Retorna um valor calculado usando a função de agregação apropriada, com base no tipo de agregação da expressão. Sintaxe: agregado (expr auto) agregado (expr para todos os expr) agregado (expr para relatório) Contagem: Retorna o número de itens de dados selecionados excluindo valores NULL. A palavra-chave distinct está disponível para compatibilidade com versões anteriores de expressões usadas em versões anteriores do produto. Sintaxe: count (distinto expr auto) count (distinto expr para todos os expr) count (distinto expr para o relatório) Exemplo: count (gosalesgoretailers. Products. Product name) - (o / p: 41, 15, 21) Tipo de linha de produto) ------------ (o / p: 5, 4, 4) Contagem (tipo de produto para qualquer linha de produto) ----------- ( O / p: 5, 4, 4) Contagem (Tipo de produto para Relatório) ------------------- (o / p: 21 para todos) Máximo: Retorna o máximo Valores dos itens de dados selecionados. A palavra-chave distinct está disponível para compatibilidade com versões anteriores de expressões usadas em versões anteriores do produto. Sintaxe: máximo (distinto expr auto) máximo (distinto expr para todos os expr) máximo (distinto expr para o relatório) Exemplo: máximo (Quantidade) -------------------- ------------ (o / p: 962) máximo (Quantidade para todos gosalesgoretailers. Products. Product tipo) (o / p: 344,4368230) Máximo (Quantidade para qualquer gosalesgoretailers. Products. Product (O / p: 44,78,8230.) Máximo (Quantidade para relatório) ------------------- (o / p: 1,646) Mínimo: Retorna o Mínimo dos itens de dados selecionados. A palavra-chave distinct está disponível para compatibilidade com versões anteriores de expressões usadas em versões anteriores do produto. Sintaxe: mínimo (distinto expr auto) mínimo (distinto expr para todos os expr) mínimo (distinto expr para o relatório) Exemplo: mínimo (Quantidade) -------------- (o / p: 43.330 , 142,150) Mínimo (Quantidade para todos tipo de produto) ---- (o / p: 6, 4, 4, 8230.) Mínimo (Quantidade para qualquer tipo de produto) Mínimo (Quantidade para relatório) ----------------- (o / p: 2) Moving-Average: Retorna o valor adicionando os valores ao anterior com base no numericexp. Sintaxe: média móvel (numericexpr. Numicexpr no prefiltro de exp) média móvel (numericexpr. Numericexpr prefilter distinto). Para expr para auto de relatório Exemplo: média móvel (Quantidade, 2) (o / p: Quantidade Média móvel 198,676 198,676 345,096 271,886 95,552 220,324 96,246 95,889 Movendo-Total: Retorna o valor adicionando os valores ao anterior com base no numericexp Sintaxe: total móvel (numericexpr. Numericexpr no prefiltro exp) total movente (prefixo distinto numericexpr. Numericexpr) para expr para auto de relatório Exemplo: total móvel (Quantidade, 3) Saída: Quantidade Média móvel 198,676 198,676 345,096 543,772 95,552 639,324 96,246 536,894 Porcentagem: Retorna a porcentagem do valor total para os itens de dados selecionados Somente usado em fontes de dados relacionais Sintaxe: porcentagem (numericexpr em prefiltro de exp) porcentagem (prefixo distinto de numericexpr). Para expr para auto de relatório Exemplo: porcentagem (Quantidade) - (o / p: 16, 12, 10.) Percentil: Devolve um valor, numa escala de cem, que indica a percentagem de uma distribuição que é igual ou inferior aos itens de dados seleccionados. Sintaxe: percentil (numericexpr no prefilter do exp) percentile (prefilter distinto do numericexpr). Para expr para auto de relatório Exemplo: percentil (Quantidade) -------- (o / p: 100, 95, 90) Quantile: Retorna a classificação de um valor para um intervalo especificado. Ele retorna números inteiros para representar qualquer intervalo de classificações, como 1 (maior) a 100 (menor). Sintaxe: quantile (numericexpr, numericexpr no prefilter de exp) quantile (numericexpr distinto, prefiltro numericexpr). Para expr para relatório auto Exemplo: Quantile (Quantidade, 5) --- (o / p: 1, 2, 3, 4, 5) Quartil: Retorna a classificação de um valor, representado como inteiros de 1 (maior) a 4 (Menor), em relação a um grupo de valores. Sintaxe: quartil (numericexpr no prefilter de exp) quartil (prefiltro numericexpr distinto). For expr for report auto Exemplo: quartile (Quantidade) ---------- (o / p: 1, 2, 3, 4) Retorna o valor de classificação dos itens de dados selecionados. Se duas ou mais linhas amarrem, então há uma lacuna na seqüência de valores classificados (também conhecida como classificação olímpica). Sintaxe: rank (expr sortorder no prefilter exp) rank (distinto expr sortorder prefilter). Para expr para auto de relatório Exemplo: rank Quantidade) ----------------- (o / p: 1, 2, 3, 4, 8230 ..) Retorna a média de execução por linha (Incluindo a linha atual) para um conjunto de valores Sintaxe: running-average (numericexpr no prefilter exp) running-average (prefixter numericexpr distinto). Para expr para auto de relatório Exemplo: quantidade média em execução ------------ (o / p: Quantidade Média móvel 198,676 198,676 345,096 271,886 95,552 213,108 96,246 183,892 Contagem de execução: Retorna a contagem de execução por linha (Incluindo a linha atual) para um conjunto de valores Sintaxe: running-count (numericexpr no prefilter de exp) count-running (prefilter numericexpr distinto) - (o / p: 1, 2, 3, 8230) Retorna uma diferença de execução por linha, calculada como a diferença entre o valor para a linha atual e a linha anterior (incluindo a linha atual) para um conjunto de valores. Sintaxe: running-difference (numericexpr no prefilter de exp) corrida-diferença (prefixo distinto do numericexpr). Para expr para o auto do relatório Exemplo: running-difference (Quantidade) - (o / p: null, 146420, -249,544, 8230 ..) ) Retorna o máximo de execução por linha (incluindo a linha atual) para um conjunto de valores. Sintaxe: running-maximum (numericexpr no prefilter exp) running-maximum (prefixter numericexpr distinto). Para expr para auto de relatório Exemplo: running-maximum (Quantidade) --------- (o / p: 198676, 345096) Retorna o mínimo de execução por linha (incluindo a linha atual) para um conjunto de valores. Sintaxe: running-minimum (numericexpr no prefilter de exp) running-minimum (prefixter numericexpr distinto). Para expr para auto de relatório Exemplo: running-minimum (Quantidade) --------- (o / p: 198676, 198676, 95552,) Retorna um total de execução por linha (incluindo a linha atual) para um conjunto de Valores. Sintaxe: running-total (numericexpr no prefilter de exp) running-total (prefixter numericexpr distinto). Para expr para auto de relatório Exemplo: running-total (Quantidade) ----------- (o / p: 198676, 5437728230.) Retorna o desvio padrão dos itens de dados selecionados. A palavra-chave distinct está disponível para compatibilidade com versões anteriores de expressões usadas em versões anteriores do produto. Sintaxe: desvio padrão (distinto expr auto) desvio-padrão (distinto expr para todos os expr) desvio-padrão (distinto expr para o relatório) Exemplo: desvio padrão (Quantidade) ------ (o / p: 50.628 , 69.098 8230) desvio-padrão (Quantidade para todos Tipo de produto) -------- (o / p: 50.628, 69.098, 8230) desvio-padrão O / p: 50.628, 69.098 8230) desvio padrão (Quantidade para relatório) Relatório: Desvio padrão Padrão - Desvio pop: Calcula o desvio padrão da população e retorna a raiz quadrada da variância da população. A palavra-chave distinct está disponível para compatibilidade com versões anteriores de expressões usadas em versões anteriores do produto. Sintaxe: padrão-desvio-pop (distinto expr auto) padrão-desvio-pop (distinto expr para todos os expr) padrão-desvio-pop (distinto expr para o relatório) Exemplo: padrão-desvio-pop (O / p: 50.62240898, 69.09035128) standard-desvio-pop (Quantidade para qualquer tipo de produto) (o / p: 50.62240898, 69.09035128) : 50.62240898, 69.09035128) padrão-desvio-pop (Quantidade de relatório) --- (o / p: 59.70601702,) Total: Retorna o valor total dos itens de dados selecionados. A palavra-chave distinct está disponível para compatibilidade com versões anteriores de expressões usadas em versões anteriores do produto. Sintaxe: total (distinto expr auto) total (distinto expr para todos os expr) total (distinto expr para o relatório) Exemplo: total (Quantidade) --------------- (o / p: 198,676, 345,096) Total (Quantidade para todos os tipos de produtos) ------ (o / p: 198,676, 345,096) Total (Quantidade para relatório) --------------- (o / p: 2215354) Relatório: Variação Total: Retorna a variação de itens de dados selecionados. A palavra-chave distinct está disponível para compatibilidade com versões anteriores das expressões usadas em versões anteriores do produto. Variância (distinta expr auto) variância (distinta expr para todos os expr) variância (distinta expr para o relatório) Exemplo: variância (Quantidade) ----- (o / p: 2563.244, 4774.5438230) Variância (quantidade para qualquer tipo de produto) ------- (o / p: 2563.244, 4774.5438230) --------------------- (o / p: 3,564.89125097) Retorna a variância populacional de um conjunto de números após descartar os nulos neste conjunto. Variância-pop (expr distinto) variance-pop (expr distinto para todos os expr) variance-pop (expr distinto para o relatório) Exemplo: variance-pop (Quantidade) ------- (o / p: 2.562.6282905, 4,773.47663957) variance-pop (Quantidade para todos os tipos de produto) ------- (o / p: 2.562.6282905, 4,773.47663957) (O / p: 3,564.80846781) Publicado por Ramana Reddy CH em 22: 44Como calcular a diferença de movimento no Cognos 8 Problema ( Resumo) Este documento descreve como calcular a diferença de movimento no Report Studio quando nenhuma função de diferença de movimento está disponível. Resolver o problema Calcule a diferença de movimento com base na função de movimento total. Etapas: Abra o Report Studio usando o pacote Vendas e Varejistas Crie um relatório de referência cruzada vazio Arraste e solte Linha de produto nas linhas e Ordenar mês nas colunas Arraste Receita na consulta crie outro Item de Dados (nomeie D1) e use a seguinte expressão: Criar um outro Item de Dados (nomeie-o D2) e use a seguinte expressão: D1-Receita Crie outro Item de Dados (nomeie-o movendo-diff) e use a seguinte expressão: Receita-D2 Coloque receita e Moving-diff como medida na crosstab Histórico Número Informações do documento Mais suporte para: Cognos 8 Business Intelligence Report Studio Versão do software: 8.1, 8.2 Sistema operacional: Windows Data modificada: 2008-09-24Teradata Teradata Funções OLAP Média móvel Usando o AVG / OVER Uma média móvel agora pode ser obtida usando a sintaxe ANSI. Esse processo é solicitado usando o AVG usando a opção OVER. Essa opção faz com que o agregado atue como uma função OLAP. Ele fornece uma média de execução para um valor numérico de colunas. Isso permite que os usuários vejam o que está acontecendo com determinadas médias de colunas em uma progressão contínua. Os resultados serão classificados em ordem crescente ou decrescente ea lista de classificação pode consistir em colunas únicas ou múltiplas como chaves de classificação. A seguinte sintaxe ANSI é usada com o AVG para fornecer a funcionalidade MAVG OLAP: No entanto, para fornecer a funcionalidade em movimento, é necessário ter um método que designe o número de linhas a serem incluídas no AVG. A versão ANSI do MAVG também usa uma especificação ROWS no OVER para solicitar o número de linhas a envolver na operação como largura. Como o MAVG, valores válidos para a especificação de largura podem estar entre 2 e 4096. Além disso e ao contrário do MAVG, ele permite que o AVG adicione valores de colunas contidas em linhas que estão antes da linha atual e também linhas que estão após a linha atual . O MAVG só permite linhas que precedem (antes) a linha atual. O próximo SELECT usa o AVG para produzir um relatório semelhante ao anterior MAVG visto, classificando na data de vendas, para as datas em setembro: O ROWS 2 é o equivalente a usar a largura de 3 no MAVG. Para ver as médias do produto para o mesmo período, o SELECT pode ser modificado para adicionar o ID do produto ao tipo: Média móvel com recursos de redefinição Como as outras funções OLAP, existe um método para redefinir uma média móvel para fornecer uma pausa ou redefinir para ocorrer. Usando AVG e OVER / ROWS e PARTITION BY Um reset em uma média móvel agora pode ser obtido usando a sintaxe ANSI. Esse processo é solicitado usando o AVG solicitando a opção OVER. O PARTITION BY identifica a coluna usada para iniciar uma redefinição quando seu valor muda. A seguinte sintaxe ANSI é usada com o AVG para fornecer a funcionalidade MAVG OLAP: O próximo SELECT usa o AVG para produzir um relatório semelhante ao anterior MAVG visto, classificando e quebrando no Product ID, mas apenas para as datas anteriores a 2 de outubro: Do PARTITION BY faz com que a reinicialização ocorra quando o número do produto muda de 1000 para 2000 na quinta linha. Portanto, a média é 41.888,88 apenas para essa linha. Em seguida, a média começa novamente para todas as linhas para o produto 2000.Tema tópico Movendo-total / funções de média móvel dando números estranhos Pergunta não respondida Esta questão ainda não foi respondida. Darren Gruber disse: Eu tenho um relatório crosstab bastante simples que calcula uma contagem simples de cruzamento de critérios por mês e ano. (Ver captura de tela). A contagem está funcionando bem, mas o movimento total (contagem, 3) está produzindo alguns números estranhos. Veja como o arquivo de ajuda descreve a função de movimento total. Mas como você pode ver no meu screenshot anexado, não é mesmo esperar até que ele tem 3 meses de antes que ele dá um resultado, o que também é errado. Portanto, Observe também que se a contagem estiver vazia, o total móvel está vazio, embora possa ter linhas de contagem anteriores para trabalhar. Ive tentou substituir total móvel com média móvel e obtenho resultados semelhantes, embora números menores. Qualquer ajuda seria muito apreciada. Eu posso ser mais específico sobre o relatório se mais informações são necessárias. Atualizado em 2012-01-19T07: 58: 22Z em 2012-01-19T07: 58: 22Z por SystemAdmin Qualquer pessoa disposta a compartilhar seus pensamentos por favor fazê-lo. Obrigado Os resultados na sua tela estão corretos. No Grp 1 você tem os valores Janeiro Fevereiro Março Abril Maio 198 177 158.5 0 0 Os totais em movimento são: Janeiro: (valor de Janeiro) (sem valores anteriores) 198 0 198 Fevereiro: (valor de Fevereiro) (valor de Janeiro) Valores) 177 198 0 375 Março: (valor de Março) (valor de Fevereiro) (valor de Janeiro) 158,5 177 198 533,5 Abril: (valor de Abril) (valor de Março) (valor de Fevereiro) 0 158,5 177 335,5 Maio: (valor de Maio) Valor) (valor de março) 0 0 158,5 158,5 Assim, o movimento total parece estar fazendo exatamente o que deveria estar fazendo. Se você quiser parar de usar o movimento total quando a medida se torna zero, então você pode considerar usar lógica adicional em sua expressão. Você pode considerar: Em uma nota lateral, se você estiver usando um pacote dimensional, então seria melhor usar resumos de membros em vez das funções regulares de resumo destinadas a consultas relacionais. A expressão para o total móvel com resumos de membros seria semelhante a: Atualizado em 2014-03-25T08: 36: 22Z em 2014-03-25T08: 36: 22Z por iron-man Os resultados em sua imagem estão corretos. No Grp 1 você tem os valores Janeiro Fevereiro Março Abril Maio 198 177 158.5 0 0 Os totais em movimento são: Janeiro: (valor de Janeiro) (sem valores anteriores) 198 0 198 Fevereiro: (valor de Fevereiro) (valor de Janeiro) Valores) 177 198 0 375 Março: (valor de Março) (valor de Fevereiro) (valor de Janeiro) 158,5 177 198 533,5 Abril: (valor de Abril) (valor de Março) (valor de Fevereiro) 0 158,5 177 335,5 Maio: (valor de Maio) Valor) (valor de março) 0 0 158,5 158,5 Assim, o movimento total parece estar fazendo exatamente o que deveria estar fazendo. Se você quiser parar de usar o movimento total quando a medida se torna zero, então você pode considerar usar lógica adicional em sua expressão. Você pode considerar: ltpre classjava dw dados-editor-langjava dados-pbcklangjava dirltrgtIF (Total de Funcionários 0) THEN (0) OUTRA (movimentação total (Total de Funcionários, 3 por Ano, Grupo) Você está usando um pacote dimensional, então seria melhor usar resumos de membros em vez das funções de resumo regulares destinadas a consultas relacionais. A expressão para o total móvel com resumos de membros seria semelhante a: ltpre classjava dw dados-editor-langjava data-pbcklangjava dirltrgtaggregate (Total de funcionários dentro do conjunto lastPeriods (3, currentMember (Hierarquia Cube. Time Dimension. Time)))) lt / pregt Aprecie os insumos. Vou tentar. Obrigado Phil WOne de maneiras eficazes para resolver este problema é usar ETL para gerar tabela sumário para medidas agregadas, como média de 4 semanas, média de 13 meses. Principais vantagens: Fácil de desenvolver relatório, já que os dados estão prontos para isso. Arquivado bom desempenho Principais desvantagens: Necessidade de desenvolver ETL, apenas pequena porcentagem de dados gerados serão utilizados A combinação ainda é limitada Este documento destina-se a fornecer quatro outras opções de solução. - Turn tempo relativo para medir - Usar o mapa de parâmetros para resolver problema de tempo relativo complicado - Usar consulta juntada no nível de relatório para corrigir o período de rolamento até a edição de data - Usar média móvel / Total - criar e classificar um relatório de tabela cruzada com diferentes períodos Este documento é Pretende fornecer quatro outras opções de solução. A propósito, este tópico está relacionado com outro tópico - Como simplificar e centralizar a lógica de data na ETL e opção de solução de relatório 1 - Turn tempo relativo para medir Este conceito não é novo, que é proposto a partir da melhor prática do IBM Cognos, De www. ibm/developerworks/data/library/cognos/page90 Vantagens: rendimento desempenho muito melhor e conseqüentemente escalável girando a tabela tela cheia para juntar com consulta costurada e fará o desenvolvimento de relatório muito mais fácil. Desvantagens: Quando há novo requisito, você provavelmente precisará alterar o gerenciador de estrutura para adicionar novo esquema STAR, o que torna o Framework muito complicado. Um exemplo semelhante é fornecido abaixo. O processo para construir essas medidas: Etapa 1: Criar vários objetos de consulta baseados em A mesma tabela de fatos AGFACTOPSWeeklyInventory, e nomeada com nome diferente como PriorWeek, 4WeekAgo e BOY (a semana 53 do ano passado). Além disso, crie uma nova tabela de deslocamento de data para configurar a data relativa Etapa 2: Criar vários objetos de modelo baseados em todas as tabelas de fatos da camada de banco de dados Etapa 3: Criar relação com todas as dimensões para o objeto Modelo, exceto a dimensão de dados. A chave real é unir a tabela de fatos com a tabela CTRLDateOffset para dois casos: Caso 1: junção simples para dados de ponto a tempo Caso 2: junção com expressão usando entre para dados agregados, como resumo de 4 semanas Etapa 4: Criar a relação entre data Dimension e CTRLDateOffset Etapa 5: definiu um inventário de combinações Fato na camada de negócios conforme abaixo Nota: Eliminar a tabela CTRLDateOffset, em vez disso, acomodou-os em Dim Time. A vantagem é que teremos um esquema STAR claro, não floco de neve. Removida a etapa 1 para criar vários objetos de consulta baseados na mesma tabela de fatos na camada de banco de dados. Em vez disso, há apenas uma tabela de fatos na camada de banco de dados, enquanto há muitos assunto de consulta de modelo de fato na camada de negócios. Isso tornará o modelo mais claro e menos esforço do que antes. Opção de solução 2 8211 Use o mapa de parâmetros para resolver o problema de tempo relativo complicado Para obter quadros de tempo complicados, a melhor maneira é o mapa de parâmetros. O exemplo a seguir é usado para demonstrar essa idéia. Você pode baixar especificação de relatório e consulta para revisão em detalhes O principal desafio para esta amostra é encontrar o número da semana certa quando a semana é final de ano de cruz. Se nós don8217t usar o ETL, medida relativa descrita acima, então o mapa de parâmetros é provavelmente a melhor opção. Uma vez definidas as semanas específicas, os dados podem ser filtrados como exatamente os dados necessários. Etapa 1. Criar consulta para obter tempo relativo. Observe que todo o resultado da consulta de detalhe deve ser convertido como tipo consistente. Select converter (varchar (50), CYCurrentWeekSD) como PKey. Converter (int DAYKEY) como Valor de gosales. TIMEDIMENSION onde DAYDATE 2007-07-15 UNION select converter (varchar (50), CYCurrentWeekED) como PKey. Converter (ano (DATEADD (dia 6. DAYDATE)) 10000 mês (DATEADD (dia 6. DAYDATE)) 100 dia (DATEADD (dia 6. DAYDATE))) como o valor de gosales. TIMEDIMENSION onde DAYDATE em (selecione DAYDATE de gosales. TIMEDIMENSION onde DAYDATE 2007-07-15) UNIÃO. Etapa 2. Carregar a consulta acima para a camada de banco de dados, a configuração SQL é nativa. Essa configuração lhe dará flexibilidade para obter lógica complicada. Etapa 3. Criar um mapa de parâmetros com base na consulta Tempo relativo Passo 4. Criar todos os cálculos com base no mapa de parâmetros Etapa 5. Definir relatório Bom desempenho, como você pode filtrar conjunto de dados corretos Muito flexível para definir intervalos de datas e seu título, Como instrução SQL pode gerar Can8217t ou muito difícil de lidar com o período de rolamento, especialmente para o gráfico de tendências Opção de solução 3 8211 Use juntou consulta no nível de relatório para resolver o período de rolamento até à data questão Para obter dados de tendência para o período de rolamento, . Por favor, faça o download da especificação do relatório para revisão em detalhes No caso de você mudar o gerente ETL e Framework, você tem que perceber uma idéia no estúdio de relatório. A consulta no estúdio de relatório será usada para imitar o conceito para girar o tempo relativo às medidas. Etapa 1: Definir a consulta básica com dados para cada mês Etapa 2: Junte-se a esta consulta por si mesma como golpe Com join: qMonthYTD. Month (numérico) ltqMonth. Month (numérico) A receita YTD é qMonthYTD. Revenue Outra maneira é criar tempo offset Etapa 2: Juntar dados de mês com deslocamento de tempo Com join: qMonth. Month key entre qTimeOffsetYTD. BeginMonth e qTimeOffsetYTD. EndMonth Receita YTD: qMonth. Revenue Solução opção 4 8211 Uso Média móvel / Total Se o período é definido claramente, então o total móvel é a boa solução para resolver a questão da tendência. Total de 4 meses para a região: total móvel (Receita, 4 para a Região) Opção de solução 5 8211 criar e classificar um relatório de tabela de referência cruzada com um tempo diferente Períodos Contexto Consulte o relatório abaixo É solicitada a classificação por colunas, bem como linhas com base na receita de YTD Há muitas maneiras de fazê-lo. Por favor, verifique o meu post antigo Como lidar com tempo relativo (relacional modelo focado) para referência. A solução descrita abaixo pode ser considerada como outra opção. Faça o download da especificação do relatório para análise detalhada. União todos os dados como uma única consulta para crosstab A idéia é fazer o período de tempo como X colunas. Precisamos nos certificar de que sua consulta é união capaz, o que significa que precisamos lançar item de dados como tipo de amostra Definir colunas de classificação para ambas as direções X e Y Para ordenar as colunas de período de tempo ou direção X, uma coluna XSort é definida para dar uma Número baseado em qualquer período, ou grupo de período. Para classificar linhas ou direção X, uma coluna YSort é definida para obter o valor da medida. Notas Esta solução é a apropriada quando há dados grandes, as colunas são dinamicamente determinadas. No entanto, é um pouco difícil de formatar.
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