Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avarge movente é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série temporal. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível localizar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média Móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Interval (Intervalo) e digite 6. 6. Clique na caixa Output Range (Intervalo de saída) e selecione a célula B3. 8. Plote um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e do ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel dos primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis dos pontos de dados reais. O DAX inclui algumas funções de agregação estatística, como média, variância e desvio padrão. Outros cálculos estatísticos típicos exigem que você escreva expressões DAX mais longas. O Excel, desse ponto de vista, tem uma linguagem muito mais rica. Os Padrões Estatísticos são uma coleção de cálculos estatísticos comuns: mediana, moda, média móvel, percentil e quartil. Gostaríamos de agradecer a Colin Banfield, Gerard Brueckl e Javier Guilln, cujos blogs inspiraram alguns dos seguintes padrões. Exemplo de Padrão Básico As fórmulas neste padrão são as soluções para cálculos estatísticos específicos. Você pode usar funções DAX padrão para calcular a média (média aritmética) de um conjunto de valores. MÉDIA . retorna a média de todos os números em uma coluna numérica. AVERAGEA. retorna a média de todos os números em uma coluna, manipulando valores de texto e não numéricos (os valores de texto não numérico e vazio contam como 0). AVERAGEX calcular a média em uma expressão avaliada em uma tabela. Média Móvel A média móvel é um cálculo para analisar pontos de dados, criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. Você pode usar muitas técnicas DAX para implementar esse cálculo. A técnica mais simples é usar o AVERAGEX, iterando uma tabela da granularidade desejada e calculando para cada iteração a expressão que gera o único ponto de dados a ser usado na média. Por exemplo, a fórmula a seguir calcula a média móvel dos últimos sete dias, supondo que você esteja usando uma tabela de datas em seu modelo de dados. Usando o AVERAGEX, você calcula automaticamente a medida em cada nível de granularidade. Ao usar uma medida que pode ser agregada (como SUM), outra abordagem baseada em CALCULATE pode ser mais rápida. Você pode encontrar essa abordagem alternativa no padrão completo de média móvel. Você pode usar funções DAX padrão para calcular a variação de um conjunto de valores. VAR. S. retorna a variância de valores em uma coluna representando uma população de amostra. VAR. P. retorna a variância dos valores em uma coluna que representa toda a população. VARX. S. retorna a variância de uma expressão avaliada em uma tabela representando uma população de amostra. VARX. P. retorna a variância de uma expressão avaliada sobre uma tabela que representa toda a população. Desvio padrão Você pode usar funções DAX padrão para calcular o desvio padrão de um conjunto de valores. STDEV. S. retorna o desvio padrão de valores em uma coluna representando uma população de amostra. STDEV. P. retorna o desvio padrão dos valores em uma coluna representando toda a população. STDEV. S. retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando uma população de amostra. STDEV. P. retorna o desvio padrão de uma expressão avaliada sobre uma tabela representando toda a população. A mediana é o valor numérico que separa a metade superior de uma população da metade inferior. Se houver um número ímpar de linhas, a mediana é o valor médio (classificando as linhas do valor mais baixo para o valor mais alto). Se houver um número par de linhas, é a média dos dois valores intermediários. A fórmula ignora os valores em branco, que não são considerados parte da população. O resultado é idêntico à função MEDIAN no Excel. A Figura 1 mostra uma comparação entre o resultado retornado pelo Excel e a fórmula correspondente do DAX para o cálculo da mediana. Figura 1 Exemplo de cálculo mediano no Excel e no DAX. O modo é o valor que aparece com mais frequência em um conjunto de dados. A fórmula ignora os valores em branco, que não são considerados parte da população. O resultado é idêntico às funções MODE e MODE. SNGL no Excel, que retornam apenas o valor mínimo quando há vários modos no conjunto de valores considerados. A função Excel MODE. MULT retornaria todos os modos, mas você não pode implementá-la como uma medida no DAX. A Figura 2 compara o resultado retornado pelo Excel com a fórmula correspondente do DAX para o cálculo do modo. Figura 2 Exemplo de cálculo de modo no Excel e no DAX. Percentil O percentil é o valor abaixo do qual uma determinada porcentagem de valores em um grupo cai. A fórmula ignora os valores em branco, que não são considerados parte da população. O cálculo em DAX requer várias etapas, descritas na seção Padrão Completo, que mostra como obter os mesmos resultados das funções do Excel PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Os quartis são três pontos que dividem um conjunto de valores em quatro grupos iguais, cada grupo contendo um quarto dos dados. Você pode calcular os quartis usando o padrão Percentile, seguindo estas correspondências: Primeiro quartil quartil inferior 25º percentil Segundo quartil mediano 50º percentil Terceiro quartil quartil superior 75º percentil Padrão Completo Alguns cálculos estatísticos têm uma descrição mais longa do padrão completo, porque você pode ter diferentes implementações, dependendo dos modelos de dados e outros requisitos. Média móvel Normalmente você avalia a média móvel referenciando o nível de granularidade do dia. O modelo geral da fórmula a seguir possui esses marcadores: ltnumberofdaysgt é o número de dias para a média móvel. ltdatecolumngt é a coluna de data da tabela de datas, se você tiver uma, ou a coluna de data da tabela contendo valores, se não houver uma tabela de datas separada. ltmeasuregt é a medida para calcular como a média móvel. O padrão mais simples usa a função AVERAGEX no DAX, que considera automaticamente apenas os dias para os quais existe um valor. Como alternativa, você pode usar o seguinte modelo em modelos de dados sem uma tabela de datas e com uma medida que pode ser agregada (como SUM) durante todo o período considerado. A fórmula anterior considera um dia sem dados correspondentes como uma medida com valor 0. Isso pode acontecer somente quando você tem uma tabela de datas separada, que pode conter dias para os quais não há transações correspondentes. Você pode fixar o denominador para a média usando apenas o número de dias para os quais há transações usando o seguinte padrão, onde: ltfacttablegt é a tabela relacionada à tabela de datas e contém valores calculados pela medida. Você pode usar as funções DATESBETWEEN ou DATESINPERIOD em vez de FILTER, mas elas funcionam apenas em uma tabela de datas regular, enquanto você pode aplicar o padrão descrito acima também a tabelas de datas não regulares e a modelos que não possuem uma tabela de datas. Por exemplo, considere os diferentes resultados produzidos pelas duas medidas a seguir. Na Figura 3, você pode ver que não há vendas em 11 de setembro de 2005. No entanto, essa data está incluída na tabela Data, portanto há 7 dias (de 11 de setembro a 17 de setembro) que têm apenas 6 dias com dados. Figura 3 Exemplo de um cálculo de média móvel considerando e ignorando datas sem vendas. A medida Moving Average 7 Days tem um número menor entre 11 de setembro e 17 de setembro, porque considera 11 de setembro como um dia com 0 vendas. Se você quiser ignorar dias sem vendas, use a medida Moving Average 7 Days No Zero. Essa pode ser a abordagem correta quando você tem uma tabela de datas completa, mas deseja ignorar os dias sem transações. Usando a fórmula Moving Average 7 Days, o resultado está correto porque a AVERAGEX considera automaticamente apenas valores não em branco. Tenha em mente que você pode melhorar o desempenho de uma média móvel mantendo o valor em uma coluna calculada de uma tabela com a granularidade desejada, como data, data e produto. No entanto, a abordagem de cálculo dinâmico com uma medida oferece a capacidade de usar um parâmetro para o número de dias da média móvel (por exemplo, substituir ltnumberofdaysgt por uma medida que implementa o padrão Tabela de Parâmetros). A mediana corresponde ao 50º percentil, que você pode calcular usando o padrão Percentile. No entanto, o padrão Mediano permite otimizar e simplificar o cálculo mediano usando uma única medida, em vez das várias medidas exigidas pelo padrão Percentil. Você pode usar essa abordagem ao calcular a mediana de valores incluídos no ltvaluecolumngt, conforme mostrado abaixo: Para melhorar o desempenho, convém persistir o valor de uma medida em uma coluna calculada, se você deseja obter a mediana dos resultados de uma medida no modelo de dados. No entanto, antes de fazer essa otimização, você deve implementar o cálculo MedianX com base no modelo a seguir, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela Data se você quiser calcular a mediana de uma medida calculada no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se quiser calcular a mediana de uma medida calculada no nível do mês. ltmeasuregt é a medida a ser computada para cada linha de tabela de granularidade para o cálculo da mediana. ltmeasuretablegt é a tabela que contém os dados usados pelo ltmeasuregt. Por exemplo, se o ltgranularitytablegt for uma dimensão como 8216Date8217, a unidade de medida será 8216Digital de Vendas8217 contendo a coluna Valor de Vendas pela Internet, resumida pela medida Vendas Totais da Internet. Por exemplo, você pode escrever a mediana do total de vendas pela Internet para todos os clientes em Adventure Works da seguinte maneira: Dica O seguinte padrão: é usado para remover linhas do comando ltgranularitytablegt que não têm dados correspondentes na seleção atual. É uma maneira mais rápida do que usar a seguinte expressão: No entanto, você pode substituir toda a expressão CALCULATETABLE por apenas ltgranularitytablegt, se desejar considerar valores em branco do zero como 0. O desempenho da fórmula MedianX depende do número de linhas no tabela iterada e na complexidade da medida. Se o desempenho for ruim, você poderá persistir o resultado em uma coluna calculada do lttablegt, mas isso removerá a capacidade de aplicar filtros ao cálculo médio no momento da consulta. O Percentile Excel tem duas implementações diferentes de cálculo de percentil com três funções: PERCENTILE, PERCENTILE. INC e PERCENTILE. EXC. Todos eles retornam o K-ésimo percentil de valores, onde K está no intervalo de 0 a 1. A diferença é que PERCENTILE e PERCENTILE. INC consideram K como um intervalo inclusivo, enquanto PERCENTILE. EXC considera o intervalo K de 0 a 1 como exclusivo . Todas essas funções e suas implementações DAX recebem um valor percentual como parâmetro, que chamamos de valor do percentil K. ltKgt está no intervalo de 0 a 1. As duas implementações de percentil DAX exigem algumas medidas que são semelhantes, mas diferentes o suficiente para exigir dois conjuntos diferentes de fórmulas. As medidas definidas em cada padrão são: KPerc. O valor do percentil corresponde a ltKgt. PercPos. A posição do percentil no conjunto de valores classificado. ValueLow. O valor abaixo da posição percentual. ValueHigh. O valor acima da posição percentual. Percentil. O cálculo final do percentil. Você precisa das medidas ValueLow e ValueHigh caso o PercPos contenha uma parte decimal, porque você terá que interpolar entre ValueLow e ValueHigh para retornar o valor percentual correto. A Figura 4 mostra um exemplo dos cálculos feitos com as fórmulas Excel e DAX, usando os dois algoritmos de percentil (inclusivo e exclusivo). Figura 4 Cálculos de percentil usando fórmulas do Excel e o cálculo de DAX equivalente. Nas seções a seguir, as fórmulas Percentile executam o cálculo nos valores armazenados em uma coluna da tabela, DataValue, enquanto as fórmulas PercentileX executam o cálculo nos valores retornados por uma medida calculada em uma dada granularidade. Percentil Inclusivo A implementação do percentil inclusivo é a seguinte. Percentile Exclusive A implementação Exclusive Percentile é a seguinte. PercentileX Inclusive A implementação do PercentileX Inclusive é baseada no modelo a seguir, usando esses marcadores: ltgranularitytablegt é a tabela que define a granularidade do cálculo. Por exemplo, pode ser a tabela Data se você quiser calcular o percentil de uma medida no nível do dia ou pode ser VALUES (8216DateYearMonth) se quiser calcular o percentil de uma medida no nível do mês. ltmeasuregt é a medida a ser computada para cada linha de tabela de granularidade para cálculo do percentil. ltmeasuretablegt é a tabela que contém os dados usados pelo ltmeasuregt. Por exemplo, se a tabela de verificação de integridade for uma dimensão como 8216Date, 8217, então o valor de referência será 8216Sales8217 contendo a coluna Valor, somada à medida Valor total. Por exemplo, você pode gravar o PercentileXInc do Total de Vendas para todas as datas na tabela Date da seguinte forma: PercentileX Exclusive A implementação do PercentileX Exclusive é baseada no modelo a seguir, usando os mesmos marcadores usados no PercentileX Inclusive: por exemplo, pode gravar o PercentileXExc do total de vendas para todas as datas na tabela de datas da seguinte maneira: Mantenha-me informado sobre os próximos padrões (boletim informativo). Desmarque para baixar gratuitamente o arquivo. Publicado em 17 de março de 2014 por Outros padrões que você pode gostar Padrões de tempo Os padrões de tempo DAX são usados para implementar cálculos relacionados ao tempo sem depender das funções de inteligência de tempo DAX. Isso é útil sempre que você tiver calendários personalizados, como um calendário de semana do ISO 8601, ou quando estiver usando um padrão do Analysis Services. Contagem distinta relacionada O padrão Contagem distinta relacionada permite aplicar o cálculo de contagem distinta a qualquer coluna em qualquer tabela do modelo de dados. Em vez de apenas contar o número de valores de contagem distintos em toda a tabela, usando apenas os Dax Patterns, o hellip é produzido pelo SQLBI. Cópia de direitos autorais Loader. Todos os direitos são reservados. O Microsoft Excel reg e todas as outras marcas comerciais e direitos autorais são de propriedade de seus respectivos proprietários. Movendo Indicador Médio As médias móveis fornecem uma medida objetiva da direção da tendência, suavizando os dados de preço. Normalmente calculada usando preços de fechamento, a média móvel também pode ser usada com mediana. típica. fechamento ponderado. e preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. Médias móveis de menor comprimento são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também fornecem mais falsos alarmes. Médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos responsivas, apenas captando as grandes tendências. Use uma média móvel com metade do comprimento do ciclo que você está rastreando. Se a duração do ciclo pico a pico for de aproximadamente 30 dias, a média móvel de 15 dias é apropriada. Se 20 dias, uma média móvel de 10 dias é apropriada. Alguns traders, no entanto, usarão médias móveis de 14 e 9 dias para os ciclos acima, na esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado. Outros favorecem os números de Fibonacci de 5, 8, 13 e 21. Médias móveis de 100 a 200 dias (20 a 40 semanas) são populares para ciclos mais longos 20 a 65 dias (4 a 13 semanas) médias móveis são úteis para ciclos intermediários e 5 a 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel: Vá em frente quando o preço ultrapassar a média móvel a partir de baixo. Seja curto quando o preço passar abaixo da média móvel a partir de cima. O sistema é propenso a percalços em diversos mercados, com o preço cruzando a média móvel, gerando um grande número de sinais falsos. Por esse motivo, os sistemas de média móvel normalmente empregam filtros para reduzir o número de falhas. Sistemas mais sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas Médias Móveis usam uma média móvel mais rápida como substituto do preço de fechamento. Três Médias Móveis emprega a terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Múltiplas Médias Móveis usam uma série de seis médias móveis rápidas e seis médias móveis lentas para confirmar umas às outras. As médias móveis deslocadas são úteis para fins de acompanhamento de tendências, reduzindo o número de serras circulares. Os canais Keltner usam bandas plotadas em um múltiplo de alcance verdadeiro médio para filtrar cruzamentos de média móvel. O popular indicador MACD (Moving Average Convergence Divergence) é uma variação do sistema de duas médias móveis, plotado como um oscilador que subtrai a média móvel lenta da média móvel rápida. Existem vários tipos diferentes de médias móveis, cada uma com suas próprias peculiaridades. Médias móveis simples são as mais fáceis de construir, mas também as mais propensas a distorções. As médias móveis ponderadas são difíceis de construir, mas confiáveis. As médias móveis exponenciais alcançam os benefícios da ponderação combinada com a facilidade de construção. Médias móveis mais selvagens são usadas principalmente em indicadores desenvolvidos por J. Welles Wilder. Essencialmente a mesma fórmula que as médias móveis exponenciais, eles usam diferentes ponderações para as quais os usuários precisam fazer concessões. O Painel de Indicadores mostra como configurar médias móveis. A configuração padrão é uma média móvel exponencial de 21 dias. 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