6 أشهر تتحرك من المتوسط - حساب

موفينغ أفيراج. هذا المثال يعلمك كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك لسلسلة زمنية في إكسيل يتم استخدام المتوسط ​​المتحرك للتخلص من المخالفات القمم والوديان بسهولة التعرف على الاتجاهات. أولا، دعونا نلقي نظرة على سلسلة زمنية لدينا. من علامة التبويب بيانات، انقر فوق تحليل البيانات. ملاحظة يمكن العثور على زر تحليل البيانات انقر هنا لتحميل الأداة المساعدة تولباك تولباك. 3 حدد المتوسط ​​المتحرك وانقر فوق موافق .4 انقر في المربع نطاق الإدخال وحدد النطاق B2 M2. 5 انقر في المربع الفاصل الزمني واكتب 6.6 انقر في المربع نطاق الإخراج وحدد الخلية B3.8 رسم رسم بياني لهذه القيم. الاستهداف لأننا تعيين الفاصل الزمني إلى 6، المتوسط ​​المتحرك هو متوسط ​​نقاط البيانات 5 السابقة و نقطة البيانات الحالية ونتيجة لذلك، يتم تمهيد قمم والوديان خارج يظهر الرسم البياني اتجاها متزايدا لا يمكن إكسيل حساب المتوسط ​​المتحرك لأول 5 نقاط البيانات بسبب عدم وجود ما يكفي من نقاط البيانات السابقة 9. كرر الخطوات من 2 إلى 8 للفترة 2 والفاصل الزمني 4. الاستنتاج ذي لا رجر الفاصل الزمني، كلما تم تمهيد القمم والوديان خارج أصغر الفاصل الزمني، كلما اقتربت المتوسطات المتحركة هي نقاط البيانات الفعلية. الرول 12 شهرا متوسط ​​في داكسوتينغ المتداول المتوسط ​​12 شهرا في داكس يبدو وكأنه مهمة بسيطة، لكنه يخفي بعض التعقيد يشرح هذا المقال كيفية كتابة أفضل صيغة تجنب المزالق المشتركة باستخدام دالة الذكاء الوقت. نبدأ مع نموذج البيانات أدفنتوروركس المعتاد مع المنتجات والمبيعات والتقويم الجدول تم وضع علامة التقويم كجدول تقويم ضروري للعمل مع أي وظيفة الاستخبارات الوقت، ونحن بنينا التسلسل الهرمي بسيط من السنة شهرا التاريخ مع هذا الإعداد، فمن السهل جدا لإنشاء بيفوتابل الأولى تظهر المبيعات على مر الزمن. عندما القيام تحليل الاتجاه، إذا كانت المبيعات تخضع للموسمية أو، بشكل عام، إذا كنت ترغب في إزالة تأثير القمم والقطرات في المبيعات، وتقنية مشتركة هي أن حساب القيمة على مدى فترة معينة، وعادة 12 شهرا، ومتوسط ​​ذلك المتوسط ​​المتداول أكثر من 12 شهرا يوفر مؤشر السلس للاتجاه وأنه من المفيد جدا في الرسوم البيانية. وعندما يكون التاريخ، يمكننا حساب المتوسط ​​لمدة 12 شهرا المتداول مع هذه الصيغة، التي لا تزال لديها بعض المشاكل التي سوف تحل في وقت لاحق. السلوك من صيغة بسيطة يحسب قيمة المبيعات بعد إنشاء عامل تصفية على التقويم الذي يظهر بالضبط سنة كاملة كاملة من البيانات جوهر الصيغة هو داتزبيتوين، التي ترجع مجموعة شاملة من التواريخ بين الحدود اثنين هو أقل من. ريادينغ فإنه من أعمق إذا كنا تظهر البيانات لمدة شهر، ويقول يوليو 2007، ونحن نأخذ آخر تاريخ مرئي باستخدام لاستديت، الذي يعود اليوم الأخير في يوليو 2007 ثم نستخدم نيكستداي لاتخاذ 1 من أغسطس 2007 ونحن نستخدم أخيرا سامبيريودلاستيار لتحويله مرة أخرى سنة واحدة، مما أسفر عن 1 من أغسطس 2006 الحد الأعلى هو ببساطة لاستديت، أي نهاية يوليو 2007. إذا كنا نستخدم هذه الصيغة في بيفوتابل، والنتيجة تبدو على ما يرام، ولكن لدينا مشكلة لآخر تاريخ. في حقيقة، كما ترون في هذا الرقم، يتم احتساب القيمة بشكل صحيح حتى عام 2008 ثم، ليس هناك قيمة في عام 2009 وهو الصحيح، ونحن لا ر يكون المبيعات في عام 2009 ولكن هناك قيمة مفاجئة في ديسمبر 2010، حيث صيغة لدينا يظهر المجموع الكلي بدلا من فارغة قيمة، كما نتوقع. في الواقع، في ديسمبر، لاستدات يعود اليوم الأخير من السنة و نيكستداي يجب أن يعود 1 يناير 2011 ولكن نيكستداي هو وظيفة الاستخبارات الوقت ومن المتوقع أن يعود مجموعات من التواريخ الحالية هذه الحقيقة هي ليس واضحا جدا وأنه يستحق بضع كلمات more. Time وظائف الاستخبارات لا تؤدي الرياضيات في التواريخ إذا كنت تريد أن تأخذ اليوم بعد تاريخ معين، يمكنك ببساطة إضافة 1 إلى أي عمود التاريخ، والنتيجة ستكون المقبل يوم بدلا من ذلك، وظائف الاستخبارات الوقت تحول مجموعات من التاريخ ذهابا وإيابا مع مرور الوقت وهكذا، يأخذ نيكستداي مدخلاتها في حالتنا جدول صف واحد مع 31 ديسمبر 2010 وتحويله بعد يوم واحد المشكلة هي أن النتيجة يجب أن تكون 1 من يناير 2011 ولكن، لأن جدول التقويم لا يحتوي على هذا التاريخ، والنتيجة هي BLANK. Thus، تعبيرنا يحسب المبيعات مع حد أدنى فارغة، وهو ما يعني بداية الوقت، مما أسفر عن نتيجة المجموع الكبير للمبيعات لتصحيح الصيغة يكفي لتغيير ترتيب التقييم من الحدود الدنيا. كما ترون، والآن يسمى نيكستداي بعد التحول من سنة واحدة مرة أخرى وبهذه الطريقة، ونحن نأخذ 31 ديسمبر 2010، نقله إلى 31 ديسمبر 2009 واتخاذ في اليوم التالي، وهو 1 يناير 2010 تاريخ موجود في جدول التقويم. النتيجة هي الآن المتوقع واحد. في هذه النقطة، ونحن بحاجة فقط لتقسيم هذا الرقم بنسبة 12 للحصول على المتوسط ​​المتداول ولكن، كما يمكنك أن تتخيل بسهولة، لا يمكننا دائما تقسيم فإنه بحلول 12 في الواقع، في بداية الفترة لا توجد 12 شهرا لتجميع، ولكن عدد أقل نحن بحاجة لحساب عدد الأشهر التي هناك مبيعات ويمكن تحقيق ذلك باستخدام تصفية عبر الجدول الزمني مع الجدول المبيعات بعد أن طبقنا 12 م جديدة أونثس السياق نقوم بتحديد مقياس جديد يحسب عدد الأشهر الحالية في فترة 12 شهرا. يمكنك أن ترى في الشكل التالي أن قياس Month12M يحسب القيمة الصحيحة. ومن الجدير بالذكر أن الصيغة لا تعمل إذا اخترت فترة أطول من 12 شهرا، لأن التقويم مونثنام يحتوي فقط 12 قيم إذا كنت بحاجة إلى فترات أطول، ستحتاج إلى استخدام عمود ييم لتكون قادرة على حساب أكثر من 12. الجزء المثير للاهتمام من هذه الصيغة التي تستخدم تصفية عبر هو حقيقة أنه يحسب عدد الأشهر المتاحة حتى عند تصفية باستخدام سمات أخرى إذا، على سبيل المثال، قمت بتحديد اللون الأزرق باستخدام تقطيع اللحم، ثم تبدأ المبيعات في يوليو 2007 وليس في عام 2005، كما يحدث لكثير من الألوان الأخرى باستخدام الصليب تصفية على المبيعات، الصيغة يحسب بشكل صحيح أنه في يوليو 2007 هناك شهر واحد من المبيعات المتاحة ل Blue. At هذه النقطة، والمتوسط ​​المتداول هو مجرد ديفيد بعيدا. عندما نستخدمها في جدول المحورية، لا يزال لدينا صغيرة قضية في الواقع، يتم احتساب القيمة أيضا لأشهر التي لا توجد مبيعات أي أشهر في المستقبل. هذا يمكن حلها باستخدام بيان إف لمنع الصيغة من إظهار القيم عندما لا توجد مبيعات ليس لدي شيء ضد إف ولكن بالنسبة للمدمنين الأداء بين أنت دائما يستحق أن نتذكر أن إف قد يكون قاتل الأداء، لأنه يمكن أن يجبر محرك صيغة داكس لركلة في في هذه الحالة المحددة، والفرق لا يكاد يذكر، ولكن، كقاعدة عامة، فإن أفضل طريقة لإزالة القيمة عندما لا توجد مبيعات هو الاعتماد على الصيغ محرك التخزين النقي مثل هذا أونيبارينغ الرسم البياني باستخدام متوسط ​​AV12M مع واحد آخر أن يظهر المبيعات يمكنك أن تقدر بسهولة كيف المتوسط ​​المتداول يحدد الاتجاهات بطريقة أكثر نظافة. أعلمني عن المقالات القادمة النشرة الإخبارية إلغاء لتحميل الملف مباشرة. عندما حساب متوسط ​​متحرك تشغيل، ووضع المتوسط ​​في الفترة الزمنية الوسطى من المنطقي. في المثال السابق قمنا بحساب متوسط ​​الفترات الزمنية 3 الأولى و p في منتصف الفترة الزمنية 3 فترات من الزمن، أي فترة ما بين 2 و 2. هذا يعمل بشكل جيد مع فترات زمنية غريبة، ولكن ليس جيدا حتى لفترات زمنية حتى إذا كنا وضع المتوسط ​​المتحرك الأول عندما M 4.Technically، فإن المتوسط ​​المتحرك ينخفض ​​في ر 2 5، 3 5.To تجنب هذه المشكلة نحن على نحو سلس على ما s باستخدام M 2 وهكذا نحن على نحو سلس القيم ممهدة. إذا كنا متوسط ​​عدد حتى ونحن بحاجة إلى تسهيل السلس القيم. الجدول التالي يوضح النتائج باستخدام M 4.