Moving Media Oracolo 11g

Ho consultato questa domanda - OBIEE media mobile Mavg per 4 settimane su tabella pivot - al fine di capire come fare una media mobile a OBIEE Tuttavia, sto avendo difficoltà che calcolo elemento in un perno table. In la vista tabella pivot ho pensato vorrei solo scegliere Nuovo elemento calcolato e creare il mio movimento funzione di media per i valori imperniati Eppure, i valori dal menu a discesa gli elementi che voglio media non sono presenti credo che questo potrebbe essere dovuto al fatto che non vengono estratti i valori dei dati, ma in precedenza calcolate valori dai dati nelle colonne della tabella originale s ho provato selezionando trattare come colonna attributo, ma questo non è riuscito così come posso creato una media mobile all'interno della tabella pivot per una colonna che è stata calcolata dai data. Looks originali simili a this. Where il valore è quantità venduta giorni e sia quantità venduta e giorni vengono memorizzati nei dati originali table. asked 25 luglio 16 a 13 25.Go alla scheda criteri e tirare in una misura di qualsiasi misura farà Ora modificare tale misura s formula di colonna al tuo formula della quantità venduta giorni avrei rinominarlo come well. When si clicca sopra la scheda dei risultati, si vedrà che colonna aggiunta a tutte le viste Basta modificare ogni vista e rimuovere la colonna dalle viste non si vuole vedere in voi può anche sostituire la colonna del valore esistente nella tabella pivot se era presente con questa nuova tabella calcolato column. Pivot elementi calcolati sono tipicamente utilizzati in combinazione con colonne che sono già nel perno table. answered 26 16 luglio alle 11 28.In OBIEE è possibile impostare una linea di totale, a qualsiasi livello di tabella e del perno nell'esempio il totale è al risultato dell'anno e totale complessivo level. The del totale dipende dalle impostazioni di aggregazione nella formula Se cambieremo le entrate totali s regola di aggregazione Linea somma di default a media, avremo un totali diverse result. This è grande fino a quando si è soddisfatti con le opzioni che si have. In mio caso mi è stato chiesto di mostrare la media ponderata nel totali line. What significa. Se ho venduto 1000 articoli per ogni 1, la vendita è 1000.If ho venduto 1 articolo per 1000, la vendita è 1000 come well. The media della vendita è 1000 1000 2 1000.The media ponderata della vendita è di 1000 1000 1000 1 1 998002.There è opzione predefinita di media ponderata in OBIEE per rendere assolutamente impossibile, la tabella di origine è stato aggregato I don t avere 1000 linee di 1, ma solo 1 riga di dati Così ho deciso di falso tabella originale it. My avuto 4 colonne nome, codice, numero e valore per la prima riga dell'esempio di sopra del conteggio è il 1000 e il valore 1.I voleva ulteriore colonna che moltiplica conteggio e valore alla transazione, non aggregate livello ho potuto richiedere come una variazione dei dati fonte, ma ho deciso di creare un calcolato column. In Administration ho aggiunto una colonna denominata multip in cui la fonte di colonna è derivato da mapping. There fisico ho creato un value. The aggregazione conteggio calcolo della colonna è Sum. Next ho creato un Analysis sulla base di quelli 5 columns. How di aggiungere al totale per ogni nome di ho selezionato combinare i risultati ai criteri selezionati e Unione All. In secondo criterio ho la following. In colonna nome, il nome column. In colonna codice, il misure stringa Total. Then ho rimosso i nomi delle cartelle, per clarity. sum count1 da name1.sum valore1 da name1.sum multip da NAME1 somma count1 da name1.Now abbiamo bisogno dei finishing. I finali hanno bisogno di risolvere la prima per nome e poi da codice Ma come posso essere sicuro che il totale della stringa sarà l'ultima per ogni nome ho deciso per concatenare uno spazio prima di ogni codice la formula code. Last passo è quello di cambiare il colore delle celle nella riga del totale utilizzando Formato condizionale, di volta in volta il codice Total. One ultimo problema possiamo t permettere all'utente cruscotto per ordinare la tabella o divertirsi con esso Così, alla analisi properties. I impedirà tutti Examples. Analytic interactions. A Calcolo funzioni sono classificati nel seguente categories. Ranking - indirizzo professionale domande come Quali sono i top 10 e inferiore 10 addetti alle vendite per region. Banding - domande indirizzo professionale come quello che i marchi costituiscono il 25 di sales. Windowing - domande di business Indirizzo come quello che è la media mobile a 13 settimane di un prezzo del titolo o che cosa è il somma cumulativa di vendite per region. Reporting aggregati - Dopo una query è stata elaborata, valori di aggregazione, come il numero di righe risultanti, o la somma di una colonna in un insieme di righe affrontare questioni come quello che sono vendite di ogni prodotto s come percentuale del le vendite per il suo prodotto group. Lag piombo - domande di business indirizzo del tipo Quali regioni crescita delle vendite del 1998 rispetto al 1997 è stato superiore a 20, e qual è il valore delle vendite dell'esercizio 1996 al netto delle vendite di Esercizio 1996.Statistics - Eseguire l'analisi statistica con applicazioni per fogli di calcolo business intelligence OLAP per esempio, covarianza e regressione lineare functions. A 5 2 calcoli e di perforazione in e fuori di data. When si utilizza funzioni analitiche, si noti che hanno una definizione precisa che non cambia mentre si procede, pivot, o ordinare il set di risultati, ad esempio, se si utilizza la funzione Classifica per assegnare ranghi ai dati di vendita partizionati per trimestre, se si esegue il drill basso il livello Month, il rango ancora si applica solo al quarto level. A 5 3 Informazioni su The Analytic Template. When funzione creazione di funzioni analitiche in Discoverer Desktop, è possibile digitare o incollare direttamente nella finestra di dialogo di calcolo, oppure è possibile selezionare la funzione list. If li si seleziona dalla lista delle funzioni, si sono presentati con un generico Analytic template funzione che consente di definire la funzione che ti dice quali sono le informazioni necessarie per fornire modelli dovrebbe essere usato come guida poiché i modelli sono progettati per coprire la maggior parte dei tipi di utilizzo, non sarà sempre necessario utilizzare ogni parte del modello. Ad esempio, quando si incolla un nuovo grado analitico funzione in una scatola di calcolo, Discoverer Desktop fornisce la seguente partizione template. OVER cON expr1 ORDER BY expr2.Although è possibile definire una funzione complessa utilizzando entrambe le espressioni espr1 che espr2, spesso è possibile definire un semplice funzione utilizzando solo ORDER BY espressione per example. RANK OLTRE ORDER BY Sales. This esempio colloca dati di vendita definite nel item. NOTE vendite per impostazione predefinita, i risultati dati vengono ordinati in ordine crescente ASC, null primi NULLS FIRST. For ulteriori informazioni su le espressioni utilizzate dal modello di funzione analitica, si riferiscono a più su la funzione analitica Template. A 5 4 Classifica Funzione Examples. A 5 4 1 Informazioni sulle funzioni Ranking. Ranking calcolare il rango di un oggetto rispetto ad altri elementi di un list. A ordinata 5 5 1 Banding. Banding è un tipo di classifica che divide un elenco di valori in una partizione in un numero specificato di gruppi chiamati Band noto anche come secchi e assegna ogni valore ad un Band. Two comuni tipi di bande di are. Banding valore - questo suddivide i valori in gruppi in base al loro valore noto anche come equi-larghezza bands. Here, la funzione richiede in genere il più grande valore di meno il valore più basso, e divide il risultato per il numero di bande necessari questo valore definisce l'intervallo di ogni Band. Values ​​vengono poi assegnati ai gruppi in base al quale vanno cadono in Pertanto, il numero di valori in ciascuna banda può essere diverso, ad esempio, se abbiamo 100 valori e dividerli in gruppi di quattro equi-larghezza, ogni banda può contenere diversi numeri di values. Use funzione GRANDE o la funzione CASE per la produzione di fasce Equi-larghezza basate su value. Banding dal rango - questo divide i valori in gruppi in base al loro rango noto anche come equi-altezza bands. Here, la funzione divide il numero di I valori nella partizione per il numero di bande, che fornisce il numero di valori in ogni band. An altrettanti valori vengono quindi collocati in ciascuna banda Per esempio, se abbiamo 100 valori e dividerli in quattro bande equi-altezza, ciascuna banda contiene 25 values. Use la funzione NTILE per la produzione di bande di equi-altezza in base rank. A 5 5 2 produrre fasce Equi-larghezza 1. Questo esempio divide dati di vendita in bande in base al loro valore noto anche come equi-larghezza bands. A 5 6 1 Informazioni sulle funzioni Windowing. Windowing vengono utilizzati per calcolare gli aggregati utilizzando valori da altre righe ad esempio, cumulativo, in movimento, e centrato aggregates. Two tipi comuni di windowing are. Windowing con offset logici - qui, l'offset è basato su un valore di rispetto ad un valore esistente, ad esempio, tre mesi precedenti la data value. For esempio, se abbiamo una lista di dati di vendita mensili, una finestra di logica potrebbe calcolare una media mobile dei tre mesi precedenti, comprensivo della corrente month. When calcolo del media, il calcolo assume un valore NULL per mesi mancanti dalla lista nell'esempio, la media mobile a tre mesi per novembre assume valori NULL per i mesi mancanti settembre e October. Windowing con offset fisico - qui, la si basa su un compensato valore che è un numero specificato di righe da un valore esistente, ad esempio, tre righe dell'esempio item. For corrente, se abbiamo una lista di dati di vendita mensili, una finestra fisico potrebbe calcolare una media mobile degli ultimi tre file ignorando mesi mancanti. Quando il calcolo della media, il calcolo ignora mesi manca dalla lista nell'esempio, la media mobile a tre mesi per novembre utilizza giugno, luglio e novembre nel calculation. A 5 6 2 Calcolare a tre mesi in movimento average. This vendita esempio utilizza una finestra logico per calcolare un movimento tre mesi average. A Vendite 5 8 1 Lag piombo Functions. LAG e le funzioni di piombo sono in genere utilizzati per confrontare i valori in diversi periodi di tempo, ad esempio, confrontare i dati di vendita nel 2000 con dati di vendita nel 2001.LAG - fornisce l'accesso a più di una riga di una tabella, allo stesso tempo, senza un auto-join. LEAD - fornisce l'accesso a una riga a un offset dopo la position. A corrente dato 5 8 2 cifre di vendita in tutta confronta moltissimo. È ad esempio a confronto i dati di vendita in tutta time. Video Informazioni Analisi anno di calendario dell'anno, le vendite SUM. Department video vendita o reparto video Rental. LAG Somma vendite, 1 OLTRE ORDER BY Year. Because non ci sono dati comparativi per il 1998, il valore dell'anno precedente per il 1998 è blank. A 5 8 3 Calcolare la crescita delle vendite attraverso i time. Using comparativi dati di vendita da esempio 11 8 2, questo esempio calcola la crescita delle vendite attraverso file. Un 5 9 1 Informazioni sulle funzioni statistiche Functions. Statistics sono utilizzati per calcolare covarianza, correlazione , e le statistiche di regressione lineare Ogni funzione opera su un insieme non ordinato possono anche essere usati come finestre e reporting functions. A 5 9 2 Calcolare lineari regression. This esempio calcola una linea di regressione dei minimi quadrati ordinari che esprime la somma di profitto per Mese come funzione lineare della sua SUM vendite le seguenti funzioni sono used. SLOPE - pendenza della determinazione del line. INTERCEPT di regressione - intercetta determinazione della regressione line. REGRR2 - coefficiente di determinazione del line. REGRCOUNT di regressione - numero di items. REGRAVGX - salary. A media 6 di più su la funzione analitica Template. When si incolla una nuova funzione analitica in una scatola di calcolo, Discoverer Desktop fornisce la seguente partizione template. OVER generico dA expr1 ORDER BY expr2.The espressioni vengono usate come follows. OVER - indica che la funzione opera su un set di risultati della query, dopo che sono state applicate le altre clausole di query, come ad esempio FROM, WHERE, HAVING etc. PARTITION BY - partizione o di un gruppo i risultati della query set e g PARTITION BY Region. ORDER BY - specificare come il risultati esposti è logicamente ordinati e g ORDER BY vendite SUM. For ulteriori informazioni sulle espressioni Oracle, fare riferimento a ottenere più Information. A 7 funzioni analitiche e Sequencing. When si utilizza funzioni analitiche in condizioni, il modo in cui si combinarle con non-analitica funzioni colpisce i dati restituiti dalla query il seguente sequenza governa apply. Where condizioni contengono solo funzioni non analitiche, questi vengono applicati prima Condizioni che contengono analitica functions. In l'esempio precedente, la condizione centrale Regione viene applicato per primo, poi la posizione è computerizzata, allora la condizione Grado 3 viene applicata, che contiene un function. Where condizioni analitiche contengono una combinazione di funzioni non analitiche e funzioni analitiche, le funzioni analitiche vengono applicati prima che il non-analitica functions. In l'esempio precedente, la posizione è valutato, allora la condizione Grado 3 si applica, quindi la condizione centrale Regione è applied. To illustrare come il sequenziamento colpisce i dati restituiti da una query, si consideri il seguente due scenarios. In il primo scenario di cui sopra, si applica due semplici condizioni Central Region, e Rank 3 in cui posizione è una funzione analitica la condizione Regione centrale viene applicato per primo, poi Grado 3 Pertanto, solo i dati di vendita per la regione centrale che hanno una classifica di tre o meno sono incluse nei risultati Set. In il secondo scenario di cui sopra, applichiamo un singolo avanzata Condizione Regione centrale e Rank 3, in cui posizione è una funzione analitica la condizione grado 3 è applicato per primo, poi la condizione centrale Regione Pertanto, solo i dati nella regione centrale che hanno una classifica generale di tre o meno sono inclusi nel Set. 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