi il mio post qui, ma nel modello tabellare non ci sono i rapporti attributi nemmeno un vero attributo chiave e quindi abbiamo bisogno di eliminare i filtri indesiderati da nostro calculations. So Eccoci con the. Sales Importo 30d avg AVERAGEX Riassumere DATESINPERIOD Data Data, ultimoData Data Data, -30, giorno, data Data SalesAmountSum calcolare somma Internet Sales Sales Amount, ALLEXCEPT Data, Data Data, SalesAmountSum. And questa è la nostra tabella pivot finale Excel. To illustrano la media mobile, qui è la stessa estratto di dati in una vista grafico Excel. Although abbiamo filtrato i nostri dati sul 2003, la media mobile per i primi 29 giorni del 2003 prende correttamente i giorni corrispondenti del 2002 in considerazione si riconoscono i valori per il 30 gennaio e 31 dal nostro primo approccio in quanto questi sono stati i primi giorni per i quali il nostro primo calcolo ha avuto una quantità sufficiente di dati completa 30 days. Add una tendenza o linea della media mobile a un chart. Applies per Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 di Outlook 2013 di PowerPoint 2013 le tendenze più Less. To mostrare i dati o le medie mobili in un grafico si è creato è possibile aggiungere una linea di tendenza È inoltre possibile estendere una linea di tendenza al di là dei dati effettivi per aiutare a prevedere i valori futuri per esempio, la seguente linea di tendenza lineare prevede due quarti avanti e mostra chiaramente una tendenza al rialzo, che sembra essere molto promettente per il futuro sales. You può aggiungere un linea di tendenza al grafico 2-D che isn t accatastati, compresa l'area, bar, colonna, linea, archivio, dispersione, e bubble. You non può aggiungere una linea di tendenza a una, 3-D, radar, torta, superficie o grafico ad anello impilato. add un trendline. On il grafico, fare clic sulla serie di dati a cui si desidera aggiungere una linea di tendenza o movimento average. The linea di tendenza avrà inizio il primo punto di dati della serie di dati si choose. Click sul pulsante grafico Elementi vicino alla parte superiore angolo - proprio del chart. Check Trendline box. To scegliere un diverso tipo di linea di tendenza, fare clic sulla freccia accanto alla linea di tendenza e quindi fare clic su esponenziale Previsione lineare o periodo di due linee di tendenza media mobile aggiuntivi, fare clic su Più Options. If si sceglie Altre opzioni selezionare l'opzione desiderata nel pannello Formato linea di tendenza in linea di tendenza Options. If si seleziona polinomiale inserire la potenza più alta per la variabile indipendente nella box. if nell'ordine selezionato media mobile immettere il numero di periodi da utilizzare per calcolare la media mobile in periodo box. Tip una linea di tendenza è più preciso quando il suo valore R al quadrato un numero da 0 a 1 che rivela come vicino i valori stimati per la linea di tendenza dei dati corrispondono alla tua reale è pari o vicino a 1 quando si aggiunge una linea di tendenza ai vostri dati, Excel calcola automaticamente il suo valore R quadrato È possibile visualizzare questo valore sul grafico controllando il valore di R-squared display sul pannello di dialogo Formato grafico Trendline, Trendline Options. You può imparare di più su tutte le opzioni della linea di tendenza nelle sezioni below. Linear tendenza line. Use questo tipo di linea di tendenza per creare una linea retta best-fit dei dati semplice e lineare imposta tuoi dati sono al lineare, se il modello nei suoi punti di dati si presenta come una linea di una linea di tendenza lineare, di solito indica che qualcosa sta aumentando o diminuendo ad un ritmo costante rate. A linea di tendenza lineare utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati per un line. where m è la pendenza e B è l'intercept. The seguente linea di tendenza lineare mostra che le vendite del frigorifero hanno costantemente aumentato nel corso di un periodo di Avviso di 8 anni che la R valore - squared un numero da 0 a 1 che rivela come strettamente i valori stimati per la linea di tendenza corrispondano ai dati effettivo è 0 9792, che è una buona misura della linea alla data. Showing una linea curva best-fit, questa linea di tendenza è utile quando il tasso di variazione dei dati aumenta o diminuisce rapidamente e poi in piano su una linea di tendenza logaritmica può utilizzare negativa e positiva values. A linea di tendenza logaritmica utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso points. where c e b sono costanti e ln è il logaritmo naturale function. The seguente mostra linea di tendenza logaritmiche previsti crescita degli animali in una zona a spazio fisso, dove la popolazione livellato come spazio per gli animali diminuiti noti che il valore R quadrato è 0 933, che è relativamente buona adattamento della linea al trendline data. This è utile quando i dati oscilla ad esempio, quando si analizzano gli utili e le perdite su un ampio set di dati l'ordine del polinomio può essere determinato dal numero di oscillazione dei dati oppure per quanti colline curve e valli appaiono nella curva Tipicamente, un ordine 2 trendline polinomiale ha solo una collina o valle, un ordine 3 ha uno o due colline o valli, e un ordine 4 ha fino a tre colli o valleys. A trendline polinomiale o curvilinea utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso points. where b e sono constants. The seguente ordine 2 polinomio TRENDLINE una collina mostra la relazione tra la velocità di marcia e consumi noti che il valore R quadrato è 0 979, che è vicino a 1 in modo che la linea di sa buon adattamento alla data. Showing una linea curva, questa linea di tendenza è utile per insiemi di dati che mettono a confronto le misure che aumentano ad un tasso specifico, ad esempio, l'accelerazione di una macchina da corsa a intervalli di 1 secondo non è possibile creare un potere linea di tendenza se i dati contiene zero o negativo alimentazione della linea di tendenza values. A utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso points. where C e B sono constants. Note questa opzione non è disponibile quando i dati include negativo o pari a zero valori. le seguente tabella di misura della distanza viene indicata distanza in metri da secondi la linea di tendenza potere dimostra chiaramente l'accelerazione aumentando noti che il valore R quadrato è 0 986, che è una misura quasi perfetta della linea alla data. Showing una linea curva, questa linea di tendenza è utile quando i valori dei dati aumentare o diminuire a ritmi sempre crescenti non è possibile creare una linea di tendenza esponenziale se i dati contiene zero o negativo values. An linea di tendenza esponenziale utilizza questa equazione per calcolare i minimi quadrati attraverso points. where C e B sono costanti ed e è il base del logarithm. The naturale seguente linea di tendenza esponenziale viene mostra la quantità decrescenti di carbonio 14 in un oggetto con l'invecchiamento noti che il valore R quadrato è 0 990, il che significa che la riga di dati quasi perfectly. Moving medi trendline. This trendline uniforma fluttuazioni nei dati per mostrare un modello o una tendenza più chiaramente una media mobile utilizza un determinato numero di punti di dati impostati dall'opzione Periodo, medie li, e usa il valore medio come un punto della linea ad esempio, se il periodo viene impostato su 2, la media dei primi due punti di dati viene utilizzato come primo punto della linea di tendenza media mobile la media del secondo e terzo punto di dati viene utilizzato come secondo punto della linea di tendenza, etc. A spostamento linea di tendenza media utilizza questo equation. The numero di punti in una linea di tendenza media mobile è uguale al numero totale di punti nella serie, meno il numero specificato per il period. In un grafico a dispersione, la linea di tendenza si basa sull'ordine dei valori x nel grafico per un risultato migliore, specie i valori x prima di aggiungere un movimento average. The dopo lo spostamento della linea di tendenza media mostra un modello del numero di case vendute nel corso di un periodo di 26 settimane.