Ytd Gleitender Durchschnitt

Jahr bis Datum - YTD. BREAKING DOWN Jahr bis Datum - YTD. Wenn jemand YTD verwendet in Bezug auf ein Kalenderjahr bedeutet er die Zeit zwischen dem 1. Januar des laufenden Jahres und dem aktuellen Datum Wenn er YTD in Bezug auf ein Fiskal verwendet Jahr bedeutet er die Zeit zwischen dem ersten Tag des betreffenden Geschäftsjahres und dem aktuellen Datum Ein Geschäftsjahr ist eine Zeitspanne, die ein Jahr dauert, aber nicht am 1. Januar beginnt, von Unternehmen, Regierungen und Organisationen für Rechnungslegungszwecke verwendet Zum Beispiel beobachtet die Bundesregierung ihr Geschäftsjahr vom 1. Oktober bis 30. September. Jährlich-Rückkehr. YTD-Rendite bezieht sich auf die Höhe des Gewinns, die von einer Investition seit dem ersten Tag des Kalenderjahres gemacht wird. Investoren und Analysten verwenden YTD-Renditen Um die Wertentwicklung von Anlagen und Portfolios zu bewerten Um eine Investition zu senken YTD Rückkehr, subtrahieren Sie ihren Wert am 1. Januar des laufenden Jahres von seinem aktuellen Wert Dann teilen Sie die Differenz mit dem Wert am 1. Januar, und multiplizieren Sie das Produkt mit 100 zu konvertieren Es zu einem Prozentsatz Zum Beispiel, wenn ein Portfolio 100.000 wert war am 1. Januar, und es ist im Wert von 150.000 heute, seine YTD Rendite ist 50.Jahr-to-Date-Einnahmen. Jahr-to-date-Einkommen bezieht sich auf die Höhe des Geldes an Einzelperson hat sich vom 1. Januar bis zum aktuellen Datum verdient Dieser Betrag erscheint in der Regel auf einem Mitarbeiter s Lohnstumpf, zusammen mit Informationen über Medicare und Sozialversicherung Beteiligungen und Einkommensteuerzahlungen YTD Einkommen kann auch beschreiben, die Höhe des Geldes ein unabhängiger Auftragnehmer oder Unternehmen verdient hat Seit Beginn des Jahres Dieser Betrag besteht aus Einnahmen abzüglich Aufwendungen, und Kleinunternehmer nutzen YTD-Einnahmen, um die finanziellen Ziele zu verfolgen und die vierteljährlichen Steuerzahlungen zu schätzen. Jährliches Netto-Lohngeld ist der Unterschied zwischen dem Erwerbseinkommen und dem Betrag von Steuer, die von diesen Einkünften zurückgehalten wird Um die Netto-Lohn zu berechnen, subventionieren die Mitarbeiter die Steuer von der Brutto-Lohn-YTD Netto-Lohn auf viele Gehaltsscheck Stubs, und diese Zahl umfasst alle Geld verdient seit Jan 1 des laufenden Jahres abzüglich aller der Steuer bezahlt. Monat bis Datum. Monat bis heute MTD bezieht sich auf die Zeit zwischen dem 1. des aktuellen Monats und dem aktuellen Datum Zum Beispiel, wenn heute s Datum ist 19. Mai 2016, MTD bezieht sich auf den Zeitraum vom 1. Mai 2016 Bis Mai 18, 2016 Typischerweise enthält MTD nicht das aktuelle Datum, weil das Ende des Geschäfts noch nicht für diesen Tag aufgetreten ist Diese Metrik wird in ähnlicher Weise wie YTD-Metriken verwendet. Zum Beispiel, Unternehmer, Investoren und Einzelpersonen verwenden MTD-Daten, um ihre zu analysieren Einkommen, Unternehmensgewinne und Investitionsrenditen für den Monat so weit. SQL Server Denali PowerPivot. Alberto Ferrari schrieb bereits über die Berechnung der gleitenden Durchschnitte in DAX mit Hilfe einer berechneten Spalte Ich möchte gerne einen anderen Ansatz hier mit einem berechneten Maß für die Bewegung Durchschnittlich ich m berechnen einen täglichen gleitenden Durchschnitt in den letzten 30 Tagen hier. Für mein Beispiel, ich m mit der PowerPivot Arbeitsmappe, die als Teil der SSAS tabellarischen Modellprojekte aus dem Denali CTP 3 Proben heruntergeladen werden kann. In diesem Beitrag, ich m Die Entwicklung der Formel Schritt für Schritt Wenn Sie jedoch in Eile sind, können Sie direkt auf die endgültigen Ergebnisse unten springen. With Kalenderjahr 2003 auf dem Filter, Datum auf Spalten und Umsatz Betrag von Tabelle Internet Sales in den Details, die Beispieldaten sehen so aus. In jeder Zeile s Kontext gibt der Ausdruck Datum Datum den aktuellen Kontext, dh das Datum für diese Zeile. Aber aus einer berechneten Maßnahme können wir nicht auf diesen Ausdruck verweisen, da es keine aktuelle Zeile für die Datumstabelle gibt Wir müssen einen Ausdruck wie LastDate Date Date. So verwenden, um die letzten dreißig Tage zu bekommen, können wir diesen Ausdruck verwenden. Wir können nun unsere Internet-Verkäufe für jeden dieser Tage zusammenfassen, indem wir die zusammengefasste Funktion verwenden. Summarize DatesInPeriod Date Date, LastDatum Datum Datum, -30, DAY, Datum Datum SalesAmountSum Sum Internet Sales Sales Betrag. Und schließlich verwenden wir die DAX-Funktion AverageX, um den Durchschnitt von diesen 30 Werten zu berechnen. Verkauf Betrag 30d durchschnittlich Durchschnittlich zusammenfassen datesInPeriod Datum Datum, LastDatum Datum Datum , -30, DAY, Datum Datum SalesAmountSum Sum Internet Sales Sales Betrag, SalesAmountSum. This ist die Berechnung, die wir in unserer Internet-Verkaufstabelle verwenden, wie in der Screenshot unten gezeigt. Wenn das Hinzufügen dieser Berechnung, um die Pivot-Tabelle von oben, das Ergebnis Sieht so aus. Liebe bei dem Ergebnis scheint es, dass wir keine Daten vor dem 1. Januar 2003 haben. Der erste Wert für den gleitenden Durchschnitt ist identisch mit dem Tageswert Es gibt keine Zeilen vor diesem Datum Der zweite Wert für den gleitenden Durchschnitt Ist eigentlich der Durchschnitt der ersten zwei Tage und so weiter Das ist nicht ganz richtig, aber ich bin immer wieder auf dieses Problem in einer Sekunde. Der Screenshot zeigt die Berechnung für den gleitenden Durchschnitt am 31. Januar als Durchschnitt der Tageswerte ab Januar 2 bis 31.Unsere berechnete Maßnahme funktioniert auch gut, wenn Filter angewendet werden. Im folgenden Screenshot habe ich zwei Produktkategorien für die Datenreihe verwendet. Wie wirst unsere berechnete Maßnahme auf höhere Aggregationsebenen arbeiten Um es herauszufinden, komm ich mit der Kalenderhierarchie Auf den Zeilen anstelle des Datums Zur Vereinfachung habe ich die Semester - und Viertelstufen mit Excel s Pivot-Tabellenoptionen Show Hide Felder Option entfernt. Wie du sehen kannst, funktioniert die Berechnung immer noch gut Hier ist das monatliche Aggregat der gleitende Durchschnitt für den letzten Tag Des spezifischen Monats Sie sehen dies deutlich für Januar Wert von 14.215 01 erscheint auch in der Screenshot oben als Wert für 31. Januar Wenn dies die geschäftliche Anforderung, die für einen Tagesdurchschnitt klingt, dann ist die Aggregation gut auf einer monatlichen Ebene funktioniert Ansonsten müssen wir unsere Berechnungen gut abgestimmt haben, und das wird ein Thema der bevorstehenden Post sein. Aber obwohl die Aggregation auf einer monatlichen Ebene sinnvoll ist, wenn wir diese Ansicht auf den Tagesniveau erweitern, sehen wir, dass unsere berechnete Maßnahme einfach die Verkaufsbetrag für diesen Tag, nicht der Durchschnitt der letzten 30 Tage mehr. Wie kann dies sein Das Problem ergibt sich aus dem Kontext, in dem wir unsere Summe berechnen, wie im folgenden Code hervorgehoben. Geschäftsbetrag 30d durchschnittlich Durchschnittlich Daten zusammenfassen Datum Datum, LastDatum Datum Datum, -30, DAY, Datum Datum SalesAmountSum Sum Internet Sales Sales Betrag, SalesAmountSum. Seit wir diesen Ausdruck über den angegebenen Zeitraum Zeitraum, der einzige Kontext, der hier überschrieben wird, ist Datum Datum In unserer Hierarchie verwenden wir verschiedene Attribute Aus unserer Dimension Kalender Jahr, Monat und Tag des Monats Da dieser Kontext noch vorhanden ist, wird die Berechnung auch durch diese Attribute gefiltert Und das erklärt, warum wir den aktuellen Tag s Kontext noch für jede Zeile vorhanden sind, um die Dinge klar zu machen, solange Wir beurteilen diesen Ausdruck außerhalb eines Datumskontexts, alles ist in Ordnung, da die folgende DAX-Abfrage bei der Ausführung von Management Studio auf der Internet-Vertriebsperspektive unseres Modells mit der tabellarischen Datenbank mit denselben Daten angezeigt wird. Evaluate Dateigröße Datum Datum, Datum 2003 , 1,1, -5, DAY, Datum Datum SalesAmountSum Sum Internet Sales Sales Betrag. Hier habe ich den Zeitraum auf 5 Tage reduziert und auch ein festes Datum als LastDate würde dazu führen, dass das letzte Datum meiner Datum Dimensionstabelle für die Es liegen keine Daten in den Beispieldaten vor Hier ist das Ergebnis aus der Abfrage. Jedoch, nach der Einstellung eines Filters auf 2003, werden keine Datenzeilen außerhalb von 2003 in die Summe einbezogen. Dies erklärt die obige Bemerkung Es sah so aus, als hätten wir nur Daten beginnend Ab dem 1. Januar 2003 Und jetzt wissen wir, warum das Jahr 2003 auf dem Filter war, wie man in der allerersten Screenshots dieses Beitrags sehen kann und deshalb war es bei der Berechnung der Summe anwesend. Jetzt müssen wir nur noch etwas machen Befreien Sie diese zusätzlichen Filter, weil wir bereits unsere Ergebnisse nach Datum filtern. Der einfachste Weg, dies zu tun, ist, die Berechnungsfunktion zu verwenden und ALLE für alle Attribute anzuwenden, für die wir den Filter entfernen wollen Da wir einige dieser Attribute haben Jahr, Monat, Tag, Wochentag, und wir wollen den Filter von allen entfernen, aber das Datumsattribut, die Verknüpfungsfunktion ALLEXCEPT ist hier sehr nützlich. Wenn du einen MDX-Hintergrund hast, wirst du dich fragen, warum wir kein ähnliches Problem bekommen Mit SSAS im OLAP-Modus BISM Multidimensional Der Grund dafür ist, dass unsere OLAP-Datenbank Attributbeziehungen hat, also nach dem Festlegen des Datumsschlüsselattributs werden die anderen Attribute auch automatisch geändert und wir müssen uns nicht darum kümmern Tabellarisches Modell haben wir keine Attributbeziehungen nicht einmal ein echtes Schlüsselattribut und deshalb müssen wir unerwünschte Filter aus unseren Berechnungen eliminieren. So hier sind wir mit dem. Sales Betrag 30d avg AverageX Zusammenfassende Datumszeit Datum Datum, Letztdatum Datum Datum, -30, DAY, Datum Datum SalesAmountSum berechnen Summe Internet Sales Sales Betrag, ALLEXCEPT Datum, Datum Datum, SalesAmountSum. And dies ist unsere letzte Pivot-Tabelle in Excel. To veranschaulichen den gleitenden Durchschnitt, hier ist der gleiche Auszug aus Daten in einer Diagrammansicht Excel. Obwohl Wir haben unsere Daten im Jahr 2003 gefiltert Der gleitende Durchschnitt für die ersten 29 Tage des Jahres 2003 korrekt nimmt die entsprechenden Tage von 2002 in Berücksichtigung Sie erkennen die Werte für den 30. und 31. Januar von unserem ersten Ansatz, da dies die ersten Tage waren, für die unsere erste Berechnung Hatte eine ausreichende Menge an Daten voll 30 Tage. Fügen Sie einen Trend oder gleitende durchschnittliche Linie zu einem Chart. Applies zu Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr Less. To zeigen Daten Trends oder gleitende Durchschnitte in einem Diagramm Sie haben eine Trendlinie hinzugefügt. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorhersagen zu können. Beispielsweise prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für zukünftige Verkäufe vielversprechend aussieht Trendline zu einem 2-D-Diagramm, das nicht gestapelt ist, einschließlich Bereich, Bar, Spalte, Linie, Lager, Streu und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Erstellen Sie eine trendline. On Ihrem Diagramm, klicken Sie auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie hinzufügen möchten, oder gleitender Durchschnitt. Die Trendlinie startet auf dem ersten Datenpunkt der Datenreihe, die Sie wählen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Diagrammelemente neben dem oberen - Right Ecke des Charts. Überprüfen Sie die Trendline box. To wählen Sie eine andere Art von Trendlinie, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline und klicken Sie dann auf Exponential Linear Prognose oder Zwei Period Moving Average Für weitere Trendlinien klicken Sie auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen Klicken Sie auf die gewünschte Option im Format Trendline-Bereich unter Trendline Options. Wenn Sie Polynom wählen, geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable in das Feld Order ein. Wenn Sie Moving Average wählen, geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen Period box. Tip Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadrat-Wert eine Zahl von 0 bis 1 ist, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen oder bei 1 liegen. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen, Excel berechnet automatisch seinen R-squared-Wert Sie können diesen Wert auf Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den R-squared-Wert auf dem Diagramm-Feld Format Trendline-Bereich, Trendline-Optionen überprüfen. Sie können mehr über alle Trendlinien-Optionen in den Abschnitten unten lernen. Linear Trend line. Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine Best-Fit-Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten aussieht wie eine Linie Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas steigt oder stetig abnimmt Rate. Eine lineare Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate zu berechnen, die für eine Linie passen. Wo m die Steigung ist und b die Abgrenzung ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 8 Jahren konstant gestiegen ist - squared Wert eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen 0 9792, was eine gute Passung der Linie zu den Daten ist. Showing eine best-fit gekrümmte Linie, diese Trendlinie Ist sinnvoll, wenn die Änderungsrate der Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann ausschaltet. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen, wobei c und b Konstanten sind und Ln ist die natürliche Logarithmus-Funktion. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächenbereich, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Die R-Quadrat-Wert ist 0 933, was relativ gut ist Anpassung an die Daten an die Daten. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen in den Daten oder durch wie viele bestimmt werden Biegungen Hügel und Täler erscheinen in der Kurve Typischerweise hat ein Orgel 2 Polynom Trendlinie nur einen Hügel oder Tal, ein Auftrag 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler, und ein Auftrag 4 hat bis zu drei Hügel oder Täler. Ein Polynom oder curvilinear Trendlinie Verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate zu berechnen, die durch Punkte platziert werden. Wo b und Konstanten sind. Die folgende Reihenfolge 2 Polynom-Trendlinie ein Hügel zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0 979 ist, was nahe ist 1 so dass die Linie sa gut an die Daten angepasst ist. Bei einer gebogenen Linie ist diese Trendlinie für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate ansteigen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen Sie können keine erstellen Power Trendline, wenn Ihre Daten null oder negative Werte enthält. Eine Power Trendline nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate zu berechnen, die durch Punkte platziert werden. Wo c und b Konstanten sind. Hinweis Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten Distanzmessdiagramm zeigt Distanz in Metern pro Sekunde Die Leistungs-Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0 986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Diese Kurve ist eine gebogene Linie Wenn Datenwerte steigen oder fallen bei stetig steigenden Raten Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen. wobei sind c und b Konstanten und e ist die Basis des natürlichen Logarithmus. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, wie es altert, dass der R-squared Wert 0 990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten fast perfekt passt. Moving Average trendline. This Trendline zeigt Datenschwankungen aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten, die durch die Periodenoption gesetzt werden, im Durchschnitt, und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Zeile. Wenn zum Beispiel Periode ist Auf 2 gesetzt, wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der bewegten durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie verwendet Gleichung Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Serie, abzüglich der Nummer, die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm für Ein besseres Ergebnis, sortiere die x-Werte, bevor du einen gleitenden Durchschnitt hinzufügst. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden.