Média Móvel De 24 Meses

Eu tenho este membro calculado que calcula uma média móvel para os últimos 12 meses:

A condição iif está no lugar porque eu não quero obter valores para futuros meses (sem valor), que eu recebo sem ele.

O que eu quero fazer é ter essa medida apenas nos últimos 24 meses desde o último mês não vazio.

Eu tentei com cauda e atraso, mas sem sorte (eu postaria minhas tentativas aqui, mas depois de muitas tentativas eu excluí-los e realmente não sei por onde começar novamente).

Graças a @whytheq esta é a solução final que eu usei:

Em AdvWrks eu tenho isso:

Ele retorna este:

Então o que estou dizendo é que você poderia criar este conjunto inicial de FutureDatesWithNoData e, em seguida, usar esse conjunto para criar uma condição dentro do seu script. O conjunto seria (eu acho) isso em seu cubo:

Sua medida seria então a seguinte:

Se você quiser também excluir meses antes de 24 meses atrás, em seguida, este script resume a lógica:

Respondeu Jun 19 '15 às 13:08

Obrigado, mas talvez eu não expliquei o meu problema bem o suficiente. Enquanto isso realmente oculta os meses futuros, meu principal problema é que eu quero ter apenas os últimos 24 meses não vazios. Por exemplo, se o último mês não vazio é maio de 2015, quero incluir apenas meses até junho de 2013 até maio de 2015. Então, basicamente, esconda os meses futuros e os meses que estão & gt; 24 meses atrás da última versão não - Um vazio. & Ndash; User4483037 Jun 19 '15 at 13:35

Podemos usar FutureMonthsWithNoData para criar outro conjunto & ndash; Whytheq jun 19 '15 às 15:48

Depois de adaptar o último script e adicionar a parte Avg () agora tenho exatamente o que eu queria! Obrigado! & Ndash; User4483037 Jun 20 '15 at 9:57

@ User4483037 prazer. Eu gostava de jogar com este script. Obrigado. Você poderia talvez editar sua pergunta com o código final que você usou. & Ndash; Whytheq Jun 20 '15 at 10:40

Média Absoluta Porcentagem de Erro

Uma empresa de fabricação de equipamentos de teste eletrônicos comercializa uma determinada peça de equipamento especializado. A empresa tem vários concorrentes que atualmente comercializam peças de equipamentos similares. Embora os clientes tenham indicado repetidamente que preferem o equipamento da empresa, eles historicamente provaram não estar dispostos a esperar que a empresa fabrique esse equipamento a pedido e vai comprar equipamentos de concorrentes da empresa no caso de a empresa não tem o desejado Equipamentos disponíveis no estoque para entrega imediata. Assim, a chave para a empresa com sucesso manter quota de mercado para esta peça de equipamento foi para tê-lo disponível em estoque para entrega imediata. Infelizmente, é um pedaço bastante caro de equipamento para manter em estoque ea demanda do cliente tende a flutuar. Assim, o presidente da empresa está muito interessado em prever com precisão a demanda do mercado, a fim de garantir que ele tenha estoque adequado disponível para atender a demanda dos clientes sem incorrer em custos de inventário indevidos. Seu departamento de vendas forneceu os seguintes dados históricos sobre a demanda do mercado para este equipamento nos últimos 24 meses. Use estes dados para responder às perguntas 1 a 9.

Período de tempo Número real de unidades vendidas 1 87 2 75 3 83 4 68 5 85 6 79 7 78 8 69 9 74 10 81 11 76 12 74 13 73 14 80 15 77 16 75 17 69 18 73 19 74 20 71 21 67 22 64 23 70 24 72

1. Qual é a demanda projetada para o equipamento para o período de tempo 25 com base na utilização de um modelo de média móvel de 3 meses?

2. Qual é o erro percentual absoluto médio (MAPE) para os meses 4 a 24 com base na utilização de um modelo de previsão de média móvel de 3 meses?

3. Qual é a demanda projetada para o equipamento para o período de tempo 25 com base na utilização de um modelo de média móvel ponderada de 3 meses para o qual o fator de ponderação para a demanda real há um mês é 3, o fator de ponderação para demanda real há dois meses é 2, eo fator de ponderação para a demanda real há três meses é de 1?

4. Qual é o erro percentual absoluto médio (MAPE) para os meses 4 a 24 com base na utilização de um modelo de média móvel ponderada de 3 meses para o qual o factor de ponderação para a procura real há um mês é 3, o factor de ponderação para a procura real dois Meses atrás é de 2, eo fator de ponderação para a demanda real há três meses é de 1?

5. Qual é a demanda projetada para o equipamento para o período de tempo 25 com base na utilização de um modelo de previsão de suavização exponencial para o qual alfa = 0,35?

6. Qual é o erro percentual absoluto médio (MAPE) para os meses 1 a 24 com base na utilização de um modelo de previsão de suavização exponencial para o qual alfa = 0,35?

7. Qual é a demanda projetada para o equipamento para o período de tempo 25 com base na utilização de um modelo de previsão de regressão para o qual o nível de confiança desejado é 95%?

8. Qual é o erro percentual absoluto médio (MAPE) para os meses 1 a 24 com base na utilização de um modelo de previsão de regressão para o qual o nível de confiança desejado é 95%?

9. Com base na comparação dos valores de MAPE para os quatro modelos de previsão, qual dos modelos de previsão fornece o maior grau de precisão de previsão?

Visualização da solução

1. Qual é a demanda projetada para o equipamento para o período de tempo 25 com base na utilização de um modelo de média móvel de 3 meses? Projeção de demanda para o período 25: (64 + 70 + 72) /3 = 68.67 2. Qual é o erro médio de porcentagem absoluta (MAPE) para os meses 4 a 24 com base na utilização de um modelo de média móvel de 3 meses?

Consulte o anexo para a tabela

Primeiro, descobrimos o valor previsto para cada período de tempo. Em seguida, usamos a fórmula para descobrir o erro de porcentagem absoluta individual: valor absoluto de (real-previsto) / real * 100%. Depois de calcular cada erro percentual absoluto, tomamos a média para obter MAPE: (20,10% + 11,37% +. + 6,94%) / 21 = 6,15%.

3. Qual é a demanda projetada para o equipamento para o período de tempo 25 com base na utilização de um modelo de média móvel ponderada de 3 meses para o qual o fator de ponderação para a demanda real há um mês é 3, o fator de ponderação para a demanda real.

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