Beweglichkeitstabelle

Hinzufügen eines Trends oder einer gleitenden Durchschnittszeile zu einem Diagramm Betrifft: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Zeigt Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm an. Können Sie eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. So prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für den zukünftigen Umsatz vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt wird, einschließlich Bereich, Stab, Spalte, Linie, Vorrat, Streuung und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie in Ihrem Diagramm auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten. Die Trendlinie beginnt am ersten Datenpunkt der gewählten Datenreihe. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Trendline. Um einen anderen Trendlinienbereich zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Vorhersage. Oder Zwei Periodenbewegungsdurchschnitt. Klicken Sie für weitere Trendlinien auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendlinienoptionen im Fenster "Trendlinie formatieren" auf die gewünschte Option. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable im Feld Auftrag ein. Wenn Sie Moving Average wählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Zeitraum zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadratwert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie mit Ihren tatsächlichen Daten übereinstimmen) bei oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Sie können diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den Wert "R-Quadrat anzeigen" im Diagrammfenster (Bereich "Trendlinie", "Trendlinienoptionen") anzeigen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Linie aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Eine lineare Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten Quadrate, die für eine Linie passen: wobei m die Steigung und b der Intercept ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass die Verkäufe der Kühlschränke über einen Zeitraum von 8 Jahren kontinuierlich zugenommen haben. Beachten Sie, dass der R-squared-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn die Rate der Änderung in den Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten quadratischen Anpassung durch Punkte: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Typischerweise hat eine Order-2-Polynom-Trendlinie nur einen Hügel oder ein Tal, eine Order 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler und eine Order 4 hat bis zu drei Hügeln oder Tälern. Eine polynomische oder krummlinige Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei b und Konstanten sind. Die folgende Polynom-Trendlinie (ein Hügel) der Ordnung 2 zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Linien eine gute Anpassung an die Daten aufweisen. Diese Trendlinie, die eine gekrümmte Linie darstellt, ist für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens im 1-Sekunden-Intervall. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine Leistungs-Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Distanzmesskarte zeigt den Abstand in Metern pro Sekunde an. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Kurve zeigt eine gekrümmte Linie, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Werten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Moving Average trendline Diese Trendlinie gleicht Schwankungen in den Daten aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Durchschnitt der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Reihe minus der Die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis sortieren Sie die x-Werte, bevor Sie einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Es ist SEHR einfach. Ziehen Sie das Datumsfeld in die Spalten und das Maß, das Sie in Zeilen zeichnen möchten. Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf das Kennzeichen, und fügen Sie die Tabellenberechnung hinzu. Wählen Sie Bewegliche Berechnung, Summen mit Summe, Bewegen der Tabelle (Across), vorherige Werte 60 (2 Monate), Nächste Werte 0 und voil Tabelle Berechnungen sind leistungsstark. Erfahren Sie, wie sie verwendet werden EDIT: Um die Klarstellung Okay, so dass Ihr Problem ist wahrscheinlich (Sie könnten spezifischer durch die Art und Weise zeigen, genau das, was youre tun, was youre bekommen und was Sie streben zu bekommen), dass, wenn Sie herausfiltern die anderen Monate (anstelle von August oder Juli) verlieren Sie die Informationen (weil Sie keine Informationen aus 2 vorherigen Monaten bewerten können). Eine einfache Möglichkeit, damit zu bewältigen, ist eigentlich nicht filtern alle Daten, und nur verstecken Sie die Spalten, die Sie nicht zeigen möchten (wählen Sie alle Monate, die Sie nicht anzeigen möchten, klicken Sie mit der rechten Maustaste und verstecken). Eine elegantere Art, dies zu tun (und mehr interaktive Art und Weise) ist es, eine Tabellenberechnung zu erstellen, die als Filter verwendet wird. Diese Technik nutzt die Tatsache, dass Tabellenberechnungen zuletzt durchgeführt werden. Wenn Sie nur Juli und August anzeigen möchten, erstellen Sie ein Feld mit dem Namen Filter: Die Suche (max (Datum), 0) gibt grundsätzlich das Datum zurück (besser, das maximale Datum eines jeden Tages, wie Sie Tage auf dem Bildschirm haben). Filter auf True, und nur Juli (7) und August (8) wird weiterhin auf dem Bildschirm sein, aber es wird die laufende Summe von 2 Monaten zeigen bis dato Der Hauptunterschied von MONTH (Datum) direkt ist, dass mit Lookup zwingen wird Tableau, um diese letzte zu berechnen, so dass Sie nicht filtern die Daten aus Ihrer laufenden Summe Berechnung, nur aus der Visualisierung. Ein wenig Hack, aber es funktioniert Um einen besseren Filter zu erhalten, können Sie Parameter verwenden, so dass seine mehr interactive. Hack Academy ndash erklärt, wie Tableau funktioniert in realen Beispielen. Hinweis: dieser Beitrag ist ein work in progress. Diese Sitzung beschäftigt sich mit der Funktionsweise hinter der Lösung für dieses Tableau Community-Antrag um Unterstützung: Zeigen Sie Maximum und Minimum mit einem berechneten gleitenden Durchschnitt. Bitte beachten Sie die Tableau Community Posting für die vollständigen Details. So möchte ich die Daten der letzten 4 Jahre zusammenfassen (und nicht als einzelne Jahre zeigen), durchschnittlich für jede Woche und dann zeigen es als ein 3-Wochen-Rolling-Durchschnitt (was ich getan habe) und auch berechnen und anzeigen den maximalen rollenden Durchschnitt Und die minimale auch. Auf diese Weise lässt sich leicht erkennen, ob der rollende Durchschnitt für dieses laufende Jahr in den erwarteten Bereich fällt, der aus den Daten der letzten 4 Jahre berechnet wurde. Eines der Tableaus Technical Support Specialistsmdashcommunity Seite hier. Eine Arbeitsmappe, die eine Lösung enthält, die der ursprünglichen Post beigefügt ist. Sie stellte auch ein Schritt-für-Schritt-Rezept für den Aufbau der Lösung Arbeitsblatt. Es wurden kosmetische Anpassungen an der Lösung vorgenommen, um die Identifizierung und Verfolgung der Tableau-Elemente zu erleichtern. Die blauen Linien kennzeichnen die Teile und etwas von den Beziehungen zwischen ihnen. Die Komplexität der Teile und ihre Beziehungen ist schwierig für unerfahrene Menschen, um ihren Kopf umwickeln. Dieser Beitrag erweitert sich auf die Lösung, indem man hinter den Vorhang, zeigt die Tableau Mechanismen verwendetmdashwhat sie tun und wie sie funktionieren. Dies geschieht durch Bereitstellen einer Tableau-Arbeitsmappe, eines annotierten Satzes von Diagrammen, die zeigen, wie sich die Arbeitsblätter aufeinander beziehen, und erläuternde Informationen. Die Arbeitsblätter Beschriftung legt die Schritte zur Erzeugung der gewünschten Visualisierung. Dies ist hilfreich, um die Lösung, aber doesnt Oberfläche der Tableau-Mechanismen beteiligt. Der Rest dieses Beitrags legt die Tableau-Mechanismen, wie sie funktionieren, und durch Erweiterung, wie sie verstanden und assimiliert werden, so dass sie Werkzeuge in einem Tableau Toolbox werden können, die für den Einsatz, wenn die Bedürfnisse und Chancen entstehen. In diesem Diagramm zeigen die Pfeile die Instruktionsziele und die Auswirkungen der Rezeptschritte an. Ndash Die grünen Pfeile zeigen die berechneten Berechnungsfelder ndash an Die roten Pfeile zeigen Tableau Berechnungsfelder ndash Die dünnen blauen Linien zeigen, wie Felder verschoben werden Das erste, was herausspringt, ist, wie teuflisch kompliziert das ist. Obwohl weniger als die Hälfte der Anweisungen annotiert wurden, ist die Anzahl und Komplexität der Beziehungen fast überwältigend. Um analytische Ergebnisse zu erzielen, muss der Analytiker diese Komplexität erst gut genug verstehen können, um daraus die gewünschten Effekte zu generieren. Einer der Defizite von Tableaus ist, dass all dies die Beherrschung und Bewältigung dieser Komplexität dem Analytiker überlassen bleibt, dh Tableau bietet praktisch nichts im Weg, um die Teile und ihre Beziehungen in irgendeiner Weise aufzudecken, die ihre Beziehungen in einer Weise offenbart, die es einfach macht Verständnis und Manipulation. Sobald die Anweisungen den Schritt 2015 Umsatz erreicht haben, zeigt das Diagramm nicht die Maße an der Stelle an, die das Rezept angibt. Statt dessen befinden sie sich auf dem Rows-Regal (wo das Rezept den Verkauf 2015 anlegt) auf der Measure Values-Karte. Dies liegt daran, dass, sobald es mehrere Measures im Spiel, auf diese Weise organisiert, theyre konfiguriert über die Measure Values-Karte und die Mess-Namen und Messwerte Pillen. Dies ist eines der Dinge, die es schwierig für Menschen neu zu Tableau zu puzzle, was die Teile sind und wie sie arbeiten und interagieren. Implementieren der Lösung Die folgende Tabelle Allgemeine Arbeitsmappe ist eine Implementierung des Rezepts. Die inneren Workings Obwohl die öffentliche Arbeitsmappe oben implementiert die Lösung und mit beschreibenden Informationen kommentiert ist es nicht sehr tief in Oberflächen-und Erläuterung der Tableau-Mechanismen, die Vorteil von mdashhow sie arbeiten und liefern die Ergebnisse waren zu erreichen suchen. Dieser Abschnitt hebt Tableaus Röcke an und enthüllt die hinteren Kulissen. Tableaus Data Processing Pipeline Eines der Dinge, die schwierig sein können, um einen Kopf umzuwickeln ist Tableaus Mechanismen für den Zugriff und die Verarbeitung von Daten, von der zugrunde liegenden Datenquelle bis zur abschließenden Präsentation. Tableau verarbeitet Daten in (weitgehend) aufeinanderfolgenden Stufen, die jeweils auf ihre Vorgängerdaten arbeiten und einige Operationen auf ihr ausführen. Diese Lösung verwendet mehrere Stufen dieser Abschnitt legt ihre Grundlagen, illustriert, wie theyre eingesetzt, um gute Wirkung. Tableau wendet verschiedene Datenprozesse und Operationen auf verschiedenen Stagesmdashin allgemein an, entsprechend den verschiedenen Arten von Dingen, die in der Benutzeroberfläche vorhanden sind. Diese Stadien sind für den zufälligen Benutzer weitgehend unsichtbar, und ihre Anwesenheit kann schwierig sein, sie zu erkennen, aber ihr Verständnis ist entscheidend für die Fähigkeit zu verstehen, wie Tableau gut genug arbeitet, um Lösungen für neuartige Situationen zu generieren. Der Hauptmechanismus: selektive Nicht-Null-Messpräsentation Im Mittelpunkt der Lösung steht die Unterscheidung zwischen Datenstruktur und Darstellung. In dieser Situation befinden sich in Wirklichkeit zwei Datenschichten im Spiel, die die Stufen als Schichten darstellen, um sie zu visualisieren. Die grundlegenden Ideen sind: Beim Anzeigen von Daten Tableau wird nur Markierungen für Nicht-Null-Werte und Tabelle Berechnungen können verwendet werden, um selektiv zu instantiieren Werte in verschiedenen Ebenen. Die darunterliegende Schicht ist, wo die Daten beim Abrufen aus der Datenbank gespeichert werden. Die Oberflächenschicht ist dort, wo ausgewählte Daten von der darunter liegenden Schicht dem Benutzer präsentiert werden. Der Schlüssel zu dieser Lösung ist, dass Tableau nur präsentiert einige der darunterliegenden Schichten datamdashthat erforderlich, um den Benutzer zeigen, was s / hes fragt, um zu sehen. Demonstration Tableau Öffentliche Arbeitsmappe. Diese Arbeitsmappe enthält eine Reihe von Arbeitsblättern, die diese Tableau-Mechanismen demonstrieren. Diese Arbeitsblätter sind unten, zusammen mit Beschreibungen, was los ist. Laden Sie die Arbeitsmappe, um zu folgen. Einrichten der Daten. Die Felder, die verwendet werden, um die Datenverarbeitung zu veranschaulichen: Der Hauptunterschied zwischen den Feldern ist, ob sie zu Null oder 0 (Null) auswerten, wenn Order Dates Year nicht 2015 ist. Die ersten beiden Felder werten Nullmdashthe zuerst implizit aus, die zweite explizit. Die dritte bewertet auf 0. Dies ist die Unterscheidung, auf die die Lösungen Tiefe Funktionalität abhängt. Erinnern Sie sich, dass Tableau nur Non-Null-Daten präsentiert, die diese Lösung ausnutzt, indem Sie selektiv die Null - und Nicht-Null-Präsentation erstellen, die wir benötigen. Die Datenstruktur. Dies zeigt die grundlegende Datenstruktur, die notwendig ist, um unser Ziel zu unterstützen, wöchentliche Bewegungsdurchschnitte für jeden der Auftragsjahre zu vergleichen: Es gibt Spalten für jede Woche (gefiltert hier zu s 1-5) und jede Woche hat Slots für jede der vier Auftragsdatum Jahre. Tableau zeigt Marks für jede Kombination von Order Date Year und Week, für die theres Daten, in diesem Fall die Marks sind Quadrate. Dies ist eine der magischen Fähigkeiten von Tableaus, die bei der Unterstützung des analytischen Prozesses (und in vielen Fällen selbst ein sehr wertvolles Diagnosewerkzeug) einen enormen Mehrwert bietet. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Jahr (Auftragsdatum) in der Marks-Karte und wählen Sie Label, um Tableau anzuzeigen, dass das Jahr für jede Markierung angezeigt wird. Dies bestätigt die Datenstruktur und ist einer der grundlegenden Schritte beim Aufbau komplexer Visualisierungen. Die Jahresverkäufe. In diesem viz Verkauf wurde hinzugefügt, um die Marks CardmdashTableau wendet seine Standard-SUM-Aggregation und konfiguriert, um als Marks-Labels verwendet werden. Tableau verwendet die Umsatzsumme für jedes Jahr und jede Woche als Label. Dies kann bestätigt werden, um die genauen Werte, falls gewünscht, durch alternative Analysen zu zeigen. Beachten Sie, dass die viz zeigt die tatsächlichen Year Week Tales Summen, nicht die Verkäufe im Vergleich zu der gleichen Woche im Jahr 2015. Maßnahmen auf der Marks-Karte. In diesem viz Verkauf wurde auf der Marks-Karte durch die drei Maßnahmen gezeigt ersetzt. Unser Ziel ist, zu sehen, wie Tableau jedes von ihnen gegenüber der Basisdatenstruktur präsentiert. Präsentation des Verkaufs von 2015. SUM (Sales 2015) wurde als Marks Label verwendet. Wie wir deutlich sehen können, gibt es für jede Woche nur eine Mark. Man kann sich fragen: warum ist nur eine Mark für jede Woche gezeigt, wenn wir wissen, von oben, dass es vier Jahre mit Verkaufsdaten für jeden In diesem Fall Tableau ist nur die Markierung der Nicht-Null-Maßnahmen in jedem Jahr / Woche Zelle , Da die Verkäufe 2015 Berechnung IF DATEPART (Jahr, Auftragsdatum) 2015 DANN Verkaufs-END Ergebnisse in Null-Werte für jedes Jahr anders als 2015, so theres nichts für Tableau zu präsentieren. Eine mögliche Quelle der Verwirrung ist, dass die Null, wenn Jahr 2015 Ergebnis für die Sales 2015 Berechnung implizit ist, dh Tableau stellt das Null-Ergebnis standardmäßig in Ermangelung einer positiven Zuweisung eines Wertes, wenn das Jahr nicht 2015 ist Null Verkäufe. Dies hat das gleiche Ergebnis wie die oben genannten. Der Unterschied ist, dass die Berechnung für IF DATEPART (Jahr, Auftragsdatum) 2015 DANN Verkäufe ELSE NULL END weist den Werten außerhalb von 2015 Jahren explizit NULL (auch Null) zu. Die Verwendung einer expliziten NULL-Zuweisung wird empfohlen, da sie die kognitiven Belastungen minimiert, die die Berechnung zukünftig interpretieren müssen. Präsentation der 2015 oder 0 Verkäufe. Wiederherstellen der viz ndash eine alternative Methode. Von diesem Punkt an wurden zu bauen die viz von unten nach oben, zeigt, wie die Bestandteile arbeiten und interagieren miteinander. Die Berechnungen beziehen sich auf die Summe aller Verkäufe. Die Schritte: Aktivieren Sie das SUM (Sales 2015) - Feld-Menü Wählen Sie Quick Table Calculation aus, und wählen Sie Moving Average Tableau wird die Standard-Tabelle für die gleitende Durchschnittsberechnung einrichten, die die beiden vorherigen und aktuellen Werte als Grundlage für die Mittelung verwendet. Da dies nicht das, was waren nach, müssen wir die TC zu bearbeiten. Wählen Sie Tabellenberechnung bearbeiten (nach erneutem Aktivieren des Feldmenüs) Konfigurieren Sie wie dargestellt, so dass Tableau die Werte für Vor-, Strom - und Ne x t-Mittelwerte ermittelt. Anmerkung: Die Bedeutung von Pre Vious Values, current und Ne xt Values ​​wird aus dem Moving a long abgeleitet: - Table (Across) Die Option Rechnen mit Feldoption zeigt den gleichen Table (Across) - Wert wie die Option Moving a long Dialogfeld Tabellenberechnung bearbeiten. Hinzufügen 2015 Umsatz zurück zum viz. Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, um diese mdash größten gemeinsamen ziehen Sie es aus dem Datenfenster zu erreichen, und verwenden Sie die Measure Names schnell Filter. Warum hat das Konfigurieren der Tabellenberechnung in den Schritten 1-4 das Feld SUM (Verkauf 2015) im Bereich Messwerte von einem normalen Feld zu einem Tabellenberechnungsfeld (angezeigt durch das Dreieck in den Feldern Pille) geändert. Hinzufügen von SUM (Sales 2015) zurück zu Measures Values ​​bietet die Möglichkeit, seine Werte zu verwenden, um darzustellen, wie die Moving Averages berechnet werden. Funktionsweise: Für jeden Moving Average-Wert identifiziert Tableau die einzelnen SUM-Werte (Sales 2015), die dann verwendet werden sollen. Die blauen Rechtecke in der Tabelle zeigen einzelne Moving Average-Werte, die auf die referenzierten SUM-Werte (Sales 2015) verweisen. Es gibt drei verschiedene Szenarien dargestellt: Woche 1 mdash gibt es keinen vorherigen Wert, so dass nur die aktuellen und die nächsten Werte gemittelt werden. Woche 4 mdash Mittelwerte der Woche 3 (Previous), Week 4 (Current) und Week 5 (Next) Werte. Woche 7 mdash gibt es keinen Next-Wert, so dass nur die vorherigen und aktuellen Werte gemittelt werden. Anmerkung: Es ist nicht notwendig, SUM (Sales 2015) in die Visualisierung einzubeziehen, damit die Moving Average Table Calculation funktioniert. Ive fügte es nur explizit, wie Tableau Strukturen, Zugriffe und interpretiert die Daten, die es für die Präsentation benötigt wird, um zu liefern. Pre-2015 Sales 3 Wochen Moving Average - die Standard-Konfiguration Bitte beachten Sie: dies wird mit einem persistent Berechnetes Feld kodiert als Tabellenberechnung: Verkauf Die Schritte: Hinzufügen von Verkäufen Funktionsweise: Wenn Tableau den Verkauf WINDOWAVG (SUM (Verkauf, resultierend in: Woche 1 mdash nur die aktuellen und die nächsten Werte werden gemittelt (Vorherige), Woche 4 (Aktuell) und Woche 5 (Nächste) Woche 7 mdash Nur der vorherige und der aktuelle Wert werden gemittelt. Hinzufügen von Auftragsdatum Jahr für Zeilen Hinzufügen des Auftragsjahres für Zeilen weist Tableau an, Die Measures für jedes einzelne Jahr in den Order Date-Daten. Beachten Sie, dass die Measures nur für diejenigen Jahre instantiiert werden, für die sie relevant sind, dh die Measures vor 2015 haben nur Werte für die Jahre vor 2015 und die 2015 Moving Average nur Hat Werte für 2105. Mit dieser Jahr-spezifischen Werte setzt die Bühne für den nächsten Teil: die Ermittlung der Minimum, Average und Maximum der vor 2015 jährlichen Moving Averages. Beispielsweise treten diese Werte und Min / Max für Woche 1 folgendermaßen auf: 2012 ndash 36,902 - Max 2013 ndash 30,669 - min 2014 ndash 34,707 und der Durchschnitt der jährlichen gleitenden Durchschnitte ist: 102,278 / 3 34,093 Wie Tableau Erreicht den Bau der Maßnahmen für dieses viz ist über den Rahmen dieses Post, und es kann kompliziert. Die Schritte: 1..2 ndash funktionieren wie gezeigt 3..4 ndash Wählen Sie die Option Berechnen mit: Erweiterte Option Beachten Sie die aktive / standardmäßige Tabelle (Across) - Option, wie oben erläutert, deshalb wird in der Standardberechnung der Mindestwert unter den Wochen gefunden Für jedes Jahr. 5 ndash move Jahr des Auftrags Datum von Partitionierung: bis Adressierung: Partitionierung und Adressierung sind grundlegende Aspekte, wie Tableau Tabellenberechnungen auswertet und berechnet. Bedeckt sie ist über den Rahmen dieser Stelle. Googling Tableau Partitionierung und Adressierung wird zu einem robusten Satz von Referenzen führen. 6..7 ndash Klicken Sie auf OK, um die Konfiguration zu übernehmen. Dies ist eine beeindruckende und hoch informative Post. Ich habe mit Tableau lange genug gearbeitet, um diese Mechanismen in meinem Muskelgedächtnis verinnerlicht zu haben, aber ich stimme absolut mit Ihnen überein, dass diese Schritte und die zugrundeliegende Logik nicht für den Anfänger oder sogar für den Zwischenbenutzer intuitiv sein werden. So eine Post wie diese, die wirklich legt jeden Schritt wird eine große Ressource für die Nutzer sein, wie sie versuchen, ihre Gedanken um das Wie und warum der Schaffung dieser Art von Analyse / wickeln versuchen. Ich schätze auch, wie schwer es ist, etwas zu nehmen, das nicht nur komplex ist, sondern das für einige von uns automatisch geworden ist und es dann für die neueren User unter uns entpacken kann. Kudos und frohe Weihnachten. Vielen Dank, Mike. Es ist schon ein bisschen schwieriger, herauszufinden, was passiert. Ich hatte vor, eine vernünftige, unkomplizierte Angelegenheit zu sein, und war überrascht, wie schlüpfrig alle Fäden sind, wie schwierig es ist, sie auseinanderzuhalten und sie so zu legen, daß sie hoffnungsvoll verdaulich sind. Auf der hellen Seite war es eine sehr gute Übung für mich, die nach Klarheit in der Ausstellung strebte, und wo ich nicht sein möchte, war ein großer Schub für meine eigenen internen Karten und Modelle, wie Tableau arbeitet.