Top 10 Cálculos da tabela do quadro Esta página mostra 10 exemplos poderosos de cálculos da tabela de tabelas. A maioria exige escrever uma fórmula simples de algum tipo. Cada exemplo contém um exemplo e instruções ao vivo em uma tela com guias. Você pode baixar qualquer pasta de trabalho para um visual mais profundo. Para visualizar e recriar esses cálculos de tabela, você precisará de uma cópia do Tableau Desktop. Você pode obter um teste gratuito de 14 dias aqui. Tabela Cálculo Básicos Os cálculos da tabela dependem de dois tipos de campos: campos de endereçamento e particionamento. A chave para entender a tabela Calcs é saber como esses campos funcionam. Os campos de particionamento fazem o que parece: eles partiram seus dados em baldes separados, cada um dos quais é atuado pelos cálculos. Os campos de endereçamento definem a direção que você deseja que seu cálculo seja realizado. No exemplo à direita, temos um total total de vendas. Segmento é um campo de particionamento, de modo que um total em execução é calculado para ambos os segmentos - consumidor e corporativo. A data é o campo de endereçamento, de modo que as vendas são somadas ao longo do tempo para ambos os segmentos. Saiba mais Leia um white paper sobre os cálculos da tabela. Procure ajuda online para cálculos de tabela. Encontre exemplos no Fórum Calcs ou adicione um novo. Exemplo: Execução Total 1. Variação percentual de uma data de referência Com Cálculos de tabela, você pode calcular a variação percentual de um valor arbitrário. Suponha que você esteja interessado em um portfólio de ações e que deseje avaliar o desempenho relativo deles a partir de um ponto no tempo. Para fazer isso, você precisa definir uma data de investimento e normalizá-los para o mesmo ponto no tempo, com linhas mostrando variação percentual. Você ajusta a data de referência usando o controle deslizante. Usando um parâmetro para a data de referência e a função WINDOWMAX para recuperar o preço de fechamento na data de referência, você pode calcular o retorno relativo dos estoques. 2. Linha de base comum (Toy Story) Você pode querer ver dados de um ponto de partida comum e não de uma linha de tempo absoluta. Por exemplo, aqui estão os recibos de bilheteria para os três filmes de Toy Story. É muito mais fácil compará-los se você olhar as receitas brutas por semana desde a data de abertura: a função Tableaus INDEX () permite calcular facilmente o número de semanas desde a abertura. Neste caso, você partiu por filme e endereço por dias. 3. Porcentagem do total de vendas ao longo do tempo (agregação multipass) É comum querer executar dois cálculos de tabela ao mesmo tempo. Por exemplo, pode ser interessante ver como um segmento cresceu ou diminuiu em importância para a empresa ao longo do tempo. Para fazer isso, você deve primeiro calcular a soma das vendas por segmento ao longo do tempo, e ver isso como uma porcentagem de todas as vendas ao longo do tempo. Isso também é chamado de agregação de passagem múltipla e pode ser feito sem sequer escrever uma fórmula no Tableau. A 1ª passagem é calcular um total de vendas ao longo do tempo por segmento. A 2ª passagem é calcular o total de cada segmento como um total ao longo do tempo. 4. Preservando a classificação mesmo ao classificar Aqui precisamos ver o ranking de um produto dentro de um mês e ano, e depois mostre como seu ranking muda ao longo do tempo. Para conseguir isso, criamos um gráfico de colisão, que mostra a mudança ao longo do tempo como um gráfico de linhas. À esquerda, podemos ver como as copiadoras e as máquinas de fax passaram de um produto com pouca performance para estar atualmente sendo o terceiro maior vendedor. Também podemos ver que tem havido muita volatilidade na compra de máquinas de fax e copiadora. Um gráfico de colisão clássico. Isso mostra a posição de vendas de cada produto calculado com um simples cálculo Rank (index ()) e algumas configurações avançadas. 5. Correndo total Você precisa monitorar o número de casos de suporte ativos em seu call center, ou estoque em prateleiras. Mas o sistema não registra o total de casos ativos e você precisa derivá-lo. Isso é igual a Casos no dia Aberto Novos casos Casos reabertos Casos fechados. Na superfície, este é um cálculo simples. No entanto, a posição de abertura diária é derivada do fechamento do dia anterior, que por sua vez é derivado daquela posição de abertura de dias. Isso cria uma referência circular de cálculos. Usamos WINDOWSUM para calcular os totais em execução e determinar cada dia de fechamento do valor. 6. Média ponderada Os dados, como pontuação de teste ou prioridade de ordem, se prestam a análise pela média ponderada. Talvez você esteja olhando a prioridade média de todas as encomendas em todos os tipos de produtos e quer colocar essa prioridade por volume de pedidos, de modo que os produtos de maior volume recebam uma pontuação de prioridade mais elevada. Você pode usar essa pontuação de prioridade média ponderada para otimizar sua cadeia de suprimentos para produtos de alto volume e alta prioridade. Aqui, fazemos exatamente isso usando os dados de Superstore Sales: Aqui, usamos o WINDOWSUM novamente para calcular um peso para cada categoria e, em seguida, aplicar isso ao resultado de prioridade. 7. Agrupando por um cálculo Se você estiver gerenciando as operações de transporte de uma empresa, você pode estar interessado em que os custos de envio dos produtos sejam superiores à média. No Tableau 6 você pode calcular a média em uma janela e usar isso em um cálculo para agrupar e colorir valores. 8. Número de incidentes em uma faixa móvel Diversos cenários, como varejo, inteligência ou controle de fronteira geralmente envolvem o número de vezes que um evento ocorreu dentro de uma janela. Por exemplo, um evento suspeito pode ser uma anomalia, mas se isso acontecer mais do que n vezes em x dias, isso justifica a investigação. Os pontos mostram o número de vezes que um alerta ou alarme foi gerado normalmente 0. Um ponto acima de 0 mostra que um alerta foi acionado nesse dia e uma barra mostra que o alarme foi disparado mais de n vezes em x dias. O usuário pode clicar com o botão direito do mouse e mostrar dados para pontos e barras. 9. Mover média sobre períodos variáveis Você calculou a média móvel de vendas para todos os meses, usando as funções de Tabela de Tabela Rápida no Tableau, mas agora gostaria de estendê-la para que você escolha quantos períodos você deseja prover. A linha azul pálido mostra a SOM das vendas para todos os meses, enquanto a linha laranja mostra a média móvel de 15 períodos das vendas. A combinação de um Parâmetro e um Cálculo de Tabela Rápida personalizado para a média móvel nos permite a média em períodos variáveis. 10. Diferença entre a média eo período Você pode estar mais interessado em ver a diferença nas vendas trimestrais daquela média de anos do que o número absoluto. Aqui mostramos a diferença entre a média dos anos e o número absoluto de pedidos. Usando cálculos de tabela personalizados, você pode ver a diferença de cálculo da média de diferentes maneiras: diferença em relação à média deste ano ou diferença em relação à média de todos os anos. Deseja testar alguns desses cálculos de tabela com seus próprios dados Experimente o Tableau Desktop de forma gratuita. Média de Mudança Adaptativa (KAMA) Kaufman039s Adaptive Moving Average (KAMA) Introdução Desenvolvido por Perry Kaufman, Kaufman039's Adaptive Moving Average (KAMA) é uma média móvel projetada para contabilizar Por ruído ou volatilidade do mercado. A KAMA acompanhará os preços quando os balanços de preços são relativamente pequenos e o ruído é baixo. KAMA irá ajustar quando os balanços de preços se expandirem e seguem os preços a uma distância maior. Este indicador de tendência pode ser usado para identificar a tendência geral, os pontos de viragem do tempo e os movimentos dos preços dos filtros. Cálculo Existem várias etapas necessárias para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039s. Let039s primeiro começar com as configurações recomendadas por Perry Kaufman, que são KAMA (10,2,30). 10 é o número de períodos para o Razão de Eficiência (ER). 2 é o número de períodos para a constante EMA mais rápida. 30 é o número de períodos para a constante EMA mais lenta. Antes de calcular KAMA, precisamos calcular a Razão de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC). Divulgar a fórmula em nuggets de tamanho de mordida facilita a compreensão da metodologia por trás do indicador. Observe que o ABS significa Absolute Value. Razão de Eficiência (ER) O ER é basicamente a variação de preço ajustada pela volatilidade diária. Em termos estatísticos, a Razão de eficiência nos diz a eficiência fractal das mudanças de preços. ER flui entre 1 e 0, mas esses extremos são a exceção, não a norma. ER seria 1 se os preços subissem 10 períodos consecutivos ou 10 períodos consecutivos. ER seria zero se o preço for inalterado ao longo dos 10 períodos. Smoothing Constant (SC) A constante de suavização usa o ER e duas constantes de suavização com base em uma média móvel exponencial. Como você pode ter notado, a constante de suavização está usando as constantes de suavização para uma média móvel exponencial na sua fórmula. (2301) é a constante de suavização para uma EMA de 30 períodos. O SC mais rápido é a constante de suavização para EMA mais curto (2 períodos). O SC mais lento é a constante de suavização para o EMA mais lento (30 períodos). Observe que o 2 no final é quadrado da equação. Com a Razão de Eficiência (ER) e a Constante de Suavização (SC), agora estamos prontos para calcular a Média de Mudança Adaptativa de Kaufman039 (KAMA). Uma vez que precisamos de um valor inicial para iniciar o cálculo, o primeiro KAMA é apenas uma média móvel simples. Os seguintes cálculos são baseados na fórmula abaixo. Exemplo de cálculoChart As imagens abaixo mostram uma captura de tela de uma planilha do Excel usada para calcular KAMA e o gráfico QQQ correspondente. Uso e sinais Os cartistas podem usar o KAMA como qualquer outra tendência que acompanha o indicador, como uma média móvel. Os cartistas podem procurar cruzes de preços, mudanças direcionais e sinais filtrados. Primeiro, uma cruz acima ou abaixo da KAMA indica mudanças direcionais nos preços. Tal como acontece com qualquer média móvel, um sistema de cruzamento simples gerará muitos sinais e muitos whipsaws. Chartists podem reduzir whipsaws aplicando um filtro de preço ou tempo para os cruzamentos. Pode-se exigir que o preço mantenha a cruz por um número definido de dias ou que exijam que a cruze exceda KAMA por porcentagem definida. Em segundo lugar, os cartistas podem usar a direção da KAMA para definir a tendência geral de uma segurança. Isso pode exigir um ajuste de parâmetros para suavizar o indicador ainda mais. Os cartistas podem mudar o parâmetro do meio, que é a constante EMA mais rápida, para alisar o KAMA e procurar mudanças direcionais. A tendência está baixa enquanto a KAMA cair e forjar baixas mais baixas. A tendência está aumentada enquanto a KAMA estiver aumentando e forjando altos altos. O exemplo de Kroger abaixo mostra KAMA (10,5,30) com uma tendência de alta abrupta de dezembro a março e uma tendência de alta menos escarpada de maio a agosto. E, finalmente, os chartists podem combinar sinais e técnicas. Os cartistas podem usar um KAMA de longo prazo para definir a maior tendência e um KAMA de prazo mais curto para sinais comerciais. Por exemplo, KAMA (10,5,30) poderia ser usado como um filtro de tendência e ser considerado otimista ao subir. Uma vez otimista, os carlos poderiam procurar cruzes de alta quando o preço se movesse acima de KAMA (10,2,30). O exemplo abaixo mostra MMM com um aumento de KAMA a longo prazo e cruzamentos de alta em dezembro, janeiro e fevereiro. KAMA de longo prazo recusou em abril e houve cruzamentos de baixa em maio, junho e julho. SharpCharts KAMA pode ser encontrado como uma sobreposição de indicadores no banco de trabalho SharpCharts. As configurações padrão aparecerão automaticamente na caixa de parâmetros uma vez que ela for selecionada e os autores podem alterar esses parâmetros de acordo com suas necessidades analíticas. O primeiro parâmetro é para a Razão de Eficiência e os cartistas devem abster-se de aumentar esse número. Em vez disso, os cartistas podem diminuí-lo para aumentar a sensibilidade. Os cartistas que procuram lidar com KAMA para análise de tendência a mais longo prazo podem aumentar o parâmetro do meio de forma incremental. Mesmo que a diferença seja apenas 3, o KAMA (10,5,30) é significativamente mais suave do que KAMA (10,2,30). Estudo adicional Do criador, o livro abaixo oferece informações detalhadas sobre indicadores, programas, algoritmos e sistemas, incluindo detalhes sobre KAMA e outros sistemas de média móvel. Sistemas e Métodos de Negociação Perry Kaufman
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