Friday 27 October 2017

Ssas moving average calculed member no Brasil


Estou tentando adicionar um cálculo em BIDS 2008R2. A média DaysSinceLastOrder tendo em conta os usuários únicos (e cada um dos tempos médios de DaysSinceLastOrder), por exemplo, se minha tabela de pedidos tiver essas linhas: então eu quero ((1 3) 2 6) 2 4 dias médios desde a última ordem Em palavras: Para cada usuário, descubra a média desses dias de usuáriosSinceLastOrder, em seguida, tire a média desses valores, mas ignore os pedidos com um valor nulo daysSinceLastOrder. Obviamente, esse cálculo básico não funciona, pois ignora a singularidade dos clientes no numerador: no SQL seria: Então, como posso fazer isso funcionar na atualização do MDX? Efectivamente, eu quero algo como isto: tentei o seguinte, o que não funciona, é apenas uma média de tudo, e não por cliente: a medida do daysSinceLastOrder é pré-calculada durante ETL (com SUM Como o tipo de agregação no cubo) UniqueCustomers obivously é uma medida no cubo (e teria 3 neste caso) que não é exatamente o que eu quero usar acima de um valor nulo daysSinceLastOrder significa que é o fato de os clientes firs Pedido pedido 22 de março 13 em 22: 19 Esta pergunta machuca meu cérebro para falar. Espero que eu possa explicá-lo corretamente. Eu tenho o seguinte cálculo definido no meu cubo: Isso deve me dar uma soma de vendas de 52 semanas, e isso acontece. Mas SOMENTE quando o cubo é expandido para uma vista semanal no Excel. Quando é enrolado em uma vista Trimestral ou YTD, ele exibe a soma das vendas que ocorreu somente no período enrolado. Aqui está uma tela explicando o que quero dizer: O que eu não entendo é por que o quarto e o período (mês) não incluem um valor de dados de anos completos. Se um ano de vendas de volta de 112005 foi de 954,000, não faz sentido que o trimestre 1, 2005 mostre que um valor de vendas de anos é de apenas 252,000. Alguém pode me ajudar a entender o que estou vendo? Eu fiz algo errado? Como faço para escrever um cálculo da média móvel que é preciso, mesmo quando enrolado, perguntou 16 de março às 21:07

No comments:

Post a Comment