Spotfire Moving Average Line

Eu tenho um conjunto de dados onde você tem uma propriedade de documento que seleciona itens, cada item tem um determinado uso dias. Eu quero calcular uma saída de média móvel para 1 ou mais itens selecionados. Os dados para a média móvel vivem sob uma coluna chamada dias de uso. Como faço para calcular isso levando em conta a data selecionada de minha escolha eo número médio de dias de minha escolha. Você tem idéias particulares de como eu posso executar o cálculo isto é em uma coluna calculada ou um campo de texto Viagem de carro Data de início Data de término Dias em viagem 1 AB123 2 6072013 1 AB234 29072013 6092013 42 1 AB345 6092013 28092013 22 1 AB456 29092013 21102013 23 2 AB567 26102013 12112013 22 2 AB678 12112013 8122013 26 As linhas acima têm um exemplo do problema (não foi possível colar uma imagem porque im new), eu quero calcular o uso do carro e ou carros para um intervalo de tempo selecionado, por exemplo, Intervalo de datas JUlY a AGOSTO em seguida, (dias de viagem para o carro 1 e 2) nos dias desse período) 2100Adicione uma tendência ou linha média móvel a um gráfico Aplica-se a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mais . Menos Para mostrar tendências de dados ou médias móveis em um gráfico que você criou. Você pode adicionar uma linha de tendência. Você também pode estender uma linha de tendência além de seus dados reais para ajudar a prever valores futuros. Por exemplo, a seguinte linha de tendência linear prevê dois trimestres à frente e mostra claramente uma tendência ascendente que parece promissora para as vendas futuras. Você pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico 2-D que não está empilhado, incluindo área, barra, coluna, linha, estoque, dispersão e bolha. Você não pode adicionar uma linha de tendência a um gráfico empilhado, 3D, de torta, de superfície ou de rosquinha. Adicionar uma linha de tendência No gráfico, clique na série de dados à qual pretende adicionar uma linha de tendência ou uma média móvel. A linha de tendência começará no primeiro ponto de dados da série de dados que você escolher. Marque a caixa Trendline. Para escolher um tipo diferente de linha de tendência, clique na seta ao lado de Trendline. E clique em Exponencial. Previsão Linear. Ou média móvel de dois períodos. Para linhas de tendência adicionais, clique em Mais opções. Se escolher Mais opções. Clique na opção desejada no painel Formato da linha de tendência em Opções da linha de tendência. Se você selecionar Polynomial. Digite a potência mais alta para a variável independente na caixa Ordem. Se você selecionar Média Móvel. Digite o número de períodos a serem usados ​​para calcular a média móvel na caixa Período. Dica: Uma linha de tendência é mais precisa quando seu valor R-quadrado (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos seus dados reais) é igual ou próximo de 1. Quando você adiciona uma linha de tendência aos seus dados , O Excel calcula automaticamente o seu valor R-quadrado. Você pode exibir esse valor em seu gráfico, marcando a caixa Mostrar o valor R-quadrado na caixa de gráfico (painel Formato da linha de tendência, Opções da linha de tendência). Você pode aprender mais sobre todas as opções de linha de tendência nas seções abaixo. Linhas de tendência linear Use este tipo de linha de tendência para criar uma linha reta com o melhor ajuste para conjuntos de dados lineares simples. Seus dados são lineares se o padrão em seus pontos de dados se parecer com uma linha. Uma linha de tendência linear geralmente mostra que algo está aumentando ou diminuindo a uma taxa constante. Uma linha de tendência linear usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados para uma linha: onde m é a inclinação eb é a interceptação. A seguinte linha de tendência linear mostra que as vendas de geladeiras têm aumentado consistentemente ao longo de um período de 8 anos. Observe que o valor R-squared (um número de 0 a 1 que revela quão próximos os valores estimados para a linha de tendência correspondem aos dados reais) é 0.9792, que é um bom ajuste da linha aos dados. Mostrando uma linha curva melhor ajustada, esta linha de tendência é útil quando a taxa de alteração nos dados aumenta ou diminui rapidamente e, em seguida, nivela para fora. Uma linha de tendência logarítmica pode usar valores negativos e positivos. Uma linha de tendência logarítmica usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e ln é a função de logaritmo natural. A seguinte linha de tendência logarítmica mostra predito crescimento populacional de animais em uma área de espaço fixo, onde a população nivelada como espaço para os animais diminuiu. Observe que o valor R-quadrado é 0.933, que é um ajuste relativamente bom da linha para os dados. Essa linha de tendência é útil quando os dados flutuam. Por exemplo, quando você analisa ganhos e perdas em um grande conjunto de dados. A ordem do polinômio pode ser determinada pelo número de flutuações nos dados ou por quantas curvas (colinas e vales) aparecem na curva. Tipicamente, uma linha de tendência polinomial da Ordem 2 tem apenas uma colina ou vale, uma Ordem 3 tem uma ou duas colinas ou vales, e uma Ordem 4 tem até três colinas ou vales. Uma linha de tendência polinomial ou curvilínea usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde b e são constantes. A seguinte linha de tendência polinomial da Ordem 2 (uma colina) mostra a relação entre a velocidade de condução eo consumo de combustível. Observe que o valor R-quadrado é 0,979, que é próximo a 1, portanto, as linhas um bom ajuste para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil para conjuntos de dados que comparam medidas que aumentam a uma taxa específica. Por exemplo, a aceleração de um carro de corrida em intervalos de 1 segundo. Você não pode criar uma linha de tendência de energia se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência de energia usa essa equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes. Nota: Esta opção não está disponível quando os dados incluem valores negativos ou zero. O gráfico de medição de distância a seguir mostra a distância em metros por segundos. A linha de tendência de energia demonstra claramente a crescente aceleração. Observe que o valor R-quadrado é 0.986, que é um ajuste quase perfeito da linha para os dados. Mostrando uma linha curva, esta linha de tendência é útil quando os valores de dados sobem ou descem em taxas constantemente crescentes. Você não pode criar uma linha de tendência exponencial se seus dados contiverem valores zero ou negativos. Uma linha de tendência exponencial usa esta equação para calcular o ajuste de mínimos quadrados através de pontos: onde c e b são constantes e e é a base do logaritmo natural. A linha de tendência exponencial seguinte mostra a quantidade decrescente de carbono 14 num objecto à medida que envelhece. Note que o valor R-quadrado é 0,990, o que significa que a linha se encaixa os dados quase perfeitamente. Moving Average trendline Esta linha de tendência evens out flutuações em dados para mostrar um padrão ou tendência mais claramente. Uma média móvel usa um número específico de pontos de dados (definido pela opção Período), os calcula em média e usa o valor médio como um ponto na linha. Por exemplo, se Período é definido como 2, a média dos dois primeiros pontos de dados é usada como o primeiro ponto na linha de tendência de média móvel. A média do segundo e terceiro pontos de dados é usada como o segundo ponto da linha de tendência, etc. Uma linha de tendência de média móvel usa esta equação: O número de pontos em uma linha de tendência de média móvel é igual ao número total de pontos na série, Número que você especificar para o período. Em um gráfico de dispersão, a linha de tendência é baseada na ordem dos valores x no gráfico. Para obter um resultado melhor, classifique os valores x antes de adicionar uma média móvel. A seguinte linha de tendência de média móvel mostra um padrão no número de casas vendidas ao longo de um período de 26 semanas. TIBCO tem o prazer de anunciar a disponibilidade geral do Spotfire versão 3.1 e Spotfire Statistics Services 3.1 dando-lhe o poder de tomar decisões melhores e mais inteligentes. Concebidos para utilizadores actuais e novos, estes lançamentos reúnem capacidades analíticas estatísticas avançadas com ferramentas flexíveis de desenvolvimento de aplicações, ao mesmo tempo que promovem a funcionalidade de exploração de dados visuais do Spotfirersquos. Leia os destaques do release e as instruções sobre como atualizar. Advanced Analytics Apoiando o S e R Spotfire Statistics Services 3.1 O lançamento do Spotfire Statistics Services 3.1 desbloqueia o poder das estatísticas e torna os modelos estatísticos avançados facilmente disponíveis para os usuários do Spotfire que não são estatísticos. O TIBCO Spotfire 3.1 agora pode ser integrado com os Serviços de Estatística através de uma interface direta, baseada em interface do usuário. Os Serviços de Estatísticas Spotfire também podem agora executar modelos baseados em S e R, abrindo possibilidades muito maiores e proporcionando maior flexibilidade às organizações que desejam empregar análises avançadas em toda a empresa. Os statisticans e quants podem construir seus modelos em S andor R e implantá-los centralmente no Spotfire Statistics Services. (O Spotfire Statistics Services é a versão mais recente do servidor S, mas traz novos recursos para executar R e se integrar com o Spotfire.) Os usuários do TIBCO Spotfire, usando o Professional, o Web Player ou o Enterprise Player, podem simplesmente acessar a biblioteca de modelos residentes em Os Serviços de Estatística e podem empregá-los nas suas análises. A computação ocorre no servidor, permitindo um único e poderoso mecanismo computacional que serve muitos clientes. Deseja ver mais Join Spotfire Product Management para um ldquoWhatrsquos Novo em 3.1rdquo Webcast em 11 de março às 11am EST: goto. spotfiregTRP9SE738Z Superior Exploração de Dados e Análise Bar e Line Plot Uma nova combinação Barra e Line traço dá TIBCO Spotfirereg Professional, Web Player e Os usuários do Enterprise Player têm a capacidade de sobrepor dados multivariáveis ​​na forma de uma barra ou de uma linha, em uma única visualização. Um exemplo poderoso desta visualização seria uma média móvel como uma linha sobreposta em barras mostrando os dados brutos. Quer ver mais Join Spotfire Product Management para um ldquoWhatrsquos Novo em 3.1rdquo Webcast em 11 de março às 11am EST: goto. spotfiregTRP9SE738Z Nova coloração condicional aumenta ainda mais as capacidades de exploração de dados visuais do Spotfire, permitindo que um usuário ver imediatamente os dados que correspondem a um Agrupamento associado a cor ou nível de limiar. A coloração condicional é totalmente integrada com o esquema de filtragem dinâmica, proporcionando ao usuário uma experiência totalmente interativa e intuitiva, mantendo as regras de coloração condicionais. A Marcação Lasso permite ao usuário selecionar agora os pontos de interesse em uma visualização de forma livre, sem se restringir apenas a limitações verticais ou horizontais. Isso permite que um usuário se concentre mais claramente em seus dados de interesse, melhorando o tempo de decisão. Mapa de Calor Dendrograma Um mapa de calor é equivalente a uma tabela ou planilha que contém cores em vez de números. Os mapas de calor são adequados para a visualização de grandes quantidades de dados multidimensionais e podem ser usados ​​para identificar clusters de linhas com valores semelhantes, pois estes são exibidos como áreas de cor similar. Saiba mais Associe-se ao Spotfire Product Management para um ldquoWhatrsquos Novo no Webcast 3.1rdquo no dia 11 de março às 11h EST: goto. spotfiregTRP9SE738Z Plataforma para Aplicativos Analíticos Controles da interface do usuário para criar aplicativos analíticos sofisticados Os novos controles da Interface do usuário estão disponíveis em áreas de texto que podem mudar O valor de um parâmetro em uma aplicação. Esses controles fáceis de configurar permitem que um construtor de aplicativos lsquoguidersquo eficientemente o consumidor realize análises mais significativas. Os controles incluem listas suspensas, caixas de listagem e slides. Etiquetas e campos de entrada de texto. A configuração desses controles é baseada em UI, sem a necessidade de habilidades de programação extensa. Se for necessária mais extensibilidade, os novos controles de UI terão a capacidade de executar scripts e funções de dados do IronPython. Esses novos controles podem se relacionar com os parâmetros do Spotfire, permitindo análises intuitivas do tipo lsquowhat-ifrsquo e facilitando a análise guiada. Deseja ver mais Participe do Spotfire Product Management para um ldquoWhatrsquos Novo no Webcast 3.1rdquo em 11 de março às 11h EST: goto. spotfiregTRP9SE738Z Faça o download de uma folha de dados com os novos recursos: spotfire. tibco Junte-se a nós para a Conferência de Usuários do Spotfire TUCON Wersquore anunciou o Evento Spotfire do ano do cliente. Junte-se a outros clientes - usuários finais, administradores de TI e executivos - de todo o mundo de 10 a 12 de maio em Las Vegas para saber como o Spotfire Analytics pode fazer você e sua organização uma super-estrela. Você não pode dar ao luxo de perder esta conferência Spotfire Wersquove embalado a programação com conteúdo inestimável e melhorada e expandida aprendizagem e oportunidades de networking. Descubra as mais recentes capacidades, participe de sessões de treinamento hands-on gratuitas com produtos (mais de 3.000 valores) e interaja diretamente com a equipe de gerenciamento de Spotfire, engenheiros e gerenciamento de produtos para compartilhar comentários sobre produtos e aprender sobre as direções futuras. Clientes do Spotfire: Registre-se no TUCON com uma taxa de desconto de 995 usando o Código de Promoção quotTUCONSPTFRquot durante o processo de registro. Clique aqui para obter mais informações sobre TUCON: tucon. tibcospotfire Lista completa de todos os próximos webcasts relacionados ao Spotfire 3.1 e eventos roadshow: Clique aqui para obter mais informações ou para se registrar Atualização do treinamento Spotfire Para ajudá-lo a aproveitar ao máximo o TIBCO Spotfire. Incluindo todos os novos recursos do 3.1, oferecemos uma variedade de aulas de treinamento para se adequar ao seu papel, timeline e formato de entrega preferido. O modelo de treinamento Spotfirersquos inclui treinamento padrão e personalizado para atender às suas necessidades específicas e exclusivas. Encontre os cursos e sessões que atendam às suas necessidades e programe em spotfire. tibcotraining Como atualizar para o Spotfire 3.1 As contas com contratos de manutenção atuais usando suas credenciais de download predefinidas devem fazer o download do software Spotfire mais recente no site de download do TIBCO em download. tibco Usuários: Usuários finais Devem entrar em contato com a organização deles / delas TIBCO Spotfirereg Server Administrator para determinar quando seu site estará pronto para atualizar e implantar para a versão mais recente. Uma vez implantado no Spotfirereg Server, os clientes TIBCO Spotfire nas versões anteriores serão atualizados automaticamente após o próximo login. Nós esperamos que você esteja tão entusiasmado com essas novas capacidades quanto nós. Trabalhamos incansavelmente para aplicar mais de uma década de experiência coletiva para melhorar continuamente a maneira como você interage e analisa dados. Nossa equipe é dedicada a ajudar você e suas organizações a vencer descobrindo rapidamente novas informações sobre informações e estamos empenhados em fornecer a plataforma de análise mais rápida e adaptável do mercado. Obrigado pelo seu interesse contínuo e por favor deixe-nos uma linha com quaisquer perguntas que possa ter. A equipe Spotfire Para mais informações: Enviar e-mail para: mdstibco ou entre em contato conosco pelo telefone: 1-866-240-0491 (EUA) ou 44-800-520-0443 (Europa) Expressões personalizadas avançadas A instrução OVER é usada em Muitas das expressões personalizadas mais avançadas. Nesta seção, vários métodos de nó e período de tempo são explicados. Nos exemplos abaixo, um gráfico de barras com uma hierarquia YearMonth no eixo de categoria é usado e, na maioria dos casos, é colorido por Produto. Nota: Ao trabalhar com dados in-db, você deve sempre aplicar expressões OVER aos dados já agregados usando a palavra-chave THEN, uma vez que não há dados de nível de linha disponíveis nesse caso. Esta estrutura de expressão também pode melhorar o desempenho ao trabalhar com dados em memória. Consulte Usando expressões em dados agregados (a palavra-chave THEN) para obter mais informações. Para alguns dos métodos, há mais de um exemplo e muitos têm uma ilustração mais geral de como eles funcionam. Os métodos de nó podem se referir a outros nós relativos ao nó atual com base na posição na hierarquia. Usa o subconjunto pai do nó atual para executar o cálculo. Se o nó não tiver um pai, todas as linhas serão usadas como subconjunto. Ele pode ser usado para mostrar o quanto das vendas totais cada categoria de produto representa cada mês. Soma (Vendas) Soma (Vendas) OVER (Parent (Axis. Color)) Nota: Neste exemplo, pai refere-se ao que a cor é definida como, que é produto. Como um exemplo adicional, se você deseja ver a porcentagem de todas as vendas para cada mês de cada ano, independentemente da categoria de produto, você pode criar a seguinte expressão personalizada. Soma (Vendas) Soma (Vendas) OVER (Parent (Axis. X)) 100 Compara o nó atual com o próximo nó no mesmo nível na hierarquia. Se não houver nenhum próximo nó, isto é, se o nó atual for o último nó para o nível atual, o subconjunto resultante não conterá nenhuma linha. Soma (Vendas) - Soma (Vendas) OVER (Next (Axis. X)) Se o nó atual for 2004.Jan, na figura na parte superior da página, próximo neste caso se referirá a 2004.March, desde 2004.Frebruary está faltando nos dados. Consulte Método do Próximo Período para referência com base no valor. Usa o nó anterior no mesmo nível que o nó atual para comparar o resultado do nó atual com o anterior. Se não houver nenhum nó anterior, isto é, se o nó atual for o primeiro nó para o nível atual, o subconjunto resultante não conterá nenhuma linha. Sum (Sales) - Sum (Sales) OVER (Anterior (Axis. X)) Este método permite que você especifique sua própria navegação de nó. Ele permite que você selecione um subconjunto dos dados subjacentes correspondentes a um nó de hierarquia alcançado navegando para cima a partir do nó atual, então lateralmente e finalmente para baixo ao longo de um caminho correspondente ao previamente navegado para cima. Se um nó correspondente no caminho não puder ser encontrado (por exemplo, se os dados de um mês estiver faltando), então nenhum nó será selecionado e não haverá valor para o nó atual. O método pode ser chamado com três ou quatro argumentos: Arg1: Hierarquia para navegar, normalmente Axis. X ou similar. Arg2: O nome do nível na hierarquia para mover até. Por exemplo, Year, desde que haja uma hierarquia YeargtgtQuartergtgtMonth no eixo X. Esse argumento também pode ser especificado com um número inteiro que indica o número de etapas a serem movidas para subir do nível da folha. Arg3: O número passos para mover lateralmente na hierarquia no nível especificado pelo primeiro argumento. Por exemplo, -1 move para o nó anterior. Arg4: O nome do nível na hierarquia a ser movido para baixo ou um número inteiro que especifica o número de etapas a serem movidas para baixo. Este argumento pode ser omitido, caso em que uma navegação para o nível de folha é feita. Exemplos, assumindo que há uma hierarquia YeargtgtQuartergtgtMonth no eixo X: Soma todos os valores no trimestre correspondente do ano anterior: Soma (Valor) OVER NavigatePeriod (Axis. X, quotYearquot, -1, quotQuarterquot) Soma todos os valores no Ano atual: Sum (Value) OVER NavigatePeriod (Axis. X, quotYearquot, 0, 0) Soma todos os valores no trimestre e mês correspondentes do ano anterior: Sum (Value) OVER NavigatePeriod (Axis. X. quotYearquot, -1) Use NavigatePeriod (Axis. X, quotYearquot, 0, 0) para selecionar tudo para esse ano. Usa o próximo nó que tem o próximo valor (definido como o próximo índice de valores) no mesmo nível que o nó atual para executar o cálculo. Se não houver nenhum próximo nó, isto é, se o nó atual for o último nó para o nível atual, o subconjunto resultante não conterá nenhuma linha. Por exemplo, como visto na imagem abaixo, dezembro de 2006 terá um valor, mas dezembro de 2007 não, uma vez que não há dados disponíveis para janeiro de 2008 na visualização. Soma (Vendas) OVER (NextPeriod (Axis. X)) Usa o nó anterior que tem o valor anterior (definido como o índice de valor anterior) no mesmo nível que o nó atual para executar o cálculo. Se não houver nenhum nó anterior, isto é, se o nó atual for o primeiro nó para o nível atual, o subconjunto resultante não conterá nenhuma linha. Sum (Sales) OVER (PreviousPeriod (Axis. X)) Usa o nó paralelo anterior com o mesmo valor (definido como tendo o mesmo índice de valores) no mesmo nível que o nó atual. Nota: O método só procura um nó com o mesmo valor que o nó atual das crianças para o nó pai anterior. Isso significa que ele só olha um nível acima do nó atual. Portanto, uma hierarquia com o ano como o nó pai e trimestre ou mês como nós no nível inferior funcionará, pois os nós em cada ano terão os mesmos valores. No entanto, uma hierarquia com todos os três níveis não funcionaria para este método uma vez que os meses em Q2 e Q3, por exemplo, não têm os mesmos valores. Isso pode ser usado para comparar os resultados de vendas de cada mês com os meses correspondentes do ano anterior. Soma (Vendas) - Sum (Vendas) OVER (ParallelPeriod (Axis. X))