Moving Average Mdx

MDX met SSAS 2012 Kookboek berekening bewegende gemiddeldes Die bewegende gemiddelde, ook bekend as die rollende gemiddelde, is 'n statistiese tegniek wat dikwels gebruik word in gebeurtenisse met onvoorspelbare korttermynskommelings ten einde hul kurwe glad en om die patroon van gedrag te visualiseer. Die sleutel tot die bewegende gemiddelde te kry, is om te weet hoe om 'n stel van lede te bou tot en met 'n bepaalde lid, en die gemiddelde waarde oor die aantal lede in die vaste kry. In hierdie resep, gaan kyk na twee verskillende maniere om te bereken bewegende gemiddeldes in MDX. Gereed Begin SQL Server Management Studio en konnekteer met jou SSAS 2012 byvoorbeeld. Klik op die knoppie Nuwe soektog en seker te maak dat die teiken databasis Avontuur Werke DW 2012. In hierdie voorbeeld gaan die hiërargie Datum gebruik. Die beste inhoud vir jou loopbaan. Vind onbeperkte leer oor die vraag na sowat 1 / dag. Assuming jy Datum dimensies in jou model en op grond van jou Maand Kort Naam met Jaar. hier kan jy 'n berekende mate te skep vir bewegende gemiddelde in jou scenario Laat my weet vir enige besonderhede voorgestel as antwoord deur Charlie Liao Microsoft voorwaardelike personeel, Moderator Vrydag, Februarie 7, 2014 06:28 Labeled as antwoord deur Charlie Liao Microsoft voorwaardelike personeel, moderator Donderdag, 13 Februarie, 2014 02:09 Donderdag, 6 Februarie, 2014 04:33 In statistiek, 'n bewegende gemiddelde (rollende gemiddelde of hardloop gemiddeld) is 'n berekening om datapunte te analiseer deur die skep van 'n reeks van gemiddeldes van verskillende onderafdelings van die volle datastel. Dit sluit in eenvoudige bewegende gemiddelde, kumulatiewe bewegende gemiddelde en geweegde bewegende gemiddelde. In jou scenario, kan jy 'n 3 stuk grond wat die bewegende gemiddelde vir die afgelope 6 maande met behulp van eenvoudige bewegende gemiddelde bereken skep. Hier is 'n voorbeeld navraag op Avontuur Werke vir jou verwysing. Charlie Liao TechNet Community Support Vrydag 7 Februarie, 2014 06:28 Alle antwoorde Veronderstel jy Datum dimensies in jou model en op grond van jou Maand Kort Naam met Jaar. hier kan jy 'n berekende mate te skep vir bewegende gemiddelde in jou scenario Laat my weet vir enige besonderhede voorgestel as antwoord deur Charlie Liao Microsoft voorwaardelike personeel, Moderator Vrydag, Februarie 7, 2014 06:28 Labeled as antwoord deur Charlie Liao Microsoft voorwaardelike personeel, moderator Donderdag, 13 Februarie, 2014 02:09 Donderdag, 6 Februarie, 2014 04:33 In statistiek, 'n bewegende gemiddelde (rollende gemiddelde of hardloop gemiddeld) is 'n berekening om datapunte te analiseer deur die skep van 'n reeks van gemiddeldes van verskillende onderafdelings van die volle datastel. Dit sluit in eenvoudige bewegende gemiddelde, kumulatiewe bewegende gemiddelde en geweegde bewegende gemiddelde. In jou scenario, kan jy 'n 3 stuk grond wat die bewegende gemiddelde vir die afgelope 6 maande met behulp van eenvoudige bewegende gemiddelde bereken skep. Hier is 'n voorbeeld navraag op Avontuur Werke vir jou verwysing. Charlie Liao TechNet Community Support Vrydag 7 Februarie, 2014 06:28 Microsoft is besig met 'n aanlyn-opname te dink jy van die webwerf van MSDN verstaan. As jy kies om deel te neem, sal die aanlyn-opname word aan jou wanneer jy die webwerf van MSDN verlaat. Wil jy om deel te neem Help ons verbeter MSDN. Besoek ons ​​UserVoice Page in te dien en stemming oor ideasDAX sluit 'n paar statistiese samevoeging funksies, soos gemiddelde, variansie en standaardafwyking. Ander tipiese statistiese berekeninge vereis dat jy meer DAX uitdrukkings skryf. Excel, uit hierdie oogpunt, het 'n veel ryker taal. Die statistiek Patrone is 'n versameling van algemene statistiese berekeninge: mediaan, modus, bewegende gemiddelde, persentiel, en kwartiel. Ons wil graag dankie sê Colin Banfield, Gerard Brueckl, en Javier Guilln, wie se blogs geïnspireer sommige van die volgende patrone. Basiese Patroon Voorbeeld Die formules in hierdie patroon is die oplossings vir spesifieke statistiese berekeninge. Gemiddeld Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die gemiddelde (rekenkundige gemiddelde) van 'n stel waardes te bereken. GEMIDDELDE. gee die gemiddeld van al die getalle in 'n numeriese kolom. AVERAGEA. gee die gemiddeld van al die nommers in 'n kolom, die hantering van beide teks en nie-numeriese waardes (nie-numeriese en leë teks waardes tel as 0). AVERAGEX. bereken die gemiddelde op 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel. Bewegende gemiddelde Die bewegende gemiddelde is 'n berekening om datapunte te analiseer deur die skep van 'n reeks van gemiddeldes van verskillende onderafdelings van die volle datastel. Jy kan baie DAX tegnieke te gebruik om hierdie berekening te implementeer. Die eenvoudigste tegniek gebruik AVERAGEX, iterating 'n tafel van die gewenste korrelig en berekening vir elke iterasie die uitdrukking dat die enkele datapunt om te gebruik in die gemiddelde genereer. Byvoorbeeld, die volgende formule bereken die bewegende gemiddelde van die afgelope 7 dae, in die veronderstelling dat jy 'n tafel Datum in jou data model. Die gebruik van AVERAGEX, jy outomaties die maatstaf te bereken by elke korrelig vlak. By die gebruik van 'n maatstaf wat gebruik kan word saamgevoeg (soos som), en dan die ander approachbased op CALCULATEmay vinniger wees. Jy kan hierdie alternatiewe benadering in die volledige patroon van bewegende gemiddelde vind. Variansie Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die variansie van 'n stel waardes te bereken. VAR. S. terug die variansie van waardes in 'n kolom verteenwoordig 'n monster bevolking. VAR. P. terug die variansie van waardes in 'n kolom wat die hele bevolking. VARX. S. terug die variansie van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat 'n monster bevolking. VARX. P. terug die variansie van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat die hele bevolking. Standaardafwyking Jy kan standaard DAX funksies gebruik om die standaard afwyking van 'n stel waardes te bereken. STDEV. S. gee die standaardafwyking van waardes in 'n kolom verteenwoordig 'n monster bevolking. STDEV. P. gee die standaardafwyking van waardes in 'n kolom wat die hele bevolking. STDEV. S. gee die standaard afwyking van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat 'n monster bevolking. STDEV. P. gee die standaard afwyking van 'n uitdrukking geëvalueer oor 'n tafel wat die hele bevolking. Mediaan Die mediaan is die numeriese waarde skei die hoër helfte van 'n bevolking van die onderste helfte. As daar 'n onewe aantal rye, die mediaan is die middelste waarde (sorteer die rye van die laagste waarde van die hoogste waarde). As daar 'n ewe aantal rye, dit is die gemiddeld van die twee middelste waardes. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die resultaat is identies aan die mediaan funksie in Excel. Figuur 1 toon 'n vergelyking tussen die resultate teruggestuur deur Excel en die ooreenstemmende DAX formule vir die mediaan berekening. Figuur 1 Voorbeeld van mediaan berekening in Excel en DAX. Modus Die modus is die waarde wat die meeste voorkom in 'n stel data. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die resultaat is identies aan die modus en MODE. SNGL funksies in Excel, wat net die minimum waarde wanneer daar is verskeie vorme in die stel waardes beskou terugkeer. Die Excel-funksie MODE. MULT sal al die modes terugkeer, maar jy kan dit nie implementeer as 'n maatstaf in DAX. Figuur 2 vergelyk die resultaat teruggekeer deur Excel met die ooreenstemmende DAX formule vir die modus berekening. Figuur 2 Voorbeeld van af berekening in Excel en DAX. Persentiel Die persentiel is die waarde hieronder wat 'n gegewe persentasie van waardes in 'n groep val. Die formule ignoreer leeg waardes, wat nie beskou as deel van die bevolking. Die berekening in DAX vereis 'n paar stappe, in die volledige Patroon artikel, wat wys hoe om dieselfde resultate van die Excel funksies PERCENTILE, PERCENTILE. INC, en PERCENTILE. EXC verkry beskryf. Kwartiel Die kwartiele is drie punte wat 'n stel waardes verdeel in vier gelyke groepe, elke groep wat bestaan ​​uit 'n kwart van die data. Jy kan die kwartiele met behulp van die Percentile patroon bereken, na aanleiding van hierdie ooreenkomste: Eerste kwartiel onderste kwartiel 25 ste persentiel tweede kwartiel mediaan 50 ste persentiel derde kwartiel boonste kwartiel 75 ste persentiel Volledige Patroon n Paar statistiese berekeninge het 'n langer beskrywing van die volledige patroon, omdat jy dalk verskillende implementering het na gelang van data modelle en ander vereistes. Bewegende gemiddelde Gewoonlik jy die bewegende gemiddelde evalueer deur die verwysing na die dag korrelig vlak. Die algemene sjabloon van die volgende formule het hierdie merkers: ltnumberofdaysgt is die aantal dae vir die bewegende gemiddelde. ltdatecolumngt is die datum kolom van die datum tafel as jy een het, of die datum kolom van die tabel met waardes indien daar geen afsonderlike datum tafel. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken as die bewegende gemiddelde. Die eenvoudigste patroon gebruik die AVERAGEX funksie in DAX, wat outomaties oorweeg slegs die dae waarvoor daar nie 'n waarde. As 'n alternatief, kan jy die volgende sjabloon in datamodelle gebruik sonder 'n datum tafel en met 'n mate dat kan saamgevoeg word (soos som) oor die hele tydperk beskou. Die vorige formule van mening 'n dag met geen ooreenstemmende data as 'n maatstaf wat 0 waarde het. Dit kan net gebeur wanneer jy 'n aparte datum tafel, wat dae waarvoor daar geen ooreenstemmende transaksies kan bevat. Jy kan die deler vir die gemiddelde gebruik van slegs die aantal dae op te los waarvoor daar transaksies met behulp van die volgende patroon, waar: ltfacttablegt is die tafel wat verband hou met die datum tafel en met waardes bereken deur die maatstaf. Jy kan gebruik maak van die DATESBETWEEN of DATESINPERIOD funksies in plaas van FILTER, maar dit werk net in 'n gereelde datum tafel, terwyl jy die bogenoemde ook beskryf om nie-gereelde datum tafels en modelle wat nie 'n datum tafel patroon kan toepas. Byvoorbeeld, kyk na die verskillende resultate wat deur die volgende twee mate. In Figuur 3, kan jy sien dat daar geen verkope op 11 September 2005 is egter hierdie datum ingesluit in die tabel Datum dus is daar 7 dae (vanaf September 11-17 September) dat slegs 6 dae met data het. Figuur 3 Voorbeeld van 'n bewegende gemiddelde berekening oorweeg en ignoreer datums met geen verkope. Die maatreël Moving Gemiddelde 7 Dae het 'n laer getal tussen 11 September en 17 September, want dit is van mening 11 September as 'n dag saam met 0 verkope. As jy wil dae ignoreer sonder verkope, gebruik dan die maatstaf Moving Gemiddelde 7 dae Geen Zero. Dit kan die regte benadering wees wanneer jy 'n volledige datum tafel, maar jy wil dae met geen transaksies ignoreer. Die gebruik van die bewegende gemiddelde 7 Dae formule, die resultaat is korrek, want AVERAGEX mening outomaties enigste nie-leeg waardes. Hou in gedagte dat jy die prestasie van 'n bewegende gemiddelde kan verbeter deur volgehoue ​​waarde in 'n berekende kolom van 'n tafel met die gewenste korrelig, soos datum, of 'n datum en produk. Maar die dinamiese berekening benadering met 'n mate bied die vermoë om 'n parameter gebruik vir die aantal dae van die bewegende gemiddelde (bv vervang ltnumberofdaysgt met 'n mate die implementering van die Parameters Table patroon). Mediaan Die mediaan ooreenstem met die 50 ste persentiel, wat jy kan bereken met behulp van die Percentile patroon. Maar die Mediaan patroon kan jy optimaliseer en vereenvoudig die mediaan berekening met behulp van 'n enkele maatstaf, in plaas van die verskeie maatreëls wat deur die Percentile patroon. Jy kan hierdie benadering gebruik wanneer jy die mediaan te bereken vir waardes in ltvaluecolumngt, soos hieronder getoon: Om prestasie te verbeter, wil jy dalk die waarde van 'n maatstaf volhard in 'n berekende kolom, as jy wil hê dat die mediaan vir die resultate van verkry 'n maatstaf in die data model. Maar, voordat dit te doen optimalisering, jy moet die MedianX berekening gebaseer op die volgende sjabloon te implementeer, met behulp van hierdie merkers: ltgranularitytablegt is die tafel wat die korrelig van die berekening definieer. Byvoorbeeld, kan dit die tafel Datum wees as jy wil hê dat die mediaan van 'n mate bereken teen die dag te bereken, of dit kan waardes (8216DateYearMonth) as jy wil hê dat die mediaan van 'n mate bereken teen die maand vlak te bereken. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken vir elke ry van ltgranularitytablegt vir die mediaan berekening. ltmeasuretablegt is die tafel wat data gebruik word deur ltmeasuregt. Byvoorbeeld, as die ltgranularitytablegt is 'n dimensie soos 8216Date8217, dan is die ltmeasuretablegt sal wees 8216Internet Sales8217 met die Internet verkope Bedrag kolom opgesom deur die Internet Totaal Verkope meet. Byvoorbeeld, kan jy die mediaan van Internet Totaal Verkope skryf vir al die kliënte in Avontuur Werke soos volg: Wenk Die volgende patroon: word gebruik om rye van ltgranularitytablegt dat geen ooreenstemmende data in die huidige seleksie het verwyder. Dit is 'n vinniger manier as die gebruik van die volgende uitdrukking: Maar kan jy die hele CALCULATETABLE uitdrukking te vervang met net ltgranularitytablegt as jy wil leeg waardes van die ltmeasuregt beskou as 0. Die prestasie van die MedianX formule hang af van die aantal rye in die tafel herhaal en op die kompleksiteit van die maatstaf. As prestasie is sleg, kan jy die ltmeasuregt gevolg volhard in 'n berekende kolom van die lttablegt, maar dit sal die vermoë van die toepassing van filters om die mediaan berekening by navraag tyd verwyder. Persentiel Excel het twee verskillende implementering van persentiel berekening met drie funksies: PERCENTILE, PERCENTILE. INC, en PERCENTILE. EXC. Hulle het almal die standaard van die K-ste persentiel van waardes, waar K is in die reeks 0 tot 1. Die verskil is dat PERCENTILE en PERCENTILE. INC oorweeg K as 'n inklusiewe reeks, terwyl PERCENTILE. EXC van mening dat die K-reeks 0-1 as eksklusiewe . Al hierdie funksies en hul DAX implementering ontvang 'n persentiel waarde as parameter, wat ons noem K. ltKgt persentiel waarde is in die reeks 0 tot 1. Die twee DAX implementering van persentiel vereis dat 'n paar maatreëls wat soortgelyk is, maar verskillende genoeg om te vereis twee ander stel formules. Die gedefinieer in elke patroon maatreëls is: KPerc. Die persentiel waarde dit ooreenstem met ltKgt. PercPos. Die posisie van die persentiel in die gesorteerde stel waardes. ValueLow. Die waarde onder die persentiel posisie. ValueHigh. Die waarde bo die persentiel posisie. Persentiel. Die finale berekening van die persentiel. Jy moet die ValueLow en ValueHigh maatreëls in geval die PercPos bevat 'n desimale deel, want dan moet jy interpoleer tussen ValueLow en ValueHigh ten einde die korrekte persentiel waarde terugkeer. Figuur 4 toon 'n voorbeeld van die berekeninge gemaak met Excel en DAX formules, met behulp van beide algoritmes van persentiel (inklusiewe en eksklusiewe). Figuur 4 Percentile berekeninge met behulp van Excel formules en die ekwivalent DAX berekening. In die volgende afdelings, die Percentile formules uit te voer die berekening van waardes gestoor word in 'n tabel kolom, DataValue, terwyl die PercentileX formules uit te voer die berekening van waardes teruggekeer met 'n mate bereken op 'n gegewe korrelig. Persentiel Inklusiewe Die persentiel Inklusiewe implementering is die volgende. Persentiel Exclusive Die persentiel Exclusive implementering is die volgende. PercentileX Inklusiewe Die PercentileX Inklusiewe implementering is gebaseer op die volgende sjabloon, met behulp van hierdie merkers: ltgranularitytablegt is die tafel wat die korrelig van die berekening definieer. Byvoorbeeld, kan dit die tafel Datum wees as jy wil hê dat die persentiel van 'n maatstaf te bereken op die dag vlak, of dit kan waardes (8216DateYearMonth) as jy wil hê dat die persentiel van 'n maatstaf te bereken op die maand vlak. ltmeasuregt is die maatstaf om te bereken vir elke ry van ltgranularitytablegt vir persentiel berekening. ltmeasuretablegt is die tafel wat data gebruik word deur ltmeasuregt. Byvoorbeeld, as die ltgranularitytablegt is 'n dimensie soos 8216Date, 8217 dan die ltmeasuretablegt sal wees 8216Sales8217 met die bedrag kolom opgesom deur die totale bedrag meet. Byvoorbeeld, kan jy die PercentileXInc van totale bedrag van verkope te skryf vir al die datums in die tabel Datum soos volg: PercentileX Exclusive Die PercentileX Exclusive implementering is gebaseer op die volgende sjabloon, met behulp van dieselfde merkers gebruik word in PercentileX Inklusiewe: Byvoorbeeld, jy kan die PercentileXExc van totale bedrag van verkope te skryf vir al die datums in die tabel Datum soos volg: Populariteit Hou my op die hoogte oor die komende patrone (nuusbrief). Ontmerk om die lêer vrylik te laai. Gepubliseer op 17 Maart 2014 deur Ander patrone wat jy kan hou Tyd Patrone Die DAX tyd patrone word gebruik om tydgebonde berekeninge te implementeer sonder om op DAX tyd intelligensie funksies. Dit is nuttig wanneer jy 'n persoonlike agenda, soos 'n ISO 8601 week kalender, of wanneer jy 'n Ontleding Services hellip ouer-kind Hierarchies DAX nie direk ondersteun ouer-kind hiërargieë. Om 'n soekbare hiërargie in die data model te verkry, moet jy 'n ouer-kind hiërargie natuurlik maak. DAX bied spesifieke funksies aan 'n ouer-kind hiërargie behulp bereken kolomme natuurlik maak. Die volledige patroon sluit ook hellip Dax Patrone is vervaardig deur SQLBI. Kopiereg kopie Loader. Alle regte voorbehou. Microsoft Excel Reg en alle ander handelsmerke en kopieregte is die eiendom van hulle onderskeie owners. SQL Server 2008 SQL Server 2008R2 SQL Server Denali PowerPivot Ja, Im 'n ondersteuner van gelyke regte van DAX en MDX. En soos baie ander, Ek kan nie wag om BISM multidimensionele (aka OLAP blokkies) het die ondersteuning van DAX sodat ons projek Crescent kan gebruik op die top van al die mooi blokkies. Maar terug na my onderwerp. My laaste post was oor bewegende gemiddeldes in DAX en ek was so seker dat ek blog oor hulle berekening in MDX voor, maar ek didnt. Dit is nie regverdig nie. Aan die ander kant, Mosha Pasumansky, die peetpa van MDX, skryf 'n uitstekende en baie volledige artikel oor hierdie onderwerp en ek kan net raai om dit te lees. Dit nie die geval dek slegs eenvoudige bewegende gemiddeldes, maar ook geweeg en eksponensiële kinders. Ook Bill Pearson het 'n baie goeie stap-vir-stap gids oor hierdie onderwerp. Jy kan dit hier vind en ek kan net raai om dit te lees. So, basies is daar geen rede vir my na 'n ander artikel oor hierdie skryf. Daarom sal dit 'n baie kort blog post ah, ek het net iets wat ek kan skryf oor gedink word. Mosha en Bill beide ondersoek oor die berekening van bewegende gemiddeldes binne 'n navraag. In die konteks van 'n spesifieke navraag, dinge is soms makliker in vergelyking met die situasie waar jy 'n kubus maatreël wat moet werk onder verskillende navraag voorwaardes te skep. Byvoorbeeld, kan jy nie seker wees wat hiërargie is gebruik. Die eerste ding wat in gedagte kom is die towenaar vir die toevoeging van tyd intelligensie. Dit towenaar doen 'n goeie werk. Die belangrikste resultaat is 'n kort stukkie van die kode wat in die kubus script is ingevoeg. Dit stuk kode lyk soortgelyk aan die volgende voorbeeld: / drie maande bewegende gemiddelde / 160 160 (160160160 Date. Calendar Datum Calculations. Three Maand bewegende gemiddelde 160160160 Date. Month Name. Month Name. Members, 160160160 Date. Date. Members 160 ) 160 160160160 160 Gem (160160160160160160 ParallelPeriod (160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160 Date. Calendar. Month, 160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160 2, 160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160160 Date. Calendar. CurrentMember 160160160160160160) 160160160160160160. Date. Calendar. CurrentMember 160160160160160160 160160160160160160 Date. Calendar Datum Calculations. Current Datum 160) 160 End Omvang Die gevolg kan intuïtief gebruik word deur eindgebruikers as hulle bloot te kies in watter soort van die oog die data moet verskyn (werklike, drie maande bewegende gemiddelde of enige ander berekening wat deur die towenaar, byvoorbeeld jaar-tot-dag of jaar-oor - jaar groei). Ook, is hierdie berekening te fokus op die data dimensie, nie die spesifieke mate, so dit kan gebruik word vir enige maatreël in die kubus. In my laaste post het ek 'n DAX berekening dat die bewegende gemiddelde bereken gebaseer op die laaste dag in die huidige interval. Ons kan pretty much dieselfde in MDX doen deur die vertaling van die DAX formule om MDX. Hier is die berekening van 'n kubus bereken lid: SKEP LID CURRENTCUBE. Measures. SalesAmountAvg30d AS160 Gem (160 LASTPERIODS (160 160160160160160160 30 160160160160160160. stert (afstammelinge (Date. Calendar. currentmember, Date. Calendar. Date), 1).item ( 0) 160) 160. Measures. Internet verkope Bedrag) Na die definisie van hierdie maatreël kan ons dit gebruik in 'n navraag of binne 'n spilpunt tafel. Hier is die gevolg van 'n navraag: As jy hierdie waardes met die waardes vergelyk van my laaste post sien jy dat die waardes is absoluut identies (net aan die orde van die waardes verskil as gevolg van die manier waarop ek die navraag geskryf). Hier is beide definisies langs mekaar: met lid SalesAmountAvg AS160 160 Gem (160160160 LASTPERIODS (160 160160160160160 30 160160160160160. stert (160160160160160160160 afstammelinge (160160160160160160160160160 Date. Calendar. currentmember 160160160160160160160160160, Date. Calendar. Date), 1 160160160160160160160).item (0 ) 160160160) 160160160. Measures. Internet verkope Bedrag 160) 160 kies 160 Measures. Internet verkope Bedrag 160. SalesAmountAvg op 0, afstammelinge (Date. Calendar. All Periodes ,, blare) op 1 van Avontuur Werke definieer meet 8218Internet SalesSalesAmountAvg 160 AverageX ( 160160160 Som (160160160160160 datesinperiod (8218DateDate160 160160160160160. LastDate (8218DateDate), -30, DAG) 160 160160160160160, 8217DateDate160 160160160160160. quotSalesAmountSumquot 160160160160160. bereken (160 160160160160160160160160160 Som (160160160160160160160160160 8218Internet SalesSales Bedrag) 160160160160160160160160160, ALLEXCEPT (160160160160160160160160160 8218Date8216,8217DateDate) 160160160160160160160) 160160160) 160160, SalesAmountSum) te evalueer (160 addcolumns (160160160 waardes (8218DateDate) 160160160, quotInternet verkope Amountquot 160160160. SumX (relatedtable 160160160160160160 (8218Internet Sales8216), verkope Bedrag) 160160160, quotSalesAmountAvgquot, 160160160 8218Internet SalesSalesAmountAvg 160)) Beide navrae terugkeer presies dieselfde resultate (jy kan 'n bevel toe te voeg deur DateDate aan die einde van die DAX navraag ten einde die datums teruggekeer in dieselfde volgorde as die MDX navraag het). Vir die MDX navrae skoongemaak ek die kas voordat jy die vrae. Ek verander die aantal dae (aantal dae in die gemiddelde, geskryf vet, rooi in die navrae bo in te sluit) en het die volgende resultate. Vir aantal dae 0 het ek uit die berekening en verlaat net die verkope bedrag as totaal. Tyd is gemeet in sekondes met behulp van SQL Server Management Studio (op 'n virtuele masjien, ou hardeware). Wanneer daar na hierdie resultate was ek ietwat verbaas. Nie oor die situasie wat die DAX navraag het langer uit te voer. Hou asseblief in gedagte dat Im hardloop die navrae op 'n vroeë voorskou van die produk so ek dink daar is nog baie van ontfouting en interne meld hier aan die gang. Ons sal moet wag vir die finale produk om 'n vergelyking te maak. Wat verbaas my was die feit dat die DAX navraag tyd nie beduidend nie optrek met 'n hoër waardes van n. Vir die MDX enjin was ek redelik seker dat dit op hierdie manier sal uitvoer, want ons het volwasse en 'n goed gebou kas daaragter. So, hoewel was die verhoging van die aantal bereken selle dramaties (met 'n hoër waardes vir n), die MDX navraag prestasie moet byna konstante wees as ons 'n baie oorvleuel berekeninge hier. Maar ook die huidige DAX enjin voer op dieselfde manier wat wys hoe goed die DAX enjin is geïmplementeer. Dit is 'n goeie resultaat en kan ons 'n baie prestasie verwag van hierdie nuwe DAX navraag enjin. Das knnte Sie auch interessieren: Kommentaar gesluit. KATEGORIEN TAGS tweets Twitter Tweets Gedryf deur Weblizar Letzte article AUTOREN Archiv RSS Feed ORAYLIS GmbH Business Intelligence Klaus-Bungert-Str. 4 40468 Dsseldorf Duitsland Telefon 49 211 17 94 56-0 Faks 49 211 17 94 56-10 E-pos: infooraylis. de kopie Kopiereg 1999-2016 ORAYLIS GmbH - Alle Rechte vorbehaltenI ek probeer om tyd Intelligensie te rollende of bewegende gemiddelde bereken voeg of 'n ekwivalente manier van skryf bereken maat om mee te werk rollende gemiddeldes. Byvoorbeeld berekening van 'n rollende gemiddelde op 'n weeklikse basis, beteken dit som van meet waarde vir die afgelope 52 weke voor gespesifiseerde tydstip insluitend die gespesifiseerde week wat gedeel deur 52 weke. Kan jy asseblief vir my te help. Maandag, Augustus 1, 2011 19:31 Antwoorde Op grond van jou oorspronklike post, ek dink die korrekte calcuation uitdrukking vir die bewegende gemiddelde moet wees soos volg: Om 'n berekende lid definieer met die uitdrukking hierbo kubus berekening script, Skep lid CurrentCube. Measures. Moving AVG AS som (, Measures. Measure Naam) / 52 FormatString. AssociatedMeasureGroup As jou nog nie gewerk het nie, plaas sy volle definisie kode hier vir verdere analise. Gemerk as antwoord deur Jerry Nee Moderator Sondag, 21 Augustus, 2011 12:49 Donderdag 4 Augustus, 2011 02:06 Wel, ek het dit uitgepluis het. Maar wanneer ek probeer gebruik dieselfde logika op die kubus in die blad berekeninge en skep 'n berekende lid dit word nie vertoon resultate die manier waarop dit veronderstel is om te. MET LID Measures. Moving Gem AS Gem (Week. Name. CurrentMember, Measures. Measure Naam) - Gem (Week. Name. CurrentMember. Lag (52), Measures. Measure Naam) Dit werk goed in die SSMS. Maar die berekende mate nie. Ek gebruik hierdie stuk kode Gem (Week. Name. CurrentMember, Measures. Measure Naam) - Gem (Week. Name. CurrentMember. Lag (52), Measures. Measure Naam) as 'n berekende mate. Moet ek enige anders doen. Lei my asseblief. Dinsdag, 2 Augustus, 2011 23:46 Op grond van jou oorspronklike post, ek dink die korrekte calcuation uitdrukking vir die bewegende gemiddelde moet wees soos volg: Om 'n berekende lid met die uitdrukking hierbo kubus berekening script definieer, skep CurrentCube. Measures lid. Moving AVG AS som (, Measures. Measure Naam) / 52 FormatString. AssociatedMeasureGroup As jou nog nie gewerk het nie, plaas sy volle definisie kode hier vir verdere analise. Gemerk as antwoord deur Jerry Nee Moderator Sondag, 21 Augustus, 2011 12:49 Donderdag 4 Augustus, 2011 02:06 Im probeer om gemiddelde berekening op dag vlak doen. Wat ek nodig het, is AVG afgelope nie met leë hande 12 dae. So as daar 'n naweek in tussen die berekening moet spring oor die leë dae as hulle nog daar nie. Nou, dit werk nie OK, want dit neem die leë dae ook as deler. So, in my geval, die LAG (13) moet meer terug in die tyd so lank as wat dit 12 nie leë dae gaan. Het enige iemand weet hoe om dit te doen asb Dankie, Donderdag 3 November, 2011 12:52 Microsoft is besig met 'n aanlyn-opname om jou mening van die Technet webwerf te verstaan. As jy kies om deel te neem, sal die aanlyn-opname word aan jou wanneer jy die Technet webwerf te verlaat. Wil jy deelneem 2016 Microsoft. Alle regte voorbehou. Produkte Hulpbronne Solutions updates Proewe Verwante Sites Opleiding Certificaties Ander hulpbronne Ondersteuning opsies Meer ondersteun nie 'n IT-pro