MOVINGAVERAGE
시각적 행렬의 지정된 축을 따라 계산된 이동 평균을 반환합니다. 즉, 마지막 windowSize 행에 대해 계산된 지정된 열의 평균입니다.
통사론
MOVINGAVERAGE ( <column>, <windowSize>[, <includeCurrent>][, <axis>][, <blanks>][, <reset>] )
매개 변수
| 학기 | 정의 |
|---|---|
column |
각 요소에 대한 값을 제공하는 열입니다. |
windowSize |
계산에 포함할 행 수입니다. 상수 값이어야 합니다. |
includeCurrent |
(선택 사항) 범위에 현재 행을 포함할지 여부를 지정하는 논리 값입니다. 기본값은 True입니다. |
axis |
(선택 사항) 축 참조로, 이동 평균을 계산할 방향입니다. |
blanks |
(선택 사항) axis정렬할 때 빈 값을 처리하는 방법을 정의하는 열거형입니다.
지원되는 값은 다음과 같습니다.
|
reset |
(선택 사항) 계산이 다시 설정되는지, 시각적 셰이프의 열 계층 구조 수준을 나타내는지 나타냅니다. 허용되는 값은 현재 시각적 셰이프의 열에 대한 필드 참조, NONE(기본값), LOWESTPARENT, HIGHESTPARENT또는 정수입니다. 동작은 정수 기호에 따라 달라집니다. - 0이거나 생략하면 계산이 다시 설정되지 않습니다. NONE동일합니다.
- 양의 경우 정수는 곡물과 관계없이 가장 높은 열부터 시작하는 열을 식별합니다. HIGHESTPARENT 1과 같습니다.
- 음수이면 정수는 현재 곡물을 기준으로 가장 낮은 열부터 시작하는 열을 식별합니다. LOWESTPARENT -1과 같습니다. |
반환 값
스칼라 값으로, 축의 현재 요소에 있는 이동 평균입니다.
발언
이 함수는 시각적 계산에서만 사용할 수 있습니다.
includeCurrent, axis, blanks 및 reset 매개 변수를 생략할 수 있습니다.
예제 1
각 제품 범주 및 월별 총 판매량을 요약하는 테이블이 지정된 경우 다음 DAX 쿼리는 지난 6개월 동안 해당 범주에 대한 총 판매액의 평균을 가진 열을 추가합니다.
AvgSalesLast6Months = MOVINGAVERAGE([SalesAmount], 6, Rows)
아래 스크린샷은 시각적 행렬 및 시각적 계산 식을 보여줍니다.
시각적 계산
예제 2
동일한 테이블을 감안할 때 다음 DAX 쿼리는 이전 12개월 동안 해당 범주의 총 판매액 평균을 가진 열을 추가합니다(현재 월 포함 안 함).
AvgSalesPrev12Months = MOVINGAVERAGE([SalesAmount], 12, FALSE, Rows, KEEP)