Ibm Cognos Gleitender Durchschnitt

Gibt einen berechneten Wert unter Verwendung der entsprechenden Aggregationsfunktion basierend auf dem Aggregationstyp des Ausdrucks zurück. Syntax: aggregate (expr auto) aggregate (expr für alle beliebigen expr) aggregate (expr für report) 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) - (op: 41, 15, 21) Count (Produkttyp für Alle Produktlinie) ------------ (op: 5, 4, 4) Anzahl (Produkttyp für jede Produktlinie) ----------- (op: 5, 4, 4) Count (Produkttyp für Report) ------------------- (op: 21 for all) Maximum: Gibt den maximalen Wert der ausgewählten Datenelemente zurück. 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) -------------------- ------------ (op: 962) maximum (Anzahl für alle gosalesgoretailers. Produktart) (op: 344,4368230) Maximum (Anzahl für alle gosalesgoretailers. Produkte. Produktname) (op : 44,78,8230.) Maximum (Menge für Bericht) ------------------- (Minimum: Gibt den Mindestwert der ausgewählten Datenelemente zurück. Das Schlüsselwort distinct steht für Abwärtskompatibilität von Ausdrücken zur Verfügung, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Beispiel: minimum (Quantity) -------------- (op: 43,330, 142,150.) Beispiel: Minimum (Anzahl) -------------- (op: 43,330, 142,150 ) Minimum (Menge für alle Produkttypen) ---- (op: 6, 4, 4, 8230.) Minimum (Menge für jeden Produkttyp) 8211 (op: 6, 4, 4.) ----------------- (op: 2) Moving-Average: Gibt den Wert zurück, indem die Werte auf der Grundlage der numericexp-Werte dem vorherigen hinzugefügt werden. Syntax: moving-average (numericexpr. Numericexpr at exp prefilter) gleitender Durchschnitt (distinct numericexpr. Numericexpr prefilter). Beispiel: moving-average (Anzahl, 2) (op: 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 er die Werte nach dem numericexp addiert. Syntax: Moving-Total (Anzahl, 3) Ausgabe: Anzahl Beweglicher Durchschnitt 198,676 198,676 345,096 543,772 95,552 639,324 96,246 536,894 Syntax: Prozentsatz (numericexpr at exp prefilter) Prozentsatz (distinct numericexpr prefilter) für expr für report auto Beispiel: percentage (Quantity) - ( Op: 16, 12, 10.) Percentile: Gibt einen Wert auf einer Skala von hundert zurück, der den Prozentsatz einer Verteilung angibt, die 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 (Menge, 5) --- (op: 1, 2, 3, 4, 5) Quartil: Gibt den Rang eines Wertes zurück, der als ganze Zahlen von 1 (höchsten) bis 4 (niedrigster Wert) dargestellt wird ), Bezogen auf eine 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 Anzahl) ----------------- (op: 1, 2, 3, 4, 8230 ..) Gibt den laufenden Durchschnitt nach Zeile (einschließlich Die aktuelle Zeile) für einen Satz von Werten Syntax: running-average (numericexpr at exp prefilter) run-average (distinct numericexpr prefilter). Beispiel: laufende durchschnittliche Anzahl) ------------ (op: Menge Gleitender Durchschnitt 198,676 198,676 345,096 271,886 95,552 213,108 96,246 183,892 Laufende Zählung: Gibt die laufende Anzahl für Zeile (einschließlich Die aktuelle 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) ------- (Op: 1, 2, 3, 8230) Gibt eine laufende Differenz für Zeile zurück, berechnet als Differenz zwischen dem Wert für die aktuelle Zeile und der vorhergehenden Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für eine Menge von Werten Syntax: Beispiel: Laufdifferenz (Menge) - (op: null, 146420, -249,544, 8230 ..) Liefert das laufende Maximum um Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten 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,) Gibt eine laufende Summe für Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten zurück. 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) ------ (op: 50.628, 69.098 8230) Standardabweichung (Menge für alle Produkttypen) -------- (op: 50.628, 69.098, 8230) Standardabweichung (Anzahl für jede Produktart) ------ (op: 50.628, 69.098 8230) Standardabweichung (Menge für Bericht) -------------------- (op: 59.70671027) Bericht: Standardabweichung Standardabweichungspop: 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 - - (op: 50.62240898, 69.09035128) Standard-Abweichung-Pop (Anzahl für alle Produkttypen) (op: 50.62240898, 69.09035128) standard - deviation-pop (Menge für Bericht) --- (op: 59.70601702,) Total: 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: gesamt (ausgeprägtes expr auto) gesamt (ausgeprägtes expr für alle expr) gesamt (ausgeprägter Ausdruck für Bericht) Beispiel: total (Menge) --------------- (op: 198,676, 345,096) Gesamt (Menge für alle Produkttypen) ----- (op: 198,676, 345,096) Gesamt (Menge für Bericht) --------------- (op: 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) ----- (op: 2563.244, 4774.5438230) Varianz (Menge für alle Produktausführungen) Beispiel: Varianz (Menge) -------- (op: 2563.244, 4774.5438230) Varianz (Menge für jede Produktart) ------- (abweichend: 2563.244, 4774.5438230) Varianz (Menge für Bericht) ------- --------------- (op: 3,564.89125097) Gibt die Populationsabweichung eines Satzes von Zahlen zurück, nachdem die Nullwerte in diesem Satz verworfen wurden. Beispiel: variance-pop (Menge) ------- (op: 2,562.6282905, Beispiel: variance-pop (Menge) 4,773.47663957) variance-pop (Anzahl für alle Produktarten) ----------- (op: 2,562.6282905, 4,773.47663957) Varianz-Pop (Anzahl für alle Produktarten) -------- (op : 2,562,6282905, 4,773.47663957) variance-pop (Menge für Bericht) ------ (op: 3,564.80846781) Geschrieben von Ramana Reddy CH um 22: 44Pinned Thema Moving-Total gleitende durchschnittliche Funktionen, die seltsame Zahlen Unbeantwortete Frage Diese Frage hat nicht Wurden noch nicht beantwortet. Darren Gruber sagte: Ich habe eine ziemlich einfache Kreuztabelle Bericht, der eine einfache Anzahl von Kriterien Durchschnitt von Monat und Jahr berechnet. (Siehe Screenshot). Die Zählung arbeitet gut, aber die Moving-Summe (Anzahl, 3) erzeugt einige seltsame Zahlen. Heres, wie die Hilfedatei die Moving-Total-Funktion beschreibt. Lttable border1gtlttbodygtlttrgtlttdgt lt tdgtlttdgt lt tdgtlt trgtlt tbodygtlt tablegt Aber wie Sie in meinem beigefügten Screenshot sehen können, ist es nicht einmal warten, bis es 3 Monate hat, bevor es ein Ergebnis gibt, was auch falsch ist. Beachten Sie auch, dass, wenn Zählimpuls leer ist, die Bewegungsgesamtmenge leer ist, obwohl es vorherige Zählungszeilen haben kann, mit zu arbeiten. Ich habe versucht, Moving-Total mit Moving-Average ersetzen und ich bekomme ähnliche Ergebnisse, wenn auch kleinere Zahlen. Jede mögliche Hilfe würde sehr geschätzt. Ich kann spezifischer über den Report sein, wenn mehr Informationen benötigt werden. Aktualisiert am 2012-01-19T07: 58: 22Z am 2012-01-19T07: 58: 22Z von SystemAdmin Wer bereit ist, ihre Gedanken zu teilen, bitte dies tun. Danke Die Ergebnisse in Ihrem Screenshot sehen korrekt aus. In Grp 1 haben Sie die Werte Januar Februar März April Mai 198 177 158,5 0 0 Die Bewegungssummen sind: Januar: (Januar-Wert) (ohne vorhergehende Werte) 198 0 198 Februar: (Februar-Wert) (Januar-Wert) (keine vorherigen 177 198 0 375 März: (Märzwert) (Februar-Wert) (Januar-Wert) 158,5 177 198 533,5 April: (Aprilwert) (Märzwert) (Februar-Wert) 0 158,5 177 335,5 Mai: (Mai-Wert) (April Wert) (März-Wert) 0 0 158.5 158.5 Die Bewegungssumme scheint also genau das zu tun, was sie tun soll. Wenn Sie die Moving-Summe abbrechen möchten, wenn das Maß null wird, können Sie zusätzliche Logik in Ihrem Ausdruck verwenden. Sie könnten Folgendes beachten: Auf einer Seite beachten Sie, wenn Sie ein dimensionales Paket verwenden, dann wäre es besser, Mitglied Zusammenfassungen anstelle der regulären Summary-Funktionen für relationale Abfragen verwendet werden. Der Ausdruck für die bewegte Summe mit Mitgliedszusammenfassungen würde wie folgt aussehen: Aktualisiert am 2014-03-25T08: 36: 22Z von 2014-03-25T08: 36: 22Z von iron-man Die Ergebnisse in Ihrem Screenshot korrekt aussehen. In Grp 1 haben Sie die Werte Januar Februar März April Mai 198 177 158,5 0 0 Die Bewegungssummen sind: Januar: (Januar-Wert) (ohne vorhergehende Werte) 198 0 198 Februar: (Februar-Wert) (Januar-Wert) (keine vorherigen 177 198 0 375 März: (Märzwert) (Februar-Wert) (Januar-Wert) 158,5 177 198 533,5 April: (Aprilwert) (Märzwert) (Februar-Wert) 0 158,5 177 335,5 Mai: (Mai-Wert) (April Wert) (März-Wert) 0 0 158.5 158.5 Die Bewegungssumme scheint also genau das zu tun, was sie tun soll. Wenn Sie die Moving-Summe abbrechen möchten, wenn das Maß null wird, können Sie zusätzliche Logik in Ihrem Ausdruck verwenden. Sie können Folgendes berücksichtigen: ltpre classjava dw data-editor-langjava data-pbcklangjava dirltrgtIF (Gesamtzahl der Mitarbeiter 0) THEN (0) ELSE (Moving-Total (Gesamtanzahl, 3 für Jahr, Gruppe)) lt pregt Auf einer Seite beachten Sie, wenn Sie Verwenden ein dimensionales Paket, dann wäre es besser, Mitgliedszusammenfassungen anstelle der regulären Zusammenfassungsfunktionen zu verwenden, die für relationale Abfragen bestimmt sind. Der Ausdruck für die verschiebende Summe mit den Mitgliedszusammenfassungen würde folgendermaßen aussehen: ltpre classjava dw data-editor-langjava data-pbcklangjava dirltrgtaggregate (Gesamtzahl der Mitarbeiter im Set lastPeriods (3, currentMember (Cube. Time Dimension. Time Hierarchy)))) lt pregt Appreciate Die Eingänge. Ich werde es versuchen. Vielen Dank Phil W