Moving Average In Cognos

Gibt einen berechneten Wert mit der entsprechenden Aggregationsfunktion zurück, basierend auf dem Aggregationstyp des Ausdrucks. Syntax: aggregate (expr auto) aggregate (expr für alle Expr) aggregate (expr for report) Count: Gibt die Anzahl der ausgewählten Datenelemente ohne NULL-Werte zurück. Das Keyword unterscheidet sich für die Abwärtskompatibilität von Ausdrücken, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: count (expr. Expr auto) count (expr. Expr für alle expr) count (deutlicher expr für report) Beispiel: count (gosalesgoretailers. Products. Produktname) - (op: 41, 15, 21) Anzahl (Produkttyp für Alle Produktlinie) ------------ (op: 5, 4, 4) Anzahl (Produkttyp für jede Produktlinie) ----------- (op: 5, 4, 4) Anzahl (Produkttyp für Bericht) ------------------- (op: 21 für alle) Maximum: Liefert den maximalen Wert ausgewählter Datenelemente. Das Keyword unterscheidet sich für die Abwärtskompatibilität von Ausdrücken, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: Maximum (expr. Expr auto) Maximum (expr. Expr für alle Expr) Maximum (deutlicher Expr für Report) Beispiel: Maximum (Menge) -------------------- ------------ (op: 962) maximum (Menge für alle gosalesgoretailers. Produkte. Produkttyp) (op: 344,4368230) Maximum (Menge für alle gosalesgoretailers. Produkte. Produktname) (op : 44,78,8230.) Maximum (Menge für Bericht) ------------------- (op: 1.646) Minimum: Liefert den Minimalwert ausgewählter Datenelemente. Das Keyword unterscheidet sich für die Abwärtskompatibilität von Ausdrücken, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: Minimum (deutliches Expr Auto) Minimum (deutliches Expr für alle Expr) Minimum (deutliche Expr für Bericht) Beispiel: Minimum (Menge) -------------- (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.) Minimum (Menge für Bericht) ----------------- (op: 2) Moving-Average: Gibt den Wert zurück, indem er die Werte zum vorherigen addiert, basierend auf dem numericexp. Syntax: gleitender Durchschnitt (numericexpr. Numericexpr bei exp vorfilter) gleitender Durchschnitt (eindeutige numericexpr. Numericexpr vorfilter). Für expr for report auto Beispiel: gleitender Durchschnitt (Anzahl, 2) (op: Anzahl verschiebender Durchschnitt 198,676 198,676 345,096 271,886 95,552 220,324 96,246 95,889 Moving-Total: Liefert den Wert durch Hinzufügen der Werte zum vorherigen auf der Basis der numericexp Syntax: (Anzahl, 3) Ausgabemenge: Anzahl Moving Average 198,676 198,676 345,096 543,772 95,552 639,324 96,246 536,894 Prozentsatz (numericexpr at exp vorfilter) Prozentsatz (unterschiedlicher numericexpr Vorfilter) für expr für Bericht auto Beispiel: Prozentsatz (Menge) - (zB) Op: 16, 12, 10.) Perzentil: Gibt einen Wert auf einer Skala von hundert zurück, der den Prozentsatz einer Verteilung angibt, die gleich oder unterhalb der ausgewählten Datenelemente ist. Syntax: Perzentil (numericexpr bei exp Vorfilter) Perzentil (deutlicher numericexpr Vorfilter). Für expr for report auto Beispiel: percentile (Anzahl) -------- (op: 100, 95, 90) Quantil: Gibt den Rang eines Wertes für einen Bereich zurück, den du angegeben hast. Es gibt ganze Zahlen zurück, um einen beliebigen Bereich von Rängen zu repräsentieren, wie z. B. 1 (höchste) bis 100 (niedrigste). Syntax: quantile (numericexpr, numericexpr bei exp prefilter) quantile (eindeutige numericexpr, numericexpr prefilter). Für expr for report auto Beispiel: quantile (Menge, 5) --- (op: 1, 2, 3, 4, 5) Quartile: Gibt den Rang eines Wertes zurück, der als Ganzzahl von 1 (höchsten) bis 4 (am niedrigsten) dargestellt wird ), Bezogen auf eine Gruppe von Werten. Syntax: quartile (numericexpr at exp vorfilter) quartile (distince numericexpr prefilter). Für expr für report auto Beispiel: quartile (Menge) ---------- (op: 1, 2, 3, 4) Gibt den Rangwert der ausgewählten Datenelemente zurück. Wenn zwei oder mehr Zeilen binden, dann gibt es eine Lücke in der Reihenfolge der Ranglisten (auch bekannt als Olympia-Ranking). Syntax: Rang (expr sortorder bei exp prefilter) Rang (deutlicher expr Sortiervorfilter). Für expr für Bericht auto Beispiel: Rang Anzahl) ----------------- (op: 1, 2, 3, 4, 8230 ..) Gibt den laufenden Durchschnitt nach Zeile zurück (einschließlich Die aktuelle Zeile) für einen Satz von Werten Syntax: Lauf-Durchschnitt (numericexpr bei exp-Vorfilter) Lauf-Durchschnitt (unterschiedlicher numericexpr Vorfilter). Für expr für Bericht auto Beispiel: laufend Anzahl) ------------ (op: Anzahl verschieben Durchschnitt 198,676 198,676 345,096 271,886 95,552 213,108 96,246 183,892 Laufzähler: Gibt die laufende Zählung nach Zeile zurück (einschließlich Die aktuelle Zeile) für einen Satz von Werten Syntax: laufende Zählung (numericexpr bei exp-Vorfilter) laufende Zählung (unterschiedlicher numericexpr Vorfilter) für expr für Bericht auto Beispiel: laufende Anzahl (Anzahl) ------- (Op: 1, 2, 3, 8230) Gibt eine laufende Differenz nach Zeile zurück, berechnet als Differenz zwischen dem Wert für die aktuelle Zeile und der vorherigen Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten Syntax: (Vgl. Null, 146420, -249,544, 8230 ..) Gibt das laufende Maximum zurück Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten Syntax: running-maximum (numericexpr at exp prefilter) running-maximum (distince numericexpr prefilter). Für expr für report auto Beispiel: running-maximum (Menge) --------- (op: 198676, 345096) Gibt das laufende Minimum für Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten zurück. Syntax: laufendes Minimum (numericexpr bei exp-Vorfilter) laufendes Minimum (eindeutiges numericexpr Vorfilter). Für expr for report auto Beispiel: running-minimum (Menge) --------- (op: 198676, 198676, 95552) Gibt eine laufende Summe nach Zeile (einschließlich der aktuellen Zeile) für einen Satz von Werten zurück. Syntax: laufende Summe (numericexpr at exp vorfilter) lauf-total (unterschiedlicher numericexpr vorfilter). Für expr für report auto Beispiel: running-total (Menge) ----------- (op: 198676, 5437728230.) Gibt die Standardabweichung ausgewählter Datenelemente zurück. Das Keyword unterscheidet sich für die Abwärtskompatibilität von Ausdrücken, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: Standardabweichung (deutliche Expr-Auto) Standardabweichung (deutliche Expr für alle Expr) Standardabweichung (deutlicher Expr für Report) Beispiel: Standardabweichung (Menge) ------ (op: 50.628, 69.098 8230) Standardabweichung (Menge für alle Produkttypen) -------- (op: 50.628, 69.098, 8230) Standardabweichung (Menge für jede Produktart) ------ (op: 50.628, 69.098 8230) Standardabweichung (Menge für Bericht) -------------------- (op: 59.70671027) Bericht: Standardabweichung Standardabweichung Pop: Berechnet die Populationsstandardabweichung Und gibt die Quadratwurzel der Populationsvarianz zurück. Das Keyword unterscheidet sich für die Abwärtskompatibilität von Ausdrücken, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: Standard-Abweichung-Pop (ausgeprägt expr auto) Standard-Abweichung-Pop (deutlicher Expr für alle Expr) Standard-Abweichung-Pop (deutlicher Expr für Report) Beispiel: Standard-Abweichung-Pop (Anzahl) ---- (Op: 50.62240898, 69.09035128) Standard-Abweichung-Pop (Menge für alle Produkttypen) - (op: 50.62240898, 69.09035128) Standard-Abweichung-Pop (Menge für jede Produktart) (op: 50.62240898, 69.09035128) Standard - deviation-pop (Menge für Bericht) --- (op: 59.70601702,) Total: Liefert den Gesamtwert der ausgewählten Datenelemente. Das Keyword unterscheidet sich für die Abwärtskompatibilität von Ausdrücken, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: total (ausdrücklich expr auto) gesamt (ausgedrückt expr für alle expr) gesamt (ausgedrückt expr für bericht) Beispiel: total (Menge) --------------- (op: 198,676, 345,096) Gesamt (Menge für alle Produkttypen) ------- (op: 198,676, 345,096) Gesamt (Menge für jede Produktart) ----- (op: 198,676, 345,096) Gesamt (Menge für Bericht) --------------- (op: 2215354) Bericht: Gesamtabweichung: Gibt die Varianz der ausgewählten Datenelemente zurück. Das Keyword unterscheidet sich für die Abwärtskompatibilität von Ausdrücken, die in früheren Versionen des Produkts verwendet wurden. Syntax: Varianz (verschiedene Expr-Auto) Varianz (verschiedene Expr für alle Expr) Varianz (deutlicher Expr für Report) Beispiel: Varianz (Anzahl) ----- (op: 2563.244, 4774.5438230) Varianz (Menge für alle Produkttypen) -------- (op: 2563.244, 4774.5438230) Varianz (Menge für jeden Produkttyp) ------- (op: 2563.244, 4774.5438230) Varianz (Menge für Bericht) ------- --------------- (op: 3,564.89125097) Gibt die Populationsvarianz eines Satzes von Zahlen zurück, nachdem die Nullwerte in diesem Satz verwertet wurden. Syntax: Varianz-Pop (verschiedene Expr-Auto) Varianz-Pop (deutliche Expr für alle Expr) Varianz-Pop (deutlicher Expr für Report) Beispiel: Varianz-Pop (Anzahl) ------- (op: 2.562.6282905, 4,773.47663957) Varianz-Pop (Menge für alle Produkttypen) ----------- (op: 2.562.6282905, 4,773.47663957) Varianz-Pop (Menge für jeden Produkttyp) -------- (op : 2.562.6282905, 4,773.47663957) Varianz-Pop (Menge für Bericht) ------ (op: 3.564.80846781) Geschrieben von Ramana Reddy CH um 22: 44Moving-Average, die spezifische Datensätze ausschließt. Moving-Average, der bestimmte Datensätze ausschließt. Software: Cognos BI 8211 Report Studio, relationale Datenbank, v10.0 Objekt: Moving-Durchschnitt des Umsatzes für 2 Wochen zurück, nur unter Berücksichtigung von Produkten, die mindestens 4 Wochen zum Verkauf haben. Datenprobe: Produktkategorie Produkttyp Wochen auf Verkauf Verkauf Bürobedarf Pad of paper 1 10 Bürobedarf Pad of paper 2 4 Bürobedarf Pad of paper 3 5 Bürobedarf Pad of paper 4 2 Bürobedarf Pad of paper 5 1 Bürobedarf Stifte 1 1 Bürobedarf Stifte 2 2 Bürobedarf Stifte 3 2 Bürobedarf Stifte 4 3 Bürobedarf Bleistifte 1 2 Bürobedarf Bleistifte 2 1 Bürobedarf Bleistifte 3 1 Bürobedarf Erasers 1 1 Bürobedarf Erasers 2 2 Beispiel: Bürobedarf 8211 Radiergummi 8211 Wochen auf Verkauf 2, sollte durchschnittlich die folgenden: Stifte 8211 Wochen auf Verkauf 2 8211 Verkäufe 2 Auflage von Papier 8211 Wochen auf Verkauf 2 8211 Verkäufe 4 Bleistifte nicht berücksichtigt, weil es nur 3 Wochen auf Verkauf ist. Dies ist nur ein einfaches Beispiel und ist keine realen Daten. Denken Sie nicht, das Beispiel zu stumm, aber es scheint mir verwirrend zu sein. Ich kann Cognos nicht mit mir arbeiten. Dies ist, was ich bisher habe: gleitender Durchschnitt (Verkäufe, 2 für Wochen auf Verkauf) Gibt es eine obviouseasy Weise, damit es von den Mittelwerten ausschließen kann, in denen Produktart nicht mindestens 4 Wochen auf SaleHow hat, um bewegten Unterschied in Cognos 8 zu berechnen Problem (Zusammenfassung) Dieses Dokument beschreibt, wie man die Bewegungsdifferenz in Report Studio berechnet, wenn keine Bewegungsdifferenzfunktion verfügbar ist. Beheben des Problems Berechnen Sie die Bewegungsdifferenz anhand der Moving-Total-Funktion. Schritte: Öffnen Sie das Berichtsstudio mit dem Paket "Verkauf und Händler" Erstellen Sie einen leeren Kreuztabellen-Bericht Ziehen Sie und ziehen Sie die Produktlinie in den Zeilen und den Auftragsmonat in den Spalten Ziehen Sie die Einnahmen in der Abfrage Erstellen Sie ein anderes Datenelement (benennen Sie es D1) und verwenden Sie den folgenden Ausdruck: Moving-Total (Umsatz, 2 für Produktlinie) Anlegen eines anderen Datenelements (Name D2) und Verwendung des folgenden Ausdrucks: D1-Revenue Erstellen Sie ein anderes Datenelement (nennen Sie es Moving-Diff) und verwenden Sie den folgenden Ausdruck: Revenue-D2 Put Revenue und Moving-Diff als Maß im Kreuztisch Historische Nummer Dokumenteninformation Mehr Unterstützung für: Cognos 8 Business Intelligence Report Studio Software-Version: 8.1, 8.2 Betriebssystem (e): Windows Geändertes Datum: 24 2008Pinned topic Moving-total Moving-Average-Funktionen geben seltsam Zahlen Unbeantwortete Frage Diese Frage wurde noch nicht beantwortet. Darren Gruber sagte: Ich habe einen ziemlich einfachen Kreuztabellen Bericht, der eine einfache Anzahl von Kriterien Kreuzung von Monat und Jahr berechnet. (Siehe Screenshot). Die Zählung funktioniert ganz gut, aber die Moving-Total (Count, 3) produziert einige seltsame Zahlen. Heres, wie die Hilfedatei die Moving-Total-Funktion beschreibt. Lttable border1gtlttbodygtlttrgtlttdgt lttdgtlttdgt lttdgtlttrgtlttbodygtlttablegt Aber wie ihr in meinem beigefügten Screenshot sehen könnt, ist es nicht einmal warten, bis es 3 Monate zuvor hat, bevor es ein Ergebnis gibt, was auch falsch ist Beachten Sie auch, dass, wenn die Zählung leer ist, die Moving-Total leer ist, obwohl es vorherige Zählzeilen haben kann, mit denen sie arbeiten können. Ive versuchte, die bewegliche Summe mit dem gleitenden Durchschnitt zu ersetzen, und ich bekomme ähnliche Ergebnisse, wenn auch kleinere Zahlen. Jede Hilfe wäre sehr dankbar. Ich kann mehr spezifisch über den Bericht, wenn mehr Informationen benötigt wird. Aktualisiert am 2012-01-19T07: 58: 22Z am 2012-01-19T07: 58: 22Z von SystemAdmin Jeder, der bereit ist, ihre Gedanken zu teilen, bitte tun dies. Danke die Ergebnisse in deinem Screenshot sehen richtig aus. In Grp 1 haben Sie die Werte Januar Februar März April Mai 198 177 158,5 0 0 Die Umzugssummen sind: Januar: (Januar-Wert) (keine vorangehenden Werte) 198 0 198 Februar: (Februar-Wert) (Januar-Wert) (keine Vorgänger - Werte (175 1985) 375 März: (März-Wert) (Februar-Wert) (Januar-Wert) 158,5 177 198 533,5 April: (April-Wert) (März-Wert) (Februar-Wert) 0 158,5 177 335,5 Mai: (Mai-Wert) (April Wert) (März-Wert) 0 0 158,5 158,5 So scheint die Moving-Total genau das zu tun, was es tun soll. Wenn du die Moving-Total stoppen möchtest, wenn das Maß null wird, dann könntest du erwägen, zusätzliche Logik in deinem Ausdruck zu verwenden. Sie könnten in Betracht ziehen: Auf einer Seite beachten Sie, wenn Sie ein dimensionales Paket verwenden, dann wäre es besser, Mitgliedszusammenfassungen anstelle der regelmäßigen Zusammenfassungsfunktionen zu verwenden, die für relationale Abfragen bestimmt sind. Der Ausdruck für die bewegte Summe mit Mitgliedszusammenfassungen würde aussehen: Aktualisiert am 2014-03-25T08: 36: 22Z bei 2014-03-25T08: 36: 22Z von iron-man Die Ergebnisse in deinem Screenshot sehen richtig aus. In Grp 1 haben Sie die Werte Januar Februar März April Mai 198 177 158,5 0 0 Die Umzugssummen sind: Januar: (Januar-Wert) (keine vorangehenden Werte) 198 0 198 Februar: (Februar-Wert) (Januar-Wert) (keine Vorgänger - Werte (175 1985) 375 März: (März-Wert) (Februar-Wert) (Januar-Wert) 158,5 177 198 533,5 April: (April-Wert) (März-Wert) (Februar-Wert) 0 158,5 177 335,5 Mai: (Mai-Wert) (April Wert) (März-Wert) 0 0 158,5 158,5 So scheint die Moving-Total genau das zu tun, was es tun soll. Wenn du die Moving-Total stoppen möchtest, wenn das Maß null wird, dann könntest du erwägen, zusätzliche Logik in deinem Ausdruck zu verwenden. Sie können Folgendes berücksichtigen: ltpre classjava dw data-editor-langjava data-pbcklangjava dirltrgtIF (Gesamtanzahl 0) DANN (0) ELSE (bewegte Gesamtsumme (Gesamtbeleg, 3 für Jahr, Gruppe)) ltpregt Auf einer Seite beachten Sie, wenn Sie sind Mit einem dimensionalen Paket dann wäre es besser, Mitglied Zusammenfassungen anstelle der regelmäßigen Zusammenfassung Funktionen für relationale Abfragen verwendet verwenden. Der Ausdruck für die bewegte Summe mit Mitgliedszusammenfassungen würde wie folgt aussehen: ltpre classjava dw data-editor-langjava data-pbcklangjava dirltrgtaggregate (Total Personalbestand innerhalb der letzten letzten Zeiträume (3, currentMember (Cube. Time Dimension. Time Hierarchy)))) ltpregt Schätzen Sie die Eingänge Ich werde das mal versuchen. Danke Phil W