Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Rolar 12 meses de média no DAX A computação da média de 12 meses em DAX parece uma tarefa simples, mas esconde alguma complexidade. Este artigo explica como escrever a melhor fórmula evitando armadilhas comuns usando funções de inteligência de tempo. Começamos com o modelo usual de dados AdventureWorks, com produtos, vendas e tabela de calendário. O Calendário foi marcado como uma tabela de calendário (é necessário trabalhar com qualquer função de inteligência de tempo) e nós construímos uma hierarquia simples ano-mês-data. Com esta configuração, é muito fácil criar uma primeira tabela dinâmica mostrando vendas ao longo do tempo: ao fazer análise de tendências, se as vendas estiverem sujeitas à sazonalidade ou, em geral, se desejar remover o efeito de picos e queda nas vendas, A técnica comum é a de calcular o valor em um determinado período, geralmente 12 meses, e a média. A média móvel em 12 meses fornece um indicador suave da tendência e é muito útil em gráficos. Dado uma data, podemos calcular a média móvel de 12 meses com esta fórmula, que ainda possui alguns problemas que resolveremos mais tarde: O comportamento da fórmula é simples: calcula o valor das Vendas depois de criar um filtro no calendário que Mostra exatamente um ano completo de dados. O núcleo da fórmula é o DATESBETWEEN, que retorna um conjunto inclusivo de datas entre os dois limites. O menor é: lendo-o do mais íntimo: se mostramos dados por um mês, digamos, julho de 2007, tomamos a última data visível usando LASTDATE, que retorna o último dia em julho de 2007. Então usamos NEXTDAY para tomar o primeiro De agosto de 2007 e finalmente usamos o SAMEPERIODLASTYEAR para retornar um ano, produzindo 1 de agosto de 2006. O limite superior é simplesmente LASTDATE, ou seja, final de julho de 2007. Se usarmos esta fórmula em uma tabela dinâmica, o resultado parece ser bom, mas nós Tem um problema para a última data: de fato, como você pode ver na figura, o valor é calculado corretamente até 2008. Então, não há valor em 2009 (o que é correto, não temos vendas em 2009), mas existe Um valor surpreendente em dezembro de 2010, onde nossa fórmula mostra o grande total em vez de um valor em branco, como seria de esperar. De fato, em dezembro, LASTDATE retorna o último dia do ano e NEXTDAY deve retornar o 1 de janeiro de 2011. Mas NEXTDAY é uma função de inteligência do tempo e espera-se que retornem conjuntos de datas existentes. Este fato não é muito evidente e vale mais algumas palavras. As funções de inteligência do tempo não executam matemática nas datas. Se você quiser tomar o dia após uma determinada data, você pode simplesmente adicionar 1 a qualquer coluna de data e o resultado será no dia seguinte. Em vez disso, as funções de inteligência do tempo mudam os conjuntos de datas de ida e volta ao longo do tempo. Assim, NEXTDAY adquire a sua entrada (no nosso caso uma tabela de uma única linha com o 31 de dezembro de 2010) e desloca-a um dia depois. O problema é que o resultado deve ser 1 de janeiro de 2011, mas, porque a tabela do Calendário não contém essa data, o resultado é BLANK. Assim, nossa expressão calcula as vendas com um limite inferior em branco, o que significa o início dos tempos, resultando como resultado do grande total de vendas. Para corrigir a fórmula, basta alterar a ordem de avaliação do limite inferior: como você pode ver, agora NEXTDAY é chamado após a mudança de um ano de volta. Desta forma, tomamos 31 de dezembro de 2010, movê-lo para 31 de dezembro de 2009 e levamos no dia seguinte, que é 1 de janeiro de 2010: uma data existente na tabela do calendário. O resultado é agora o esperado: neste ponto, precisamos apenas dividir esse número em 12 para obter a média móvel. Mas, como você pode facilmente imaginar, nem sempre podemos dividi-lo por 12. De fato, no início do período não há 12 meses para agregar, mas um número menor. Precisamos calcular o número de meses para os quais há vendas. Isso pode ser feito usando a filtragem cruzada da tabela do calendário com a tabela de vendas depois que aplicamos o novo contexto de 12 meses. Definimos uma nova medida que calcula o número de meses existentes no período de 12 meses: você pode ver na próxima figura que a medida Months12M calcula um valor correto: Vale ressaltar que a fórmula não funciona se você escolher um período Mais de 12 meses, porque o CalendarMonthName possui apenas 12 valores. Se você precisar de períodos mais longos, você precisará usar uma coluna YYYYMM para poder contar mais de 12. A parte interessante desta fórmula que usa filtragem cruzada é o fato de que ele calcula o número de meses disponíveis mesmo quando você filtra usando outro atributos. Se, por exemplo, você selecionar a cor azul usando um slicer, então as vendas começam em julho de 2007 (não em 2005, como acontece com muitas outras cores). Usando o filtro cruzado em Vendas, a fórmula calcula corretamente que, em julho de 2007, há um único mês de vendas disponíveis para o Blue: neste ponto, a média móvel é apenas um DIVIDE: quando usamos isso em uma tabela dinâmica, nós ainda Tem um pequeno problema: de fato, o valor é calculado também por meses para os quais não há vendas (ou seja, meses futuros): isso pode ser resolvido usando uma declaração IF para evitar que a fórmula mostre valores quando não há vendas. Eu não tenho nada contra IF, mas, para o viciado em desempenho entre você, sempre vale a pena lembrar que IF pode ser um assassino do desempenho, porque poderia forçar o mecanismo de fórmula DAX a entrar. Neste caso específico, a diferença é insignificante, mas , Como regra geral, a melhor maneira de remover o valor quando não há vendas é confiar em fórmulas de mecanismo de armazenamento puro como esta: Comparando um gráfico usando o Avg12M com outro que mostra as vendas, você pode facilmente apreciar como a média móvel Descreve as tendências de uma maneira muito mais limpa: Mantenha-me informado sobre os próximos artigos (boletim informativo). Desmarque para baixar livremente o arquivo.
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