Cálculo dinámico de la media

[Syndicate_Admin]

Quiero crear una tabla que muestre el último objeto de cuenta de resultados móvil de 3 meses (octubre-noviembre-diciembre de 2022), por ejemplo, Costo de ventas. Quiero mostrar lo siguiente:

- 4ª columna --> el promedio de los últimos 3 meses.

- 5ª columna --> Costo de ventas para el mes actual (enero 2023)

- 6ª columna --> el pronóstico para enero de 2023 -- esto se obtendrá de una tabla de datos de búsqueda

- 7ª columna --> mostrar la diferencia (real enero 2023 vs. pronóstico enero 2023

- 8ª columna --> el presupuesto para enero de 2023 -- esto se obtendrá de una tabla de datos de búsqueda

- 9ª columna --> mostrar la diferencia (real enero 2023 vs presupuesto enero 2023

- 10ª columna --> mismos datos que la 5ª columna

- Columna 11 --> mostrar la diferencia en el mismo mes del año pasado (PY - año anterior)-- esto se obtendrá de la tabla de datos existente (datos de 2022)

- Columna 12 --> mostrar la diferencia de enero de 2023 con respecto a la media móvil de 3 meses (para este caso, es octubre-noviembre-diciembre de 2022)

Esta es la tabla de Excel que se replicará -->

[Syndicate_Admin]

Esto no es algo que pueda hacer en DAX, ya que introduce una referencia circular. (No puede volver a escribir los resultados de una medida en una columna, como el 1503 en el ejemplo que tendría que volver a la columna de valor).

Solo puede hacerlo en Power Query a través de List.Accumulate. Pero entonces perdería sus capacidades de modelado de +/- 20%.

[Syndicate_Admin]

Hola, necesito ayuda con la siguiente pregunta

Cada producto tiene datos, para eso tenemos que crear datos como media móvil de los últimos 4 meses

Por ejemplo: Estados Unidos 37101 abril, mayo, junio, julio son 1683,1668,776,1885. Prediga agosto como promedio de los 4, luego use el promedio de mayo, junio julio, agosto como septiembre. Y un control deslizante que se puede usar para hacer -20% a +20%. Donde verificamos el pronóstico en caso de que vayamos -1% de la media móvil o 5% de la media móvil. He creado un control deslizante usando Nuevo parámetro

Fórmula Dax (medida rápida) - Product_Count media móvil =
SI(
ISFILTERED('Table_name'[dimdate]),
ERROR("Las medidas rápidas de inteligencia de tiempo solo se pueden agrupar o filtrar por la jerarquía de fechas proporcionada por Power BI o la columna de fecha principal."),
VAR __LAST_DATE = ENDOFMONTH('Table_name'[dimdate].[ Fecha])
DONDE __DATE_PERIOD =
FECHASENTRE(
'Table_name' [dimdate]. [Fecha],
STARTOFMONTH(DATEADD(__LAST_DATE, 'Media móvil'[Valor de media móvil], MES)),
__LAST_DATE
)
DEVOLUCIÓN
PROMEDIOX(
CALCULATETABLE(
RESUMIR(
VALORES('Table_name'),
'Table_name' [dimdate]. [año],
'Table_name' [dimdate]. [Cuarto No],
'Table_name' [dimdate]. [Cuarto],
'Table_name' [dimdate]. [MesNo],
'Table_name' [dimdate]. [Mes]
),
__DATE_PERIOD
),
CALCULAR(
SUMA('Table_name'[Product_Count]),
ALL('Table_name'[dimdate].[ Día])
)
)
)

¿Podría por favor ayudarnos?

Gracias.

[Syndicate_Admin]

Ok, ¿Qué has probado y dónde estás atascado?

[Syndicate_Admin]

Inicialmente intenté usar el siguiente cálculo de DAX -->

(CALCULAR([Adj Balance],FECHASSINPERÍODO(«FS_Conso_TB_2022 (2)»[mes],LASTDATE(«FS_Conso_TB_2022 (2)»[Mes]),-3,MES))/30/1000) basado en la tabla Calendario donde Año-Qtr están representados en la segmentación de datos. Sin embargo, incluso si elijo cualquier trimestre, mostrará los mismos resultados, lo cual es incorrecto.

[Syndicate_Admin]

Obtener el mismo resultado en toda la columna generalmente se debe a un modelo de datos mal cableado. Comprueba las instrucciones de los filtros.

[Syndicate_Admin · Accepted solution]

Gracias... después de verificar las relaciones y la fórmula DAX, el cálculo dinámico de los datos de 3 meses ahora está funcionando, >

Media móvil de tres meses = -(CALCULAR(SUMA(«FS_Conso_TB_2022 (2)»[Saldo ajustado]),FECHASSINPERÍODO(«FS_Conso_TB_2022 (2)»[Mes],LASTDATE(«FS_Conso_TB_2022 (2)»[Mes]),-3,MES))/3)/1000000

La relación [Mes} debe ser uno a uno para que la segmentación de datos funcione también cuando se seleccione qué mes mostrar.