是一种技术指标,用于分析德国DAX指数的走势。它是通过对DAX指数的历史数据进行加权平均计算得出的。
具体计算方法如下:
基于4级指数的DAX移动平均可以帮助分析DAX指数的趋势,判断市场的走势是否具有一定的稳定性。它可以平滑价格波动,减少噪音,更好地反映市场的长期趋势。
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这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样,在市场低迷,或者说,金融危机的时候,市场的波动率急剧增加。于是,就有了恐慌指数这个东西,也就是Vix,其实就是市场的波动率指数。
在本公众号的第4篇推文里,我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到,Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现,Power View的预测功能用的是指数平滑法(Exponential Smoothing),同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承,可以推测应该也是沿用指数平滑法。
有伙伴说一段时间没有更新文章,这一次顶十次。明明能拆成十期的文章,非要一次写完,没办法,厚道。
之前已经简单与大家聊过 Power BI 中的分组问题了,近日朋友又问了一个实际工作中的问题,恰巧也与分组有关,便整理之后,与众位朋友共享,再谈 Power BI 分组的博大精深。
在财务中业财一体化,是一个必然趋势,而如何借助 Power BI 来构建这套系统,需要借鉴一套专业作品来进行。
在 PowerBI 中进行这类分析的显著好处之一就是:动态性。在用户选择切片器的不同值后,整个计算重算,并根据用户的选择完成重算,这个选择在实际应用中,可以是门店,品牌,商品等各个维度,以在更加定制化的方面发现其规律。
apply() 和applymap()是DataFrame数据类型的函数,map()是Series数据类型的函数。apply()的操作对象DataFrame的一列或者一行数据, applymap()是element-wise的,作用于每个DataFrame的每个数据。 map()也是element-wise的,对Series中的每个数据调用一次函数。
如果将任何一个点的值都由此前的7个值平均得到,就是7日移动平均了。考察如下的示意图:
时间序列数据,即以时间点(年月日时)为轴的序列型数据。时间序列预测具有广泛的应用场景,包括销量、股市指数、房价走势等等。本文介绍几种常见预测模型在Power BI(以下简称PBI)中的实现。
在 2022 年 12 月的更新中,Power BI 正式推出了 DAX 窗口函数。
每个门店由店长管理,店长的管理被评价得到KPI。现在希望按照如下结构显示,该如何实现?
跟指数平滑法(ETS)同样经典的另一个时间序列预测模型是ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model,整合移动平均自回归模型)。ARIMA完整模型如下方程所示:
作者:钱塘小甲子 来源: http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/53647159 1.pandas的一个技巧 apply() 和applymap
表的递归关系在表示组织结构的时候非常有效,但是我们往往需要它的展开型结构,这就需要对递归进行展开。
这个问题在我一开始接触PowerBI的时候就在思考,进过大量实践,略有所得,分享记录如下。表面上都是PBIX文件,但生产它们的过程却完全不同,有的完全是乱做瞎做的,而有的则是通过标准化的方式逐步推进完成的。
该模型可以反应随着时间的发展,多品牌,多SKU,多地区等表示任何多系列的元素的发展。
在 PowerBI 中,矩阵的确是最强大而复杂的结构,为了突出显示各种信息,需要对内容来高亮显示。
上期中,已经把一个看板搭建完成了,但是很多技术细节并没有做解释,这里把上一节没有讲的细节讲一下~
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验,并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后,使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将确定计算风险因素的不同方法对模型结果的影响。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)
最近我们被客户要求撰写关于股票指数的研究报告,包括一些图形和统计输出。本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)
小伙伴催更了。准备放大招,所以,很多内容停滞了。如果本文的技巧让您震撼,那如果告诉您,本文仅仅是开胃菜呢。开始吹吧。
本文来研究客户的交易年龄。与自然年龄不同,交易年龄指的是客户在发生交易时的年龄,这在多年分析中的差异就会非常显著。
很多人说国内的学习资料太少,在学习的过程中坎坷不断,我与大多数PowerBI学习者一样,一边读外文的博客摸索一边铺路,在不断尝试和与人分享的过程中,总结了个人认为最宝贵的十条DAX学习经验,分享给读者。
移动平均,大家都清楚了,但是降噪,加权后再移动平均,将移动平均的能力推向了更高境界。
我们知道,人类具有「举一反三」的能力,即学习一个新概念后立即就能用它来理解相关用法。例如,当小朋友知道如何「跳」,他们就会明白「在房间里跳两次」是什么意思。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数,它返回的结果不是一个标量值,而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时,表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念,而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用,以及如何在常见的场景中,包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止,你
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言,Data Analysis Expressions 数据分析表达式,简称DAX表达式,其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX,但是除了最简单的基础聚合运算以外,其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且,你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验,典型的情况会是:你精心制作的一个 Power BI 报告初稿,会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
自开始吆喝知识变现并推出视频课程,已经过了一个季度的时间,总想做一次宣传,但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录,索性我把自己的商业机密公开,来个PowerBI学以致用,让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
那么,如何实现呢?本文介绍两种方式。喜欢看视频的读者可以直接跳过文字,下拉到视频操作。
最近白茶在读《圣经第二版》,再加上有很多小伙伴问过白茶总计栏显示不合理的地方,白茶决定抽出一期来描述一下上下文。
虽然Excel的PowerPivot没有计算表功能,可能某些DAX新函数也不支持,但这并不妨碍它的强大。
PowerBI中的权限控制是分层次的,具体请以官方文档为准。但为了便于快速理解,这里特此编制了一个权限结构图:
如果嫌麻烦,也可以直接跳到 RFM 4.0 的说明。如果说,RFM 4.0 的本文实现是自评 80 分,那么此前的 RFM 3.0 与之相比,大概只能是:30 分。RFM 4.0 的进步是全方位的,它不仅体现 PowerBI,DAX 的能力,体现业务逻辑,还体现了综合全部要素抽象简单统一的能力。
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望,才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程,并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
很多小伙伴反应说已经用罗叔的教程解决了很多 PowerBI 难题并在工作中制作了很多报告,导航也是一个难题,有什么方法可以快速建立导航和菜单系统吗?
本文蕴藏杀机,PowerBI DAX 设计的诸多精华尽在一个模型,推荐仔细阅读。上篇文章写得少得可怜,很多战友提出严重抗议,要求继续揭示这其中的奥秘,好吧,你吩咐,我照办。
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言,与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果(除了一些例外情况,例如使用参数时),但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果,具体取决于您使用它的位置和方式,也就是:上下文。
从右向左,依次表示:1 + 2^1^ + 2^2^ = 7 ,这就是 7 这个数字在计算机内存的小格子中的真实表示。
信达证券分析师谷永涛和他的团队近日发表研报,为投资者总结A股的十个秘密规律,以下为研报精华摘要。 1 收盘前上涨概率较高 统计数据表明,2009年1月至2015年9月期间,对比指数每五分钟的涨跌幅发现,午盘收盘前和全天收盘前,市场呈现较高概率的上涨,上涨概率高达60.3%和79.1%。 尾盘上涨现象与市场交易机制有较大关系,例如尾盘机构集中建仓、以及大宗交易的影响。但综合而言,对该现象的产生,目前尚没有完美的解释。 2 周一上涨概率大 统计每周的交易时间发现,周一上涨的概率和幅度最大。分段统计后发现,牛市
使用过Excel Power Pivot、Power BI或者SQL Server Analysis Services的小伙伴,一定惊叹于它强大的数据存储和运算能力。 而在这些工具中,你都可以使用DAX对数百万、上千万行甚至更多的数据展开灵活的分析。 DAX,是一门跨Excel、商业智能和企业级工具的分析语言。 就像它的全称Data Analysis eXpression所描述的那样,DAX是一门用于数据分析的函数式语言。 是的,DAX和我们所熟悉的Excel公式都是基于函数的表达式,为了便于用户快速上手,
近来,一个问题刷爆国内 PowerBI 圈子。感谢小伙伴提供了一个这么真实,这么有价值的好题。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南(第二版)》的学习笔记,有问题可以留言或联系BI佐罗修改,感谢你的支持。
这三部分内容在此前不久结束的 PASS 2018 大会中有完整介绍,不妨回顾文章:
我们历史上做过两个 RFM 分析的模型,没有任何问题,但那时的制作更多地在研究 DAX 实现的极致,而现在则完全不同,我们将回归简单,用最简单的方式来实现如何支持业务的效果。最典型的案例莫过于我们发布的【ABC动态分析精悍版】,只要两个度量值就完成动态ABC分析。在很多教程中,动态 ABC 分析是最后的压轴案例,但在这里ABC分析是最简单的模型。我们会陆续再释放几个经过极度简化的非常棒的模型。
前面的文章中我已经使用了一个入门案例动态销售报告来带领大家入门PowerBI的入门学习,基于动态销售报告,我可以在来进行细化处理销售目标表中的数据。本文的主题就是销售目标的分析。我们都知道销售目标是销售的起点,销售人员每天的跟进都可以来反映销售目标完成情况。因此,将销售目标的颗粒度细化到每一天很有必要。 销售目标的细化主要的难点在于许多的企业在销售业务中有季节性。比如说在相同的月份中,去年的2月和今年的2月可能天数不同,无法全部复制。还有就是月份中的周末时间,有些月份存在4个周末,有些月份存在5个周末。这些时间因素都会对销售趋势造成一定的影响。 回到数据源结构,我们回顾一下动态销售报告中的销售明细数据。这个表中有销售日期和销售额,我们可以使用DAX函数来将销售目标处理到该表的汇总数据表中。接下就一起来处理数据吧。在PowerQuery中手动输入销售目标表
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