Uma das maneiras eficazes de resolver esse problema é usar o ETL para gerar uma tabela de resumo para medidas agregadas, como a média de 4 semanas e a média de 13 meses. Principais vantagens: Fácil de desenvolver relatório, já que os dados estão prontos Bom desempenho arquivado Principais desvantagens: Necessidade de desenvolver ETL, somente pequena porcentagem de dados gerados será usada A combinação ainda é limitada Este documento destina-se a fornecer quatro outras opções de solução. - Tempo relativo para medição - Use o mapa de parâmetros para resolver um problema de tempo relativo complicado - Use a consulta unificada no nível do relatório para abordar o período até a data - Use média móvel / Total - criar e classificar um relatório de tabela cruzada com períodos diferentes destina-se a fornecer quatro outras opções de solução. A propósito, este tópico está relacionado a outro tópico - Como simplificar e centralizar a lógica de data na opção ETL e Report Solution 1 - Girar tempo relativo para medir Esse conceito não é novo, que é proposto pela prática recomendada do IBM Cognos, faça o download do documento de ibm / developerworks / data / library / cognos / page90.html Vantagens: rendimento muito melhor desempenho e, portanto, escalável, girando a tabela em tela cheia para juntar-se com consulta costurada e vai tornar o desenvolvimento de relatórios muito mais fácil. Desvantagens: Quando há um novo requisito, você provavelmente precisará alterar o gerenciador de estrutura para adicionar um novo esquema STAR, o que torna o Framework muito complicado. Um exemplo semelhante é fornecido abaixo. O processo para criar estas medidas: Etapa 1: criar vários objetos de consulta com base a mesma tabela de fatos AGFACTOPSWeeklyInventory e nomeada com nome diferente como PriorWeek, 4WeekAgo e BOY (a semana 53 do ano passado). Além disso, crie uma nova tabela de deslocamento de datas para configurar a data relativa Etapa 2: Crie vários objetos Model baseados nas tabelas de todos os fatos da camada de banco de dados Etapa 3: Construa um relacionamento com todas as dimensões para os objetos Modelo, exceto dimensão de dados. A chave real é unir a tabela de fatos com a tabela CTRLDateOffset para dois casos: Caso 1: junção simples para dados de ponto a hora Caso 2: junção com expressão usando entre para dados agregados, como resumo de 4 semanas Etapa 4: construir a relação entre a data Dimensão e CTRLDateOffset Etapa 5: defina um inventário de combinação Fato na camada de negócios como abaixo Observação: Elimine a tabela CTRLDateOffset, em vez disso, acomodá-los no tempo de escurecimento. A vantagem é que teremos um esquema STAR claro, não floco de neve. Removida a etapa 1 para criar vários objetos de consulta com base na mesma tabela de fatos na camada do banco de dados. Em vez disso, há apenas uma tabela de fatos na camada de banco de dados, enquanto há muitos assuntos de consulta de modelo de fato na camada de negócios. Isso tornará o modelo mais claro e com menos esforço do que antes. Opção de solução 2 8211 Use o mapa de parâmetros para resolver problemas complicados de tempo relativo Para obter prazos complicados, a melhor maneira é mapear os parâmetros. O exemplo a seguir é usado para demonstrar essa ideia. Você pode fazer o download da especificação do relatório e consultá-la para revisão em detalhes. O principal desafio para essa amostra é encontrar o número da semana certo quando a semana é o final do ano. Se não usarmos o ETL, medida relativa descrita acima, o mapa de parâmetros provavelmente será a melhor opção. Uma vez que semanas específicas são definidas, os dados podem ser filtrados exatamente como os dados necessários. Etapa 1. Construa consulta para obter tempo relativo. Observe que todo resultado da consulta de detalhes deve ser convertido como tipo consistente. selecione convert (varchar (50), CYCurrentWeekSD) como PKey. convert (int. DAYKEY) as Valor de gosales. TIMEDIMENSION onde DAYDATE 2007-07-15 UNION seleciona convert (varchar (50), CYCurrentWeekED) como PKey. convert (int. ano (DATEADD (dia. 6. DAYDATE)) 10000 meses (DATEADD (dia. 6. DAYDATE)) 100 dias (DATEADD (dia. 6. DAYDATE))) como Valor de gosales. TIMEDIMENSION onde DAYDATE em (selecione DAYDATE de gosales. TIMEDIMENSION onde DAYDATE 2007-07-15) UNION. Etapa 2. Carregue a consulta acima na camada do banco de dados, a configuração do SQL é nativa. Essa configuração lhe dará flexibilidade para obter lógica complicada. Etapa 3. Criar todos os cálculos com base no mapa de parâmetros Etapa 5. Definir relatório Bom desempenho, pois você pode filtrar o conjunto correto de dados Muito flexível para definir intervalos de datas e seus títulos, desde que como a instrução SQL pode gerar Can8217t ou muito difícil lidar com período rotativo, especialmente para o gráfico de tendência Opção de solução 3 8211 Usar consulta unificada no nível de relatório para abordar o período rotativo até a data Para obter dados de tendência para o período de rolagem, duas soluções são fornecidas nesta amostra . Faça o download da especificação do relatório para revisão em detalhes. No caso de você poder alterar o ETL e o Framework Manager, é necessário realizar essa ideia no report studio. A consulta no report studio será usada para imitar o conceito para transformar o tempo relativo em medidas. Etapa 1: Defina a consulta básica com dados para cada mês Etapa 2: Participe dessa consulta por si só como golpe Com join: qMonthYTD. Month (numérico) ltqMonth. Month (numérico) A receita YTD é qMonthYTD. Revenue Outra maneira é criar tempo compensado e, em seguida, ingressar na consulta por mês Etapa 1: criar um deslocamento de data e hora para o YTD Etapa 2: associar dados do mês com o deslocamento de tempo Com join: qMonth. Month key entre qTimeOffsetYTD. BeginMonth e qTimeOffsetYTD. EndMonth YTD revenue: qMonth. Revenue Solution opção média móvel / Total Se o período for definido claramente, o total móvel será a boa solução para resolver o problema de tendência. Por favor, veja a amostra abaixo e faça o download da especificação para detalhes. 4 meses total: movimentação total (Receita, 4) 4 meses para região: movimentação total (Receita, 4 para Região) Solução opção 5 8211 criar e classificar um relatório de tabela cruzada com horário diferente Por favor, olhe para o relatório abaixo É solicitado classificar por colunas, bem como por linhas com base na receita acumulada no ano. Há muitas maneiras de fazer isso. Por favor, verifique o meu post antigo Como lidar com o tempo relativo (modelo relacional focado) para referência. A solução descrita abaixo pode ser considerada como outra opção. Faça o download da especificação do relatório para análise detalhada. Una todos os dados como uma única consulta para crosstab. A idéia é criar um período de tempo como colunas X. Precisamos ter certeza de que sua consulta é capaz de união, o que significa que precisamos lançar o item de dados como tipo de amostra Definir colunas de classificação para ambas as direções X e Y Para classificar colunas de período de tempo ou direção X, uma coluna XSort é definida para fornecer uma número com base no período ou no grupo de períodos. Para classificar linhas ou direção X, uma coluna YSort é definida para obter o valor de medida. Essa solução é a apropriada quando há big data, as colunas são determinadas dinamicamente. No entanto, é um pouco difícil de formatar. Moving-Average que exclui registros específicos . Média Móvel que exclui registros específicos. Software: Cognos BI 8211 Report Studio, Banco de Dados Relacional, v10.0 Objeto: Média Móvel de vendas para 2 semanas atrás, considerando apenas produtos que têm pelo menos 4 semanas à venda. Amostra de dados: Categoria do produto Tipo de produto Semanas à venda Vendas Material de escritório Bloco de papel 1 10 Material de escritório Bloco de papel 2 4 Material de escritório Bloco de papel 3 5 Material de escritório Bloco de papel 4 2 Material de escritório Bloco de papel 5 1 Material de escritório Canetas 1 1 Material de escritório Canetas 2 2 Material de escritório Canetas 3 2 Material de escritório Canetas 4 3 Material de escritório Lápis 1 2 Material de escritório Lápis 2 1 Material de escritório Lápis 3 1 Material de escritório Borracha 1 1 Material de escritório Borracha 2 2 Exemplo: Material de escritório 8211 Borrachas 8211 Semanas em Venda 2, deve ser a média do seguinte: Canetas 8211 Semanas à Venda 2 8211 Vendas 2 Almofada de Papel 8211 Semanas à Venda 2 8211 Vendas 4 Lápis não considerado porque tem apenas 3 semanas à venda. Este é apenas um exemplo simples e não é um dado real. Não quero burlar o exemplo, mas parece confuso para mim. Não consigo fazer com que o Cognos trabalhe comigo nele. Isto é o que eu tenho até agora: média móvel (Vendas, 2 para Weeks On Sale) Existe uma maneira óbvia / fácil de excluir das médias onde o tipo de produto não tem pelo menos 4 semanas no SaleOne de maneiras eficazes de resolver Esse problema é usar o ETL para gerar uma tabela de resumo para medidas agregadas, como a média de 4 semanas, a média de 13 meses. Principais vantagens: Fácil de desenvolver relatório, já que os dados estão prontos Bom desempenho arquivado Principais desvantagens: Necessidade de desenvolver ETL, somente pequena porcentagem de dados gerados será usada A combinação ainda é limitada Este documento destina-se a fornecer quatro outras opções de solução. - Tempo relativo para medição - Use o mapa de parâmetros para resolver um problema de tempo relativo complicado - Use a consulta unificada no nível do relatório para abordar o período até a data - Use média móvel / Total - criar e classificar um relatório de tabela cruzada com períodos diferentes destina-se a fornecer quatro outras opções de solução. A propósito, este tópico está relacionado a outro tópico - Como simplificar e centralizar a lógica de data na opção ETL e Report Solution 1 - Girar tempo relativo para medir Esse conceito não é novo, que é proposto pela prática recomendada do IBM Cognos, faça o download do documento de ibm / developerworks / data / library / cognos / page90.html Vantagens: rendimento muito melhor desempenho e, portanto, escalável, girando a tabela em tela cheia para juntar-se com consulta costurada e vai tornar o desenvolvimento de relatórios muito mais fácil. Desvantagens: Quando há um novo requisito, você provavelmente precisará alterar o gerenciador de estrutura para adicionar um novo esquema STAR, o que torna o Framework muito complicado. Um exemplo semelhante é fornecido abaixo. O processo para criar estas medidas: Etapa 1: criar vários objetos de consulta com base a mesma tabela de fatos AGFACTOPSWeeklyInventory e nomeada com nome diferente como PriorWeek, 4WeekAgo e BOY (a semana 53 do ano passado). Além disso, crie uma nova tabela de deslocamento de datas para configurar a data relativa Etapa 2: Crie vários objetos Model baseados nas tabelas de todos os fatos da camada de banco de dados Etapa 3: Construa um relacionamento com todas as dimensões para os objetos Modelo, exceto dimensão de dados. A chave real é unir a tabela de fatos com a tabela CTRLDateOffset para dois casos: Caso 1: junção simples para dados de ponto a hora Caso 2: junção com expressão usando entre para dados agregados, como resumo de 4 semanas Etapa 4: construir a relação entre a data Dimensão e CTRLDateOffset Etapa 5: defina um inventário de combinação Fato na camada de negócios como abaixo Observação: Elimine a tabela CTRLDateOffset, em vez disso, acomodá-los no tempo de escurecimento. A vantagem é que teremos um esquema STAR claro, não floco de neve. Removida a etapa 1 para criar vários objetos de consulta com base na mesma tabela de fatos na camada do banco de dados. Em vez disso, há apenas uma tabela de fatos na camada de banco de dados, enquanto há muitos assuntos de consulta de modelo de fato na camada de negócios. Isso tornará o modelo mais claro e com menos esforço do que antes. Opção de solução 2 8211 Use o mapa de parâmetros para resolver problemas complicados de tempo relativo Para obter prazos complicados, a melhor maneira é mapear os parâmetros. O exemplo a seguir é usado para demonstrar essa ideia. Você pode fazer o download da especificação do relatório e consultá-la para revisão em detalhes. O principal desafio para essa amostra é encontrar o número da semana certo quando a semana é o final do ano. Se não usarmos o ETL, medida relativa descrita acima, o mapa de parâmetros provavelmente será a melhor opção. Uma vez que semanas específicas são definidas, os dados podem ser filtrados exatamente como os dados necessários. Etapa 1. Construa consulta para obter tempo relativo. Observe que todo resultado da consulta de detalhes deve ser convertido como tipo consistente. selecione convert (varchar (50), CYCurrentWeekSD) como PKey. convert (int. DAYKEY) as Valor de gosales. TIMEDIMENSION em que DAYDATE 2007-07-15 UNION seleciona convert (varchar (50), CYCurrentWeekED) como PKey. convert (int. ano (DATEADD (dia. 6. DAYDATE)) 10000 meses (DATEADD (dia. 6. DAYDATE)) 100 dias (DATEADD (dia. 6. DAYDATE))) como Valor de gosales. TIMEDIMENSION onde DAYDATE em (selecione DAYDATE de gosales. TIMEDIMENSION onde DAYDATE 2007-07-15) UNION. Etapa 2. Carregue a consulta acima na camada do banco de dados, a configuração do SQL é nativa. Essa configuração lhe dará flexibilidade para obter lógica complicada. Etapa 3. Criar todos os cálculos com base no mapa de parâmetros Etapa 5. Definir relatório Bom desempenho, pois você pode filtrar o conjunto correto de dados Muito flexível para definir intervalos de datas e seus títulos, desde que como a instrução SQL pode gerar Can8217t ou muito difícil lidar com período rotativo, especialmente para o gráfico de tendência Opção de solução 3 8211 Usar consulta unificada no nível de relatório para abordar o período rotativo até a data Para obter dados de tendência para o período de rolagem, duas soluções são fornecidas nesta amostra . Faça o download da especificação do relatório para revisão em detalhes. No caso de você poder alterar o ETL e o Framework Manager, é necessário realizar essa ideia no report studio. A consulta no report studio será usada para imitar o conceito para transformar o tempo relativo em medidas. Etapa 1: Defina a consulta básica com dados para cada mês Etapa 2: Participe dessa consulta por si só como golpe Com join: qMonthYTD. Month (numérico) ltqMonth. Month (numérico) A receita YTD é qMonthYTD. Revenue Outra maneira é criar tempo compensado e, em seguida, ingressar na consulta por mês Etapa 1: criar um deslocamento de data e hora para o YTD Etapa 2: associar dados do mês com o deslocamento de tempo Com join: qMonth. Month key entre qTimeOffsetYTD. BeginMonth e qTimeOffsetYTD. EndMonth YTD revenue: qMonth. Revenue Solution opção média móvel / Total Se o período for definido claramente, o total móvel será a boa solução para resolver o problema de tendência. Por favor, veja o exemplo abaixo e faça o download da especificação para detalhes. 4 meses total: movimento total (Receita, 4) 4 meses total para a região: movimento total (Receita, 4 para Região) Solução opção 5 8211 criar e classificar um relatório de tabela cruzada com horário diferente Por favor, olhe para o relatório abaixo É solicitado classificar por colunas, bem como por linhas com base na receita acumulada no ano. Há muitas maneiras de fazer isso. Por favor, verifique o meu post antigo Como lidar com o tempo relativo (modelo relacional focado) para referência. A solução descrita abaixo pode ser considerada como outra opção. Faça o download da especificação do relatório para análise detalhada. Una todos os dados como uma única consulta para crosstab. A idéia é criar um período de tempo como colunas X. Precisamos ter certeza de que sua consulta é capaz de união, o que significa que precisamos lançar o item de dados como tipo de amostra Definir colunas de classificação para ambas as direções X e Y Para classificar colunas de período de tempo ou direção X, uma coluna XSort é definida para fornecer uma número com base no período ou no grupo de períodos. Para classificar linhas, ou direção X, uma coluna YSort é definida para obter o valor de medida. Essa solução é a apropriada quando há big data, colunas são determinadas dinamicamente. No entanto, é um pouco difícil de formatar.
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