Moving Average Cognos 8 4

Gibt einen berechneten Wert unter Verwendung der entsprechenden Aggregationsfunktion basierend auf dem Aggregationstyp des Ausdrucks zurück. Syntax: aggregate (expr auto) aggregate (expr für alle any expr) aggregate (Ausdr für Bericht) Count: Gibt die Anzahl der ausgewählten Datenelemente außer NULL-Werten zurück. Das Schlüsselwort distinct steht für Abwärtskompatibilität von Ausdrücken zur Verfügung, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Beispiel: count (gosalesgoretailers. Products. Produktname) - (o / p: 41, 15, 21) Count (Produkt Typ (für alle Produktreihen) ------------ (o / p: 5, 4, 4) O / p: 5, 4, 4) Anzahl (Produkttyp für Bericht) ------------------- (o / p: 21 für alle) Maximum: Gibt das Maximum zurück Wert der ausgewählten Datenelemente. Das Schlüsselwort distinct steht für Abwärtskompatibilität von Ausdrücken zur Verfügung, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: Maximum (ausgeprägtes expr auto) Maximum (ausgeprägtes expr für alle Expr) Maximum (distinct expr für Report) Beispiel: maximum (Quantity) -------------------- ------------ (o / p: 962) maximum (Menge für alle gosalesgoretailers. Produktart) (o / p: 344,4368230) Maximum (Menge für irgendwelche gosalesgoretailers. Produkte Name) (o / p: 44,78,8230.) Maximum (Menge für Bericht) ------------------- (o / p: 1,646) Minimum: Liefert die Minimalwert der ausgewählten Datenelemente. Das Schlüsselwort distinct steht für Abwärtskompatibilität von Ausdrücken zur Verfügung, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: Minimum (ausgeprägtes expr auto) Minimum (ausgeprägtes expr für alle Expr) Minimum (distinct expr für Report) Beispiel: minimum (Quantity) -------------- (o / p: 43,330 , 142,150) Minimum (Menge für alle Produkttypen) ---- (o / p: 6, 4, 4, 8230.) Mindestens (Menge für jeden Produkttyp) 8211 (o / p: 6, 4, Minimum (Menge für Bericht) ----------------- (o / p: 2) Moving-Average: Gibt den Wert zurück, indem die Werte auf der Grundlage der numericexp auf die vorherige gesetzt werden. Syntax: moving-average (numericexpr. Numericexpr at exp prefilter) gleitender Durchschnitt (distinct numericexpr. Numericexpr prefilter). Beispiel: gleitender Durchschnitt (Anzahl, 2) (o / p: Menge Gleitender Durchschnitt 198,676 198,676 345,096 271,886 95,552 220,324 96,246 95,889 Moving-Total: Gibt den Wert zurück, indem der vorherige Wert auf der Grundlage des numericexp addiert wird Syntax: moving-total (numericexpr. numericexpr at exp prefilter) move-total (ausdrücklicher numericexpr. Numericexpr prefilter) für expr für report auto Beispiel: moving-total (Menge, 3) Ausgabe: Anzahl Moving average 198,676 198,676 345,096 543,772 95,552 639,324 96,246 536,894 Prozentsatz: Gibt den Prozentsatz des Gesamtwertes für ausgewählte Datenelemente zurück Nur in relationalen Datenquellen verwendet Syntax: percentage (numericexpr at exp prefilter) Prozentsatz (ausdrücklicher numericexpr prefilter) für expr für report auto Beispiel: percentage (Quantity) - (o / p: 16, 12, 10.) Perzentil: Gibt einen Wert auf einer Skala von hundert zurück, der den Prozentsatz einer Verteilung angibt, der den ausgewählten Datenelementen entspricht oder darunter liegt. Syntax: percentile (numericexpr at exp prefilter) Perzentil (eindeutiges numericexpr Vorfilter). Beispiel: percentile (Quantity) -------- (o / p: 100, 95, 90) Quantile: Gibt den Rang eines Werts für einen Bereich zurück, den Sie angeben. Es gibt Ganzzahlen zurück, um einen beliebigen Bereich von Reihen darzustellen, z. B. 1 (höchste) bis 100 (niedrigste). Syntax: quantile (numericexpr, numericexpr bei exp prefilter) quantile (verschiedene numericexpr, numericexpr Vorfilter). Beispiel: quantile (Anzahl, 5) --- (o / p: 1, 2, 3, 4, 5) Quartil: Gibt den Rang eines Wertes zurück, der als ganze Zahl von 1 (höchsten) bis 4 dargestellt wird (Am niedrigsten), relativ zu einer Gruppe von Werten. Syntax: Quartil (numericexpr at exp prefilter) Quartil (eindeutiges numericexpr Vorfilter). Beispiel: quartile (Quantity) ---------- (o / p: 1, 2, 3, 4) Gibt den Rangwert der ausgewählten Datenelemente zurück. Wenn zwei oder mehr Reihen binden, dann gibt es eine Lücke in der Reihenfolge der geordneten Werte (auch bekannt als olympisches Ranking). Syntax: Rang (expr sortorder at exp prefilter) Rang (eindeutiger expr Sortierungsvorfilter). Beispiel: Rang Menge) ----------------- (o / p: 1, 2, 3, 4, 8230 ..) Gibt den laufenden Durchschnitt für Zeile zurück (Einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten Syntax: running-average (numericexpr at exp prefilter) running-average (distinct numericexpr prefilter). Beispiel: laufende durchschnittliche Menge) ------------ (o / p: Menge Gleitender Durchschnitt 198,676 198,676 345,096 271,886 95,552 213,108 96,246 183,892 Laufende Zählung: Gibt die laufende Zahl für Zeile zurück (Mit der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten Syntax: laufende Zählung (numericexpr at exp prefilter) laufende Zählung (distinct numericexpr prefilter) für expr für Report auto Beispiel: running-count (Quantity) ----- - (o / p: 1, 2, 3, 8230) Gibt eine laufende Differenz für Zeile zurück, die als Differenz zwischen dem Wert für die aktuelle Zeile und der vorhergehenden Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Wertsatz berechnet wird. Syntax: Laufdifferenz (numericexpr at exp prefilter) Laufdifferenz (distinct numericexpr prefilter) für expr für Report Auto Beispiel: Laufdifferenz (Menge) - (o / p: null, 146420, -249,544, 8230 .. ) Gibt das laufende Maximum für Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten zurück Syntax: running-maximum (numericexpr at exp prefilter) running-maximum (distinct numericexpr prefilter). Beispiel: running-maximum (Quantity) --------- (o / p: 198676, 345096) Gibt das laufende Minimum für Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten zurück. Syntax: running-minimum (numericexpr at exp prefilter) run-minimum (eindeutiger numericexpr-Vorfilter). Beispiel: running-minimum (Quantity) --------- (o / p: 198676, 198676, 95552,) Liefert eine laufende Summe für Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werte. Syntax: running-total (numericexpr bei exp prefilter) laufende Summe (eindeutiges numericexpr Vorfilter). Beispiel: running-total (Quantity) ----------- (o / p: 198676, 5437728230.) Gibt die Standardabweichung der ausgewählten Datenelemente zurück. Das Schlüsselwort distinct steht für Abwärtskompatibilität von Ausdrücken zur Verfügung, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: Standardabweichung (distinct expr auto) Standardabweichung (ausgeprägter Ausdruck für alle Expr) Standardabweichung (ausgeprägter Ausdruck für Report) Beispiel: Standardabweichung (Menge) ------ (o / p: 50.628 (Menge für alle Produkttypen) -------- (o / p: 50.628, 69.098, 8230) Standardabweichung (Menge für jede Produktart) O / p: 50.628, 69.098 8230) Standardabweichung (Berichtmenge) -------------------- (o / p: 59.70671027) Bericht: Standardabweichung Standard - Abweichungspop: Berechnet die Standardabweichung der Population und liefert die Quadratwurzel der Populationsabweichung. Das Schlüsselwort distinct steht für Abwärtskompatibilität von Ausdrücken zur Verfügung, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: standard-deviation-pop (eindeutiges expr auto) standard-deviation-pop (eindeutige expr für alle any expr) standard-deviation-pop (eindeutiger Ausdruck für Bericht) Beispiel: standard-deviation - - (o / p: 50.62240898, 69.09035128) Standard-Abweichungs-Pop (Menge für jeden Produkttyp) (o / p: 50.62240898, 69.09035128) : 50.62240898, 69.09035128) standard-deviation-pop (Menge für Bericht) --- (o / p: 59.70601702,) Gesamt: Gibt den Gesamtwert der ausgewählten Datenelemente zurück. Das Schlüsselwort distinct steht für Abwärtskompatibilität von Ausdrücken zur Verfügung, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: total (distinct expr auto) Gesamtzahl (ausgeprägter Ausdruck für alle Exprs) total (ausgeprägter Ausdruck für Report) Beispiel: total (Menge) --------------- (o / p: (Menge für alle Produkttypen) ------- (o / p: 198,676, 345,096) Gesamtmenge (Anzahl für jede Produktart) ----- (o / p: 198,676, 345,096) Gesamt (Berichtmenge) --------------- (o / p: 2215354) Bericht: Gesamtabweichung: Gibt die Varianz der ausgewählten Datenelemente zurück. Das Schlüsselwort distinct steht für Abwärtskompatibilität von Ausdrücken zur Verfügung, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Beispiel: Varianz (Menge) ----- (o / p: 2563.244, 4774.5438230) Varianz (Menge für alle Produktausführungen) Typ) -------- (o / p: 2563.244, 4774.5438230) Abweichung (Menge für jede Produktart) ------- (o / p: 2563.244, 4774.5438230) Varianz (Menge für Bericht) - --------------------- (o / p: 3.564.89125097) Liefert die Populationsabweichung eines Satzes von Zahlen nach dem Verwerfen der Nullwerte in diesem Satz. Beispiel: varance-pop (Menge) ------- (o / p: varance-pop (variabler expr für alle expr) (Anzahl für alle Produkttypen) ----------- (o / p: 2.562.6282905, 4.773.47663957) variance-pop (Menge für jeden Produkttyp) ------ - (o / p: 2,562,6282905, 4,773.47663957) variance-pop (Menge für Bericht) ------ (o / p: 3,564.80846781) Geschrieben von Ramana Reddy CH um 22: 44 Ich versuche, eine gleitende durchschnittliche Formel für entwickeln Ein Würfel mit einem Jahr und Monat getrennt Dimension und ich habe eine harte Zeit versucht, Daten ab Dezember, November, etc. des letzten Jahres abzurufen. Ich habe die folgenden Dinge: 1. Entwickeln Sie einen Cube mit letzten Periodenmöglichkeiten (Monat und Jahr für die letzten 12 Monate) und eine bewegte Formel in den Budget-Cube. 2. Formeln wie (123456789101112 letzte Monate) / 12 (Ich brauche eine 3 und 6 gleitenden Durchschnitt auch) 3. Sehr komplexe oder sehr lange Fütterung Prozess Weißt jemand eine einfachere Möglichkeit, zu berechnen, gleitende Durchschnitte in Perioden, die im letzten Jahr für eine Bilanz ScottW Regulärer Teilnehmer Beiträge: 151 Registriert seit: Fri May 23, 2008 12:08 am OLAP Produkt: TM1 CX Version: 9.5 9.4.1 9.1.4 9.0 8.4 Excel Version: 2003 2007 Standort: Melbourne, Australien Kontakt: Haben Sie darüber nachgedacht, die Gleitende Durchschnittsberechnung in einem separaten Würfel mit einer kombinierten Monats-Jahr-Dimension und fütterte das Ergebnis an den Quotreporting-Würfel mit den separaten Monats - und Jahresabmessungen zurück. Die gleitende Durchschnittsberechnung konnte dann mit Konsolidierungen durchgeführt werden. Z. B. Für jeden Monat müssten Sie eine Konsolidierung für Ihre avarage einrichten C Juni 2008 4 Mth Avg Juni 2008 0.25 Mai 2008 0.25 Apr 2008 0.25 Mar 2008 0.25 Im quotreporting Cubequot-Feed die Berechnung der Kalkulations-Cubes Gt DB (Calc Cube, Monat Jahr. ) Um die Regel einfach im Calc-Cube zu machen, ist es am besten, ein Monats - und ein Jahr-Attribut zu verwenden, anstatt SubSt zu verwenden (Regeln werden auch schneller berechnet) balance N: DB (Reporting Cube, AttrS (Monate, Monate, Monate), AttrS (MonthJahr. Monat, Jahr, Jahr).) Im Berichtswürfel erhält eine einfache Nachschlageregel den gleitenden Durchschnitt aus dem Berechnungswürfel 4 Monate Gleitender Mittelwert DB (Calc Cube, Monat Jahr 4 Mth Durchschnittsgewicht) Dies mag ein wenig verworren sein, ist aber im Allgemeinen einfacher Als das Schreiben einer gleitenden Durchschnittsregel in einem Würfel mit separaten Zeitdimensionen und es wird schneller berechnen als eine komplexe Regel, da es Konsolidierungen für den Großteil der Berechnung verwendet. Aus der Spitze von meinem Kopf nicht wissen, Ihre genaue Würfel Struktur des Problems Ich denke, dies sollte funktionieren. Aber in TM1 gibt es immer einen anderen Weg, um ein gegebenes Problem zu lösen. Klingt gut mit dieser neuen Dimension, aber im ersten Schritt vor dem Zubringer, wie kann ich Daten übertragen, die im MONTHYEAR N: DB (Reporting Cube, Monat Jahr). Ich habe mich auf, wie zu tun, dass mit unterschiedlichen Jahr Monat Dimensionen Done. Mit Attributen .. Ich habe zu viele Konsolidierungen erstellen, um es auf diese Weise zu tun Ich werde diese Idee als Modul für das Budget zu machen, machen AVG für viele Konten verfügbar. Mit der monatlichen Dimension Idee, die Sie dankte ScottW Regulärer Teilnehmer Beiträge: 151 Registriert: Fr 23.05.2008 12:08 OLAP Produkt: TM1 CX Version: 9.5 9.4.1 9.1.4 9.0 8.4 Excel Version: 2003 2007 Ort: Melbourne, Australien Kontakt: Froh, dass Sie es herausfinden konnten. Youre Recht, dass diese Methode erfordert eine gerechte Menge an Setup als eine eindeutige Konsolidierung für jeden Monat benötigt wird (oder mehrere Konsolidierungen für jeden Monat je nachdem, was sonst Sie berechnen möchten.) Sein ein bisschen Arbeit zu gründen, kann aber sein Automatisiert von TI oder getan in einem XDI-Einrichtung für ein Jahr dann kopieren finden / ersetzen, um auf andere Jahre zu verbreiten. Die Vorteile liegen in der Rechengeschwindigkeit gegenüber einer reinen Rechenkalkulation und der Tatsache, dass die Konsolidierungen quadratisch über den Quot vs. Regeln / Feedern liegen. Ive getan diesem eine Anzahl von Zeiten, ohne weg von der 2 Klumpen (Jahr getrennt von Monat) Zeitstruktur. Es ist nicht so schlecht, aber Sie brauchen einen Würfel für die Arbeit. Der Ansatz ist: 12 Monate Moving Average Aktuelle YTD plus Vorheriges Ganzes Jahr weniger Vorjahr YTD Drop die in einen Workings-Cube, legte die und - in eine Hierarchie, tick done. ScottW Regulärer Teilnehmer Beiträge: 151 Registriert seit: Fr 23.05.2008 12:08 OLAP Produkt: TM1 CX Version: 9.5 9.4.1 9.1.4 9.0 8.4 Excel Version: 2003 2007 Ort: Melbourne, Australien Kontakt: Dieser gleitende Durchschnitt scheint Haben eine Menge von Möglichkeiten getan werden, aber muss von ihnen zu sein scheint spezifisch (zum Beispiel nur eine Möglichkeit wie ein 3-Monats-Durchschnitt). Um dies zu lösen, habe ich beschlossen, eine quotenreiche Bilanz-Konto-Prognose Cubequot mit dem monthyear-Ansatz von scott zur Verfügung gestellt zu bauen, weil ich Konto-Prognosen mit einem 3, 6 und 12 gleitenden Durchschnitt brauchte, ein gleitender Durchschnitt von einem monatlichen Veränderung Prozentsatz für die letzten gebildet Sechs Monate und eine Prognose, die auf einem 12-Monats-Ansatz basiert, der eine Anwendung von a festlegt. Meine Formeln funktionieren perfekt, denn ich muss nur noch schreiben und füttern sie einmal (nicht wichtig, sie sind lang, sie arbeiten), aber der höllische Teil ist, dass ich 2 DBs (in und out zwischen Cubes) und die betreffende machen müssen Feeders für jede Bilanzkonto Ich möchte prognostizieren. Ich glaube auch, ist eine gute Antwort, weil ich 10 Unternehmen mit der gleichen Formel haben. Ich mag nicht viel diese Lösung, vermutlich kann ich einige reengeneering in der Weise tun, die ich Konten zwischen Würfeln schicke, aber BEWEGENDE DURCHSCHNITT - und SUMMEN Formeln scheint, ein haltbares twinkie zu sein, zum in den Jahres - und Monatsansätzen zu essen. Beleuchte mich bitte.