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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代如何在PowerBI DAX中有效實(shí)現(xiàn)移動(dòng)平均計(jì)算？
如何在PowerBI DAX中有效實(shí)現(xiàn)移動(dòng)平均計(jì)算？
2023-05-30
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移動(dòng)平均是一種常見的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以用來平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)并提取趨勢(shì)。在Power BI中，DAX語言（Data Analysis Expressions）可以用來實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)計(jì)算和分析，包括移動(dòng)平均。本文將介紹如何使用DAX在Power BI中有效地計(jì)算移動(dòng)平均。

  1. 什么是移動(dòng)平均

移動(dòng)平均是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)。它通過對(duì)連續(xù)時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均來消除噪聲和季節(jié)性因素，并揭示出潛在的趨勢(shì)和周期性變化。移動(dòng)平均通常用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融、天氣預(yù)報(bào)等領(lǐng)域，以幫助預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)和趨勢(shì)方向。

  1. 如何計(jì)算移動(dòng)平均

移動(dòng)平均計(jì)算的核心是定義一個(gè)窗口期（Window），表示要計(jì)算平均值的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量。例如，如果窗口期為3，那么移動(dòng)平均將對(duì)連續(xù)的三個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行平均。隨著時(shí)間的推移，窗口期不斷地向前移動(dòng)，每次都計(jì)算平均值。

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均公式：

移動(dòng)平均 = (數(shù)值1 + 數(shù)值2 + ... + 數(shù)值n) / n

其中，n是窗口期大小，數(shù)值1至數(shù)值n是要計(jì)算平均值的數(shù)據(jù)點(diǎn)。例如，在一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，要計(jì)算過去三個(gè)月的移動(dòng)平均，則n = 3，計(jì)算公式為：

移動(dòng)平均 = (本月銷售額 + 上月銷售額 + 上上個(gè)月銷售額) / 3

  1. 在Power BI DAX中實(shí)現(xiàn)移動(dòng)平均

在Power BI中，可以使用DAX語言來計(jì)算移動(dòng)平均。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的步驟：

步驟1：定義窗口期

首先，需要定義窗口期大小，也就是要計(jì)算平均值的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量?？梢允褂肈AX函數(shù)CALCULATE和LASTNONBLANK來獲取最近n個(gè)非空值。例如，要計(jì)算最近三個(gè)月的移動(dòng)平均，可以使用以下公式：

Window = CALCULATE(COUNTA(Table[Value]),FILTER(ALL(Table[Date]),Table[Date] > LASTNONBLANK(Table[Date], [Window]-1)-90))

其中，COUNTA函數(shù)計(jì)算非空值的數(shù)量，F(xiàn)ILTER函數(shù)根據(jù)日期篩選數(shù)據(jù)，LASTNONBLANK函數(shù)獲取最近一個(gè)非空值。

步驟2：計(jì)算移動(dòng)平均

接下來，可以使用DAX函數(shù)AVERAGEX對(duì)窗口期的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均。例如，在一個(gè)名為“Sales”的表格中，有一個(gè)名為“Amount”的列，要計(jì)算最近三個(gè)月的銷售額移動(dòng)平均，可以使用以下公式：

Sales Moving Average = AVERAGEX(FILTER(Sales,Sales[Date] > LASTNONBLANK(Sales[Date], [Window]-1)-90), Sales[Amount])

其中，F(xiàn)ILTER函數(shù)根據(jù)日期篩選數(shù)據(jù)，并將結(jié)果傳遞給AVERAGEX函數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均。LASTNONBLANK函數(shù)獲取最近一個(gè)非空值。

  1. 其他注意事項(xiàng)

在實(shí)現(xiàn)移動(dòng)平均時(shí)，還需要考慮以下問題：

（1）窗口期大小的選擇：窗口期的大小對(duì)移動(dòng)平均的計(jì)算結(jié)果有很大影響。通常，窗口期越大，移動(dòng)平均越平滑，但同時(shí)也可能會(huì)掩蓋一些短期波動(dòng)性和趨勢(shì)。因此，在選擇窗口期大小時(shí)，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行權(quán)衡和調(diào)整。

（2）

數(shù)據(jù)預(yù)處理：在實(shí)現(xiàn)移動(dòng)平均之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗，例如去除異常值、缺失值和重復(fù)值。這樣可以保證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

（3）時(shí)間序列的基本特征：在進(jìn)行移動(dòng)平均計(jì)算時(shí)，還需要考慮時(shí)間序列的基本特征，例如季節(jié)性、趨勢(shì)性和周期性等。對(duì)于不同類型的時(shí)間序列，可能需要采用不同的移動(dòng)平均方法，例如加權(quán)移動(dòng)平均、指數(shù)移動(dòng)平均和中心移動(dòng)平均等。

（4）數(shù)據(jù)可視化：最后，可以使用Power BI的可視化功能將移動(dòng)平均結(jié)果可視化展示出來，以便更好地觀察趨勢(shì)和變化。例如，在一個(gè)折線圖中同時(shí)顯示原始數(shù)據(jù)和移動(dòng)平均結(jié)果，可以更直觀地看出趨勢(shì)線和噪聲的關(guān)系。

總之，移動(dòng)平均是一種常見的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以用來平滑時(shí)間序列數(shù)據(jù)并提取趨勢(shì)。在Power BI中，通過使用DAX語言，可以有效地實(shí)現(xiàn)移動(dòng)平均計(jì)算，并結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理、時(shí)間序列特征和可視化等方面進(jìn)行綜合分析和展示。

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