Страницы: 1
RSS
Расчет среднего значения со сложным условием и очистка статистики, Расчет среднего значения со сложным условием и очистка статистики
 
Добрый день!

Уважаемые коллеги, помогите написать формулу для 2-х нетривиальных (для меня по крайней мере) задач.
В прикрепленном файле я описАл эти задачи. Буду очень благодарен тем, кто поможет.
 
Цитата
north-london написал: В прикрепленном файле я описАл эти задачи
А лучше их описАть в сообщении. Может вопрос не всем интересен (или наоборот МНОГИМ), а вот что-бы это узнать нужно скачать файл, открыть его...брррр...
Согласие есть продукт при полном непротивлении сторон
 
Есть исходная таблица с продажами 4 товаров по датам с 01.01.2016 по 31.01.2017. В исходной таблице 3 столбца, т.е. даты находятся в столбце. Короче идеальная таблица для построения сводной, и применения всяких срзначеслимн и т.д.
Но задачи следующие:
1. По каждому товару необходимо найти среднее значение предыдущих 20 продаж (если их было 20 и более) либо всех продаж если их было меньше 20 от выделенных дат(01.01.2017-31.01.2017). Т.е. для даты 06.01.2017 это будет одно значение предыдущих 20 продаж, а для для даты 07.01.2017 уже другое значение, при условии, что 06.01.2017 была продажа.
2.По каждому товару необходимо: исходя из продаж за предыдущие 365 дней от выделенной даты(01.01.2017-31.01.2017) найти продажу, которая удовлетворила бы 80 % этих предыдущих продаж (т.е. отсечь аномально большие значения).
Как-то так)
 
Доброе время суток.
Ну, если с 1 всё понятно, то вот со вторым. По товару 1, 28 - ураганная продажа, но сумма продаж за 385 83, процент 33% - о каких 80% идёт речь? Поставил ограничение 20% от суммы за 365.
Версия на Power Pivot.
Успехов.
 
Андрей, добрый день.

Спасибо, что откликнулись на мой вопрос. Но у меня несколько вопросов.
1. По первой задаче: почему по товару 1 не по всем дням есть средняя 20 предыдущих продаж и правильность рассчитанных средних вызывает сомнение. По товару 1, как я понимаю, средняя предыдущих 20 продаж по каждому дню с 01.01.2017 по 31.01.2017 будет одинаковая, т.к. с 01.01.2017 по 31.01.2017 по товару 1 не было продаж и, соответственно, предыдущие 20 продаж произошли в период с 09.03.2016 по 30.12.2016 и средняя на каждый день рассматриваемого периода будет одинаковой 2,6 шт.
А по товару 3 ситуация будет другой, т.к. у него были продажи с 01.01.2017 по 31.01.2017. Для дат 01.01.2017 и 02.01.2017 предыдущие 20 продаж прошли в период с 19.11.2016 по 28.12.2016 и средняя 1,55 шт. В январе по этому товару произошла продажа несколько раз в разные дни. Например 25.01.2017, соответственно  20 предыдущих продаж на дату 26.01.2017 произошли за период с 21.11.2017 по 25.01.2017 и средняя этих 20 продаж 1,35 шт.
Поэтому нужен такой инструмент, который учитывал бы эти условия.
2. По второй задаче: у меня логика такая, на каждый день с 01.01.2017 по 31.01.2017 необходимо отсортировывать продажи за предыдущие 365 дней от меньшего к большему и выбираем 80 % первых продаж и выбираем макс значение из этих 80%. К примеру для товара 3 расчет на 15.01.2017 будет выглядеть так: берем продажи с 15.01.2016 по 14.01.2017, сортируем по возрастанию. За это период было 129 продаж, нам надо 80 % наименьших или 129*0,8=103,2 или 104 продажи. 104 продажа = 2 шт, т.о. отсеяны 20% самых больших значений, куда вошли 3,4 и 5 шт.
Как видите в голове все сложилось, а вот как это автоматизировать не знаю. Буду рад любым идеям.
 
Еще раз прошу откликнуться всех у кого есть идеи, Заранее спасибо.
 
Доброе время суток.
По перовй мере понял свою ошибку. Я отбирал за последние 20 дней. Тогда
Фильтруем по датам меньшим в календаре, через RANKX добавляем ADDCOLUMNS нумерацию дат и очередным фильтром по номерам меньшим или равным 20 вычисляем среденее последних 20 продаж.
По второму сложнее, используем подход ABC классификации (в вашем случае АВ анализ и смена знака сравнения ;) ), отфильтрованных в пределах требуемых дат данных, далее вторым фильтром выбираем только В класс и в нём находим минимальное значение количества.
Как-то так.
Успехов.
Страницы: 1
Наверх