@MOVAVG

English (Español a continuación)

This function calculates a moving average in a series of data.

It consists of 3 parts:

  • @MOVAVG (A, B, C)

Part «A»: selects the variable of which the mean will be calculated.

Part «B»: It is a number, and indicates the number of data selected to calculate the mean.

Part “C”: It is optional; selects the data series through which this function will move to calculate the moving average. If not reported, Essbase moves through levels “0” of the time dimensión.

Let’s see an example: starting from the following series of data:

We apply the following function:

  • “Avg_Sales” = @MOVAVG(“Sales”,3);

We get the following result:

  • For each month calculate the average of the previous 3 months (including the month itself). As we have not informed part “C”, this function moves through the months of the year (levels “0” of the time dimension).
  • In the case of January and February, as they do not have 3 previous months, it repeats the same data from the original series.

If we apply the function:

  • “Avg_Sales” = @MOVAVG(“Sales”,5);  

We get the following result:

  • For each month calculate the average of the previous 5 months.
  • If any member does not have data (#missing), this function obviates it by also reducing the denominator: that is, if of the 5 months one of them has no data, it would calculate the mean of the other 4 (it would summarize their values ​​and divide them by 4).

Español

Esta función calcula una media móvil a lo largo de una serie de datos.

Consta de 3 partes:

@MOVAVG(A,B,C)

Parte “A”: recoge la variable de la que se va a calcular la media.

Parte “B”: Es un número, y señala el número de datos que se van a tomar para calcular la media.

Parte “C”: Es opcional; recoge la serie de datos por la que se va a mover esta función calculando la media móvil. Si no se informa, essbase se mueve a través de los niveles 0 de la dimensión marcada como tiempo.

Veamos un ejemplo: Partiendo de la siguiente serie de datos:

Aplicamos la siguiente función:

Obtenemos el siguiente resultado:

Para cada mes calcula la media de los 3 meses anteriores (incluido el propio mes). Como no hemos informado la parte “C” esta función se mueve por los meses del año (niveles 0 de la dimensión tiempo).

En el caso de los meses de enero y febrero, como no tienen 3 meses anteriores, repite el mismo dato de la serie original.

Si aplicamos la función:

Obtenemos el siguiente resultado:

Para cada mes calcula la media de los 5 meses anteriores.

Si algún miembro no tiene datos (#missing), esta función lo obvia reduciendo también el denominador: es decir, si de los 5 meses uno de ellos no tuviera dato, calcularía la media de los otros 4 (sumaria sus valores y los dividiría por 4).