Moving Average In Tm1

Implementación de hojas de cálculo de ajuste estacional y suavizado exponencial Es sencillo realizar ajustes estacionales y ajustar modelos de suavizado exponencial utilizando Excel. Las imágenes y gráficos de pantalla que se muestran a continuación se toman de una hoja de cálculo que se ha configurado para ilustrar el ajuste estacional multiplicativo y el suavizado lineal exponencial en los siguientes datos de ventas trimestrales de Outboard Marine: Para obtener una copia del archivo de la hoja de cálculo, haga clic aquí. La versión de suavizado exponencial lineal que se utilizará aquí para propósitos de demostración es la versión de Brown8217s, simplemente porque puede implementarse con una sola columna de fórmulas y sólo hay una constante de suavizado para optimizar. Por lo general, es mejor usar la versión de Holt8217s que tiene constantes de suavizado separadas para nivel y tendencia. El proceso de pronóstico se desarrolla de la siguiente manera: (i) en primer lugar los datos se ajustan estacionalmente (ii) luego se generan pronósticos para los datos desestacionalizados a través de la suavización exponencial lineal y (iii) finalmente los pronósticos desestacionalizados son quotorasonalizados para obtener pronósticos para la serie original . El proceso de ajuste estacional se lleva a cabo en las columnas D a G. El primer paso en el ajuste estacional es calcular una media móvil centrada (realizada aquí en la columna D). Esto puede hacerse tomando el promedio de dos promedios de un año que son compensados ​​por un período entre sí. (Se necesita una combinación de dos promedios de compensación en lugar de un solo promedio para fines de centrado cuando el número de estaciones es par.) El siguiente paso es calcular la relación con el promedio móvil - ie. Los datos originales divididos por la media móvil en cada período - que se realiza aquí en la columna E. (Esto también se llama el componente quottrend-cyclequot del patrón, en la medida en que los efectos de tendencia y de ciclo de negocio podrían considerarse como todo lo que Por supuesto, los cambios mensuales que no son debidos a la estacionalidad podrían ser determinados por muchos otros factores, pero el promedio de 12 meses suaviza sobre ellos en gran medida. El índice estacional estimado para cada estación se calcula primero haciendo un promedio de todas las razones para esa estación particular, que se hace en las células G3-G6 usando una fórmula de AVERAGEIF. Las relaciones medias se vuelven a escalar de modo que suman exactamente 100 veces el número de períodos en una estación, o 400 en este caso, lo que se hace en las células H3-H6. En la columna F, las fórmulas VLOOKUP se usan para insertar el valor de índice estacional apropiado en cada fila de la tabla de datos, de acuerdo con el trimestre del año que representa. La media móvil centrada y los datos desestacionalizados terminan pareciendo esto: Obsérvese que la media móvil típicamente se parece a una versión más suave de la serie con ajuste estacional, y es más corta en ambos extremos. Otra hoja de trabajo en el mismo archivo de Excel muestra la aplicación del modelo de suavizado exponencial lineal a los datos desestacionalizados, empezando en la columna G. Un valor para la constante de suavizado (alfa) se introduce por encima de la columna de pronóstico (aquí en la celda H9) y Por comodidad se le asigna el nombre de rango quotAlpha. quot (El nombre se asigna mediante el mandato quotInsert / Name / Createquot). El modelo LES se inicializa estableciendo los dos primeros pronósticos igual al primer valor real de la serie ajustada estacionalmente. La fórmula utilizada aquí para la previsión de LES es la forma recursiva de una sola ecuación del modelo Brown8217s: Esta fórmula se introduce en la celda correspondiente al tercer período (aquí, celda H15) y se copia desde allí. Obsérvese que la previsión de LES para el período actual se refiere a las dos observaciones precedentes ya los dos errores de pronóstico anteriores, así como al valor de alfa. Por lo tanto, la fórmula de pronóstico en la fila 15 se refiere sólo a los datos que estaban disponibles en la fila 14 y anteriores. (Por supuesto, si deseamos usar el suavizado exponencial lineal simple en vez de lineal, podríamos sustituir la fórmula SES aquí en lugar. También podríamos usar Holt8217s en lugar de Brown8217s modelo LES, lo que requeriría dos columnas más de fórmulas para calcular el nivel y la tendencia Que se utilizan en la previsión). Los errores se calculan en la siguiente columna (aquí, columna J) restando las previsiones de los valores reales. El error cuadrático medio raíz se calcula como la raíz cuadrada de la varianza de los errores más el cuadrado de la media. En el cálculo de la media y la varianza de los errores en esta fórmula, se excluyen los dos primeros períodos porque el modelo no comienza realmente a pronosticar hasta el momento en que se calcula la media y la varianza de los errores en esta fórmula. El tercer período (fila 15 en la hoja de cálculo). El valor óptimo de alpha se puede encontrar cambiando manualmente alfa hasta que se encuentre el RMSE mínimo, o bien puede usar el quotSolverquot para realizar una minimización exacta. El valor de alfa que encontró el Solver se muestra aquí (alpha0.471). Por lo general, es una buena idea trazar los errores del modelo (en unidades transformadas) y también calcular y trazar sus autocorrelaciones en retrasos de hasta una temporada. Las correlaciones de error se calculan usando la función CORREL () para calcular las correlaciones de los errores con ellos mismos rezagados por uno o más períodos - los detalles se muestran en el modelo de hoja de cálculo . Aquí hay una gráfica de las autocorrelaciones de los errores en los primeros cinco retrasos: Las autocorrelaciones en los retornos 1 a 3 son muy cercanas a cero, pero el pico con retraso 4 (cuyo valor es 0,35) es ligeramente problemático. El proceso de ajuste estacional no ha sido completamente exitoso. Sin embargo, en realidad sólo es marginalmente significativo. 95 para determinar si las autocorrelaciones son significativamente diferentes de cero son más o menos 2 / SQRT (n-k), donde n es el tamaño de la muestra yk es el retraso. Aquí n es 38 y k varía de 1 a 5, por lo que la raíz cuadrada de - n-menos-k es de alrededor de 6 para todos ellos, y por lo tanto los límites para probar la significación estadística de las desviaciones de cero son más o menos - O-menos 2/6, o 0,33. Si se modifica el valor de alfa manualmente en este modelo de Excel, se puede observar el efecto sobre la serie temporal y las gráficas de autocorrelación de los errores, así como sobre el error cuadrático medio de raíz, que se ilustrará a continuación. En la parte inferior de la hoja de cálculo, la fórmula de pronóstico se quotbootrapeado en el futuro mediante la simple sustitución de los pronósticos de los valores reales en el punto en que se agotan los datos reales, es decir, Donde comienza el futuro. (En otras palabras, en cada celda donde ocurrirá un valor de datos futuro, se inserta una referencia de celda que apunta a la previsión hecha para ese período). Todas las otras fórmulas son simplemente copiadas desde arriba: Obsérvese que los errores para las previsiones de El futuro se calcula que es cero. Esto no significa que los errores reales sean cero, sino que simplemente refleja el hecho de que para propósitos de predicción estamos asumiendo que los datos futuros serán iguales a los pronósticos en promedio. Las previsiones de LES para los datos desestacionalizados se ven así: Con este valor particular de alfa, que es óptimo para predicciones de un período de anticipación, la tendencia proyectada es levemente ascendente, reflejando la tendencia local que se observó en los últimos 2 años más o menos. Para otros valores de alfa, se podría obtener una proyección de tendencia muy diferente. Por lo general, es una buena idea ver qué sucede con la proyección de tendencia a largo plazo cuando el alfa es variado, porque el valor que es mejor para pronósticos a corto plazo no será necesariamente el mejor valor para predecir el futuro más lejano. Por ejemplo, aquí está el resultado que se obtiene si el valor de alpha se establece manualmente en 0.25: La tendencia a largo plazo proyectada es ahora negativa en lugar de positiva Con un valor menor de alfa, el modelo está poniendo más peso en datos antiguos en Su estimación del nivel y tendencia actual y sus previsiones a largo plazo reflejan la tendencia a la baja observada en los últimos 5 años en lugar de la tendencia al alza más reciente. Este gráfico también ilustra claramente cómo el modelo con un valor menor de alpha es más lento para responder a los puntos de quotturning en los datos y por lo tanto tiende a hacer un error del mismo signo para muchos períodos en una fila. Sus errores de pronóstico de 1 paso son mayores en promedio que los obtenidos antes (RMSE de 34,4 en lugar de 27,4) y fuertemente positivamente autocorrelacionados. La autocorrelación lag-1 de 0,56 excede en gran medida el valor de 0,33 calculado anteriormente para una desviación estadísticamente significativa de cero. Como alternativa a la disminución del valor de alfa para introducir un mayor conservadurismo en los pronósticos a largo plazo, a veces se añade al modelo un factor quottrend de amortiguación para hacer que la tendencia proyectada se aplaste después de unos pocos períodos. El paso final en la construcción del modelo de predicción es el de la obtención de la razón de los pronósticos de LES, multiplicándolos por los índices estacionales apropiados. Por lo tanto, las previsiones reseasonalized en la columna I son simplemente el producto de los índices estacionales en la columna F y las previsiones desestacionalizadas de LES en la columna H. Es relativamente fácil calcular intervalos de confianza para los pronósticos de un paso adelante realizados por este modelo: primero Calcular el RMSE (error cuadrático-medio cuadrático, que es sólo la raíz cuadrada del MSE) y luego calcular un intervalo de confianza para el pronóstico ajustado estacionalmente sumando y restando dos veces el RMSE. (En general, un intervalo de confianza de 95 para un pronóstico de un período por delante es aproximadamente igual al punto de previsión más o menos dos veces la desviación estándar estimada de los errores de pronóstico, suponiendo que la distribución del error es aproximadamente normal y el tamaño de la muestra Es lo suficientemente grande, por ejemplo, 20 o más. En este caso, el RMSE en lugar de la desviación estándar de la muestra de los errores es la mejor estimación de la desviación estándar de futuros errores de pronóstico, ya que toma el sesgo, así como las variaciones aleatorias en cuenta. Para el pronóstico estacionalmente ajustado son entonces reseasonalized. Junto con el pronóstico, multiplicándolos por los índices estacionales apropiados. En este caso el RMSE es igual a 27,4 y la previsión desestacionalizada para el primer período futuro (Dic-93) es de 273,2. Por lo que el intervalo de confianza estacionalmente ajustado es de 273.2-227.4 218.4 a 273.2227.4 328.0. Multiplicando estos límites por Decembers índice estacional de 68,61. Obtenemos límites de confianza inferiores y superiores de 149,8 y 225,0 en torno al pronóstico del punto Dec-93 de 187,4. Los límites de confianza para los pronósticos más de un período por delante se ampliarán generalmente a medida que aumenta el horizonte de pronóstico, debido a la incertidumbre sobre el nivel y la tendencia, así como los factores estacionales, pero es difícil calcularlos en general por métodos analíticos. (La forma apropiada de calcular los límites de confianza para la previsión de LES es utilizando la teoría ARIMA, pero la incertidumbre en los índices estacionales es otra cuestión.) Si desea un intervalo de confianza realista para un pronóstico de más de un período, tomando todas las fuentes de Su mejor opción es utilizar métodos empíricos: por ejemplo, para obtener un intervalo de confianza para un pronóstico de dos pasos adelante, podría crear otra columna en la hoja de cálculo para calcular un pronóstico de 2 pasos adelante para cada período ( Iniciando el pronóstico de un paso adelante). A continuación, calcular el RMSE de los errores de pronóstico de 2 pasos adelante y utilizar esto como la base para un intervalo de confianza de 2 pasos adelante. TM1 Trabajos de desarrollador La siguiente tabla es para la comparación con lo anterior y proporciona estadísticas para toda la categoría de títulos de trabajo En trabajos permanentes anunciados en todo el Reino Unido. La mayoría de las vacantes de trabajo incluyen un título de trabajo discernible. Como tales, las cifras de la primera fila proporcionan una indicación del número total de empleos permanentes en la muestra general. Categoría de puestos de trabajo Reino Unido Anuncios de empleo permanentes de TI con un partido en la categoría de Títulos de trabajo Como de todos los puestos de trabajo permanentes de TI ubicados en el Reino Unido Número de salarios cotizados Cambio de salario medio año tras año 90 ofrecieron un salario de más de 10 ofrecieron un sueldo de Más que el Reino Unido, excluyendo el salario medio de Londres TM1 Developer Jobs Demand Trend La tendencia de la demanda de anuncios de trabajo que incluyeron TM1 Developer en el título del trabajo. TM1 Developer Salary Trend Este gráfico proporciona el promedio móvil de 3 meses para los salarios cotizados en puestos de trabajo permanentes de IT citando TM1 Developer dentro del Reino Unido. Desarrollador TM1 Top 2 Lugares de trabajo La tabla a continuación analiza la demanda y proporciona una guía de los salarios medianos citados en los trabajos de TI citando TM1 Developer en el Reino Unido durante los 3 meses hasta el 7 de octubre de 2017. La columna de cambio de rango proporciona una indicación del cambio En la demanda dentro de cada ubicación sobre la base del mismo período de 3 meses del año pasado. IBM Cognos TM1 FEEDERS Introducción Objetivo Uno de los conceptos más avanzados en el desarrollo de los cubos de IBM Cognos TM1 (en inglés) Es la correcta implementación de FEEDERS dentro de las reglas TM1. Este documento describe FEEDERS y cómo utilizarlos eficazmente para mejorar el rendimiento al construir cubos de IBM Cognos TM1. Pre-requisito Este documento cubre un concepto avanzado de IBM Cognos TM1 y utiliza terminología específica de TM1. El lector debe tener una comprensión de los cubos, dimensiones, reglas y terminología de IBM Cognos TM1 antes de continuar. Aplicabilidad IBM Cognos TM1 9.5.1 a IBM Cognos TM1 10.1 Exclusiones y excepciones No se han identificado exclusiones ni excepciones. Definición Cuáles son ALIMENTADORES DE ALIMENTACIÓN son utilizados por el motor de cálculo de IBM Cognos TM1 para ayudar a manejar la escasez en cubos con SKIPCHECK habilitado. Algunos cubos pueden tener cálculos de reglas pero ser extremadamente pequeños o densos y no necesitar SKIPCHECK. FEEDERS identifica las celdas en un cubo que puede contener un valor calculado basado en reglas y asegura que estos valores se incluyen en los cálculos de agregación. SKIPCHECK es una palabra clave introducida en la parte superior de un archivo de reglas que habilita el algoritmo de consolidación de datos escaso TM1s. Los cubos que utilizan SKIPCHECK normalmente requerirán FEEDERS, otra palabra clave ingresada más adelante en un archivo de reglas. Consulte la sección 2.3 para obtener más información sobre SKIPCHECK. ¿Por qué utilizar FEEDERS? Los cubos OLAP pueden estar muy poco poblados, ya que la gestión de datos dentro de los cubos TM1 es muy importante. Los siguientes son ejemplos de problemas con los que se enfrenta la construcción de cubos TM1: Ejemplo 1 Cubo de ventas Considere un cubo de ventas con las siguientes dimensiones y conteos de elementos: Almacenes (500) Geografía (300) Productos (50.000) Canales (6) Unidad de negocio TM1 almacena todos los datos como un doble, pero la RAM consumida almacenando cada célula depende del número de dimensiones en el cubo. El uso de algoritmos de matriz densa estándar para cálculos en un cubo escaso puede consumir grandes cantidades de recursos informáticos y tomar una cantidad significativa de tiempo para completar. Con el fin de mejorar el rendimiento del cálculo en cubos dispersos, IBM Cognos TM1 utiliza de forma predeterminada un algoritmo de agregación de datos escaso. Esto permite que IBM Cognos TM1 realice agregaciones o consolidaciones dimensionales muy rápida y eficientemente. Tenga en cuenta que estas agregaciones o consolidaciones dimensionales se calculan sobre la base del diseño jerárquico de las dimensiones utilizadas por el cubo. Son diferentes de los cálculos basados ​​en reglas que se utilizan para calcular varias celdas dentro o entre dimensiones y cubos. Un ejemplo de agregación o consolidación dimensional sería una dimensión del producto que contiene los elementos Producto A, Producto B, Producto C y Productos totales. Sobre la base del diseño jerárquico de la dimensión, las celdas con valores para el Producto A, Producto B y Producto C se sumarían a Total Products. Un ejemplo de un cálculo basado en reglas sería: Volumen de Volumen de Ingresos. En IBM Cognos TM1, las reglas se definen fuera de la dimensión en el TM1 Rules Editor y luego se guardan en un cubo TM1. Sin embargo, una vez que IBM Cognos TM1 detecta que se ha agregado una regla a un cubo (cuando se ha creado y guardado un archivo. rux) el algoritmo de agregación de datos escasos se deshabilitará automáticamente por TM1. Esto es para asegurar que los cálculos agregados calcularán valores que incluyen los valores calculados de la regla. Los valores calculados de la regla siempre serán correctos. Si la regla se implementa, el rendimiento del cubo TM1 disminuirá significativamente, ya que no puede aprovechar el algoritmo de agregación de datos dispersos. En promedio, los cubos grandes y escasos experimentarán una degradación del rendimiento mientras que los cubos más pequeños no. Si el algoritmo de consolidación escasa se dejó encendido, TM1 saltaría sobre las células calculadas regla al computar consolidaciones, por lo tanto devolviendo un resultado incorrecto. Si el algoritmo de consolidación escasa se desactivó, TM1 devolverá el resultado correcto, pero el sistema se volvería considerablemente más lento. Claramente, ambas opciones son indeseables, lo que dio lugar a la introducción del concepto de comederos. Los alimentadores son una forma de permitir que los cubos que contienen reglas continúen aprovechando los beneficios de rendimiento del algoritmo de consolidación escasa, pero también asegurando que las celdas calculadas con reglas no se salten cuando se calculan celdas consolidadas. Los cubos dispersos sin consolidaciones y sin requisitos de supresión cero pueden contener cálculos de regla sin alimentadores. Además, cuanto más denso sea un cubo, independientemente del tamaño, menos cubo se beneficiará de skipcheck y alimentadores. ¿Qué es SKIPCHECK SKIPCHECK se utiliza en las reglas TM1 como un algoritmo de consolidación escasa. Esencialmente anula el comportamiento predeterminado de TM1 para cubos con reglas. ¿Cuál es la configuración predeterminada? Por defecto, SKIPCHECK está ACTIVADO, hasta que se crea un archivo de reglas, que efectivamente activa skipcheck. Cómo funcionan los ALIMENTADORES A diferencia de las normas, los alimentadores sólo se aplican a las células de nivel de hoja y nunca a células consolidadas. Sin embargo, los elementos consolidados pueden usarse en la especificación de una instrucción de alimentador como una forma abreviada de especificar todos los elementos de hoja dentro de la consolidación. Cuando se especifica un elemento consolidado en una instrucción de alimentador, se produce lo siguiente: Alimentar desde una consolidación significa que todos los descendientes de hoja de la consolidación se alimentarán si hay un valor presente. Por ejemplo, si el elemento consolidado contenía cuatro elementos de hoja, pero sólo dos de ellos contenían un valor, sólo los dos se alimentan. La alimentación a una consolidación significa que todas las células foliares bajo la consolidación serán alimentadas. Por ejemplo, si el elemento consolidado contenía cuatro elementos de hoja, entonces se alimentarían los cuatro elementos de hoja. Este es un principio importante ya que algunas personas creen equivocadamente que es la consolidación la que está alimentando o alimentándose. Esto puede hacer que las reglas de depuración y los alimentadores sean más difíciles si este principio no es bien entendido. Cuando se aplica un alimentador, establece una bandera de un solo byte o pseudo datos en una celda de hoja para indicar que debe consolidarse. Esto asegura que el algoritmo de consolidación escasa no salte esta célula al calcular valores consolidados. Una vez alimentada, una célula permanece alimentada hasta que se reinicie el servidor o se descargue el cubo. En general, los alimentadores no son necesarios para las reglas de nivel C. La única excepción es cuando una regla se aplica a un elemento consolidado donde no tiene valores en ninguno de sus elementos secundarios. Subalimentación y sobrealimentación Es el papel del autor de las reglas asegurar que las células calculadas se alimentan correctamente. Se debe tener cuidado para asegurar que los alimentadores alimenten exactamente cuántas células es necesario, ni más ni menos. Puede haber efectos secundarios considerables si un modelo no se alimenta correctamente. La subalimentación ocurre cuando algunos o todos los valores que se calculan no se alimentan. En la mayoría de los casos esto dará lugar a resultados incorrectos al revisar los datos consolidados en el cubo. Se debe evitar la subalimentación, ya que socava la integridad del modelo. Al escribir alimentadores, debe comenzar con la inversa de la regla que está alimentando para asegurar que la alimentación es adecuada. La sobrealimentación ocurre cuando (a) las células que no contienen los valores calculados de la regla se están alimentando o (b) cuando las células calculadas por regla que dan lugar a un valor cero se están alimentando. Ambas situaciones deben ser evitadas, pero especialmente (a). Mientras que la sobrealimentación no dará lugar a valores incorrectos en el cubo, tiene un efecto perjudicial en el rendimiento del sistema. El tiempo necesario para alimentar las células que no requieren alimentación es desperdiciado, y todos los alimentadores innecesarios ocupan memoria que también se desperdicia. La sobrealimentación puede causar una explosión significativa en la memoria, y puede aumentar el tiempo de ejecución de las consultas consolidadas. Dónde están definidos FEEDERS FEEDERS se definen en el Editor de reglas TM1. En general, debe haber al menos un FEEDER acompañante para cada regla. Las reglas deben estructurarse de la siguiente manera: Al examinar los niveles de resumen para los campos calculados, cualquier valor distinto de cero indicará un sobrealimentado. La Figura 11 muestra una vista de las sobrealimentaciones de cubo de IBM Cognos TM1 en las que AB para P3 se sobrealimenta al enrollarse hasta Q1-10 aunque es cero en el cubo de origen. P3 para Jan-10 se ha identificado con 1, lo que indica que la célula se ha sobrealimentado. La explicación de la sobrealimentación es la construcción del ALIMENTADOR: El sistema está usando el valor de A para determinar si debe alimentar AB. Está ignorando el valor de B. Como resultado, el sistema alimentará AB cuando Altgt0 Y B0, resultando en un cero AB. Como se verá más adelante en otro ejemplo, esta es la forma normal de alimentar un cubo de IBM Cognos TM1 mediante el uso de factores de multiplicación. Esto conducirá a la sobre-alimentación, pero típicamente no en tal grado donde severamente impacta funcionamiento. A menos que se usen alimentadores condicionales, la sobrealimentación puede no ser eliminada completamente de un cubo donde se producen multiplicaciones, divisiones, exponenciaciones u otras operaciones, pero se puede mitigar al alimentar la variable que es más probable que sea cero. La solución normal a la sobrealimentación es usar los ALIMENTADORES condicionales. Los ALIMENTADORES condicionales establecen las condiciones en los ALIMENTADORES. Este ejemplo también puede usarse para ilustrar otro principio FEEDER. Cambiar A a cero seguirá mostrando A como sobre alimentado en el cubo Overfeeds. Esto se debe a que una vez que se alimenta una celda siempre se alimenta hasta que se recicla el servidor TM1 o se ejecuta la función TurboIntegrator TM1 CubeProcessFeeders (). Método 6 Utilice el Monitor de rendimiento Este método no mostrará específicamente qué ALIMENTADORES están sobre alimentando, pero dará una idea de por dónde empezar a buscar. A menudo TM1 desarrolladores se presentan con un modelo terminado o parcialmente terminado que se está ejecutando lento y está utilizando una gran cantidad de memoria. Inicie el monitor de rendimiento en TM1 Architect haciendo clic con el botón derecho del ratón en el nombre del servidor TM1 y seleccionando Start Performance Monitor en el menú como se muestra en la Figura 12. Confirme que Display Control Objects se ha habilitado en la opción de menú View. Figura 12 El menú contextual que se muestra después de hacer clic con el botón derecho del ratón en una instancia del servidor TM1 Confirme que se ha habilitado Mostrar objetos de control como se encuentra en la opción del menú Ver. Abra el cubo del sistema StatsByCube en IBM Cognos TM1 Cube Viewer y observe que contiene la siguiente información sobre FEEDERS como se muestra en la Figura 13. La línea Feeders muestra el número de células alimentadas y la memoria utilizada por FEEDERS bajo las columnas tituladas Number of Fed Cells and Memoria utilizada para alimentadores, respectivamente. Busque cubos con valores particularmente grandes bajo estas columnas. Utilice un cubo de sobrealimentación como se describió anteriormente en el Método 5 para determinar si se están sobrealimentando o no cálculos. Figura 13 Información de FEEDER del objeto de control TM1 Método StatsByCube 7 Examinar el TM1Server. log Como en el método anterior, este método no enumerará directamente los FEEDERS que son ineficientes, pero proporcionará un buen lugar para empezar a buscar. En el archivo tm1server. log, el sistema registra la carga de cada uno de los cubos incluyendo la evaluación de los FEEDERS para cada cubo. El archivo tm1server. log se encuentra de forma predeterminada en el Directorio de datos TM1 para la instancia específica de TM1 Server con la que está trabajando. Las ubicaciones de los directorios de datos TM1 están definidas por el usuario. Utilizando el ejemplo de PlanSamp TM1 Server suministrado con el paquete de instalación estándar de IBM Cognos TM1, el archivo tm1server. log se localizaría de forma predeterminada en la siguiente ubicación: C: Archivos de programaIBMcognostm1samplestm1PlanSamptm1server. log. El siguiente ejemplo muestra las líneas seleccionadas del archivo tm1server. log para el nombre del cubo BW COST CALCULATION: Esta información se puede utilizar para determinar el tiempo que se tarda en evaluar los FEEDERS para cada cubo. Si toma mucho tiempo evaluar los ALIMENTADORES para un cubo en particular, entonces podría ser una indicación de que los ALIMENTADORES contenidos en el cubo son ineficientes. Definición de FEEDERS Esta sección detalla la mayoría de los diferentes tipos de cálculos y muestra cómo construir el FEEDER que lo acompaña. Como regla general, al escoger un elemento para alimentar un cálculo, escoja el elemento que cuando cero los resultados de los cálculos también son cero. Es importante tener en cuenta que la forma en que se define un FEEDER depende del tipo de cálculo. En esta sección se describirá una estrategia FEEDER para cada uno de los siguientes tipos de cálculo: Si el cálculo es una combinación de lo anterior, se necesitará una combinación de las estrategias FEEDER apropiadas para cada componente del cálculo. Como con las reglas, hay dos maneras de definir el FEEDER: 1) encerrando el nombre del miembro entre corchetes y 2) usando la función DB (). Hay ejemplos de ambos en varias de las subsecciones siguientes. Multiplicación La multiplicación es el cálculo más fácil de alimentar. En el ejemplo anterior, estamos usando A para alimentar el cálculo. También podríamos haber elegido B. Podríamos haber escogido uno como un cero A o un cero B obligará al cálculo a ser cero. Para optimizar aún más el FEEDER, se debe elegir el elemento que es más probable que sea cero. Para aclarar este concepto, vamos a utilizar un cálculo típico de ingresos En este ejemplo, elegiríamos alimentar unidades porque las unidades tienen más probabilidades de ser cero. Por ejemplo, no todos los clientes comprarán todos los productos, por lo que muchas de las combinaciones serán cero. Precio será muy probablemente no-cero y fijado principalmente para todas las combinaciones de producto y cliente. También puede definir el FEEDER utilizando el formato DB. Definir reglas de cubo a cubo Definir un ALIMENTADOR condicional Manipular los ALIMENTADORES para que los elementos de ALIMENTADOR coincidan con los elementos de destino El método de DB le da más flexibilidad ya que es capaz de incrustar condicional Y las funciones de reglas de IBM Cognos TM1. Consulte las secciones siguientes para obtener más detalles y ejemplos. División Los mismos principios discutidos en la sección Multiplicación se aplican a la División. Una vez más, la elección de A o B realmente no importa al elegir qué elemento para alimentar. Si cualquier elemento es cero, el resultado del cálculo será cero o indefinido. Adición Aquí tenemos que alimentar tanto porque un cero A no forzará necesariamente que el cálculo sea cero. Sustracción Como con la adición, tenemos que alimentar a ambos porque un cero A no forzará necesariamente el cálculo a ser cero. Reglas Condicionales Para ilustrar esto, hemos elegido un ejemplo que se usa comúnmente en las aplicaciones de presupuesto o previsión. En el ejemplo que se muestra a continuación (Figura 14), estamos realizando un cálculo sólo para los meses marcados como meses de previsión (es decir, a partir del 10 de mayo, los meses de pronóstico tienen un fondo gris.) Figura 14 Muestra los resultados del uso de un FEEDER condicional Para los meses de pronóstico que empiezan en mayo-10 Para los meses marcados como reales (en este caso de enero-10 a abril-10), solo queremos cargar o ingresar el resultado del cálculo, notar que los meses de pronóstico reales La fila EF (For Forecast Months) y los meses enero-10 hasta abril-10) tienen un fondo blanco en sus celdas lo que significa que estas celdas pueden aceptar valores introducidos manualmente y no son el resultado de un cálculo. El número es estático y no queremos que el sistema lo calcule de manera diferente a la forma en que se almacena en el sistema de registro. En este ejemplo estamos usando un atributo en la dimensión de tiempo para indicar meses reales o de pronóstico. Es una vista del Editor de Atributos en el que se ha agregado un nuevo atributo llamado Bandera Real y se han indicado unos pocos meses específicos (de enero del 10 al 10 de abril) con un A para mostrar qué meses contienen datos reales. Figura 15 El atributo de dimensión de tiempo denominado Indicador real (Texto) con A en los meses indicados como datos reales La regla se define como sigue: Regla de cubo a cubo Un ejemplo simple se utiliza a continuación para ilustrar cubo - To-cube regla FEEDERS ya que es más complejo y presenta más desafíos. Tenga en cuenta los cubos de origen y destino definidos para el cubo de origen FeederSource. El cubo FeederSource tiene dos dimensiones FeederSource (con un único elemento denominado Source) y Value (con un único elemento denominado Value) y un solo valor de datos de 10 como se muestra en la Figura 16. Figura 16 Muestra el ejemplo FEEDER source cube named FeederSource En Figura 17 a continuación, vemos una vista de un cubo de IBM Cognos TM1 denominado FeederTarget que muestra los valores que se alimentan desde el cubo de origen denominado FeederSource. El cubo FeederTarget tiene dos dimensiones FeederTarget (con un único elemento denominado Target) y Time (con N: nivel de elementos para cada mes y C: nivel de consolidación trimestral Q1-10, Q2-10, etc.) y N: nivel Todos los elementos se han rellenado con el valor del cubo FeederSource de 10. Figura 17 Una vista de un cubo de destino de IBM Cognos TM1 que incluye valores cargados con un FEEDER La razón por la que los FEEDERS de cubo a cubo son más complejos es que se define el En el cubo de destino y el FEEDER en el cubo de origen. En efecto, el cubo de origen envía los FEEDERS al cubo de destino y la regla del cubo de destino los recibe. La situación se complica por el hecho de que las estructuras de dimensión en los cubos fuente y destino pueden ser diferentes. El siguiente ejemplo le guiará a través del proceso paso a paso: Paso 1 Defina la regla en el cubo de destino Un punto importante aquí, que no está totalmente resaltado en el ejemplo, es que la función de DB tendrá una estructura de parámetros que pertenece a la dimensión Estructura del cubo fuente (el primer parámetro será el nombre del cubo, el segundo la primera dimensión en el cubo fuente, el tercero, la segunda dimensión en el cubo fuente, etc.) Sin embargo, los valores que suministra en el parámetro deben Ser con respecto al cubo objetivo o un valor codificado. Puesto que este es un punto tan importante, lo ilustraremos con un sub-ejemplo. Supongamos que tiene dos cubos, Cube S y Cube T. Ambos tienen estructuras de cubo idénticas con dimensiones idénticas, pero las dimensiones en cada cubo son una copia del otro. Por ejemplo, las dimensiones en Cube S son Producto S y Tiempo S. Las dimensiones en Cubo T son Producto T y Tiempo T. Las dos dimensiones del producto son idénticas y las dos dimensiones de tiempo son idénticas. A continuación, la regla sería: Tenga en cuenta que las dimensiones en el cubo de destino se sustituyen en los parámetros de la función DB que representa la estructura del cubo de origen. Este es un punto importante TM1 Desarrolladores han pasado muchas horas mirando una regla tratando de averiguar por qué no ahorraría Paso 2 Definir el FEEDER en el cubo fuente 2010 Es necesario codificar un valor aquí porque no hay dimensión de tiempo En el cubo fuente. Mediante la codificación de un elemento de resumen de la dimensión de tiempo, obliga al sistema a alimentar todos los elementos de N: nivel de 2010. Tenga en cuenta que si el cubo de origen contenía la dimensión de tiempo, el FEEDER se construiría de la siguiente manera: Es necesario codificar la medida porque hay un nombre de elemento de medida diferente en el origen y el destino. Necesitamos codificarla con un elemento en la dimensión de medidas de destino. Aquí está el FEEDER para nuestro sub-ejemplo: El FEEDER aquí se define como el reverso de la regla. Tenga en cuenta que las dimensiones en el cubo de origen se sustituyen en los parámetros de la función DB que representa la estructura del cubo de destino. Esto puede causar algunos problemas y la siguiente lista se ensambló para resaltar las mejores prácticas en el diseño de cubo a cubo ALIMENTADORES Si la misma dimensión está en los cubos de destino y de origen, simplemente utilice DimensionName en ese parámetro. Si tiene dimensiones diferentes, que son copias entre sí, debe utilizar DimensionNameInSource para ese parámetro. Si tiene una dimensión en el destino que no existe en el origen, tendrá que codificar un elemento de resumen en la dimensión de destino. En el ejemplo anterior, hemos codificado en 2010. Esto significa que el sistema alimentará automáticamente a todos los niños de 2010. Esta característica debe utilizarse con precaución, ya que puede dar lugar a escenarios de sobrealimentación y largos tiempos de inicio del servidor. Si tiene una dimensión en el origen que no existe en el destino, tendrá que codificar un elemento en la dimensión de origen. Si desea orientar un elemento en particular, sólo tiene que codificarlo en el parámetro. Por ejemplo, el Ingreso sólo se centrará en la medida de ingresos. Puede minimizar la necesidad de hacerlo utilizando los mismos nombres de medida en el origen y el destino. De esta manera sólo puede utilizar TargetMeasureDimName. Los FEEDERS que envíe desde el cubo de origen deben coincidir con los elementos del cubo de destino. Esto se aplica a todas las dimensiones. Para ilustrar este punto, considere el siguiente ejemplo. En la alimentación de un cubo semanal a un cubo mensual, las semanas no existían en el cubo mensual, por lo que no se alimentó nada. Usted puede conseguir alrededor de esto cambiando el FEEDER de modo que los padres de la semana se pasen en el ALIMENTADOR. Dado que los padres de semanas son meses y meses están presentes en el cubo de destino, el FEEDERS voluntad de trabajo como se espera. Cubo a cubo FEEDER avoidance Hay ocasiones en las que puede evitar definir el cube-to-cube FEEDER si la medida objetivo se utiliza en un cálculo posterior. En la Figura 18, Target es el resultado de un cálculo de cubo a cubo, pero también se utiliza más en el cálculo TargetC. El valor de C y Jan-10 es 20. El valor calculado de TargetC para Jan-10 es 200 (Target tiene un valor de 10 y C tiene un valor de 20.) El cubo de IBM Cognos TM1 está cargando valores basados ​​en lo siguiente Fórmula de FEEDER: Puede eliminar la necesidad del alimentador de cubo a cubo simplemente alimentando C de la siguiente manera: Figura 18 Muestra el cubo de destino evitando la necesidad de una definición de FEEDER de cubo fuente simplemente usando los valores del cubo fuente en un cálculo y alimentando Cálculo dentro del cubo de destino Condicional ALIMENTADORES Puede usar ALIMENTADORES condicionales para reducir o eliminar la sobrealimentación. Normalmente, se utilizará un ALIMENTADOR condicional para acompañar una regla condicional. Para ilustrar el punto, considere el ejemplo de sobrealimentación que discutimos anteriormente: Como se ha discutido anteriormente, el sistema está ignorando el valor de B cuando está construyendo el FEEDER. Puede crear ALIMENTADORES condicionales de la siguiente manera para resolver el problema: Tenga en cuenta que para alimentar condicionalmente, debe utilizar una función DB. En este caso, ponga una instrucción IF en el parámetro de la función DB que representa el nombre del cubo. Devuelve el nombre del cubo para las celdas que deseas alimentar y (null) para las que no lo hagas. Al mirar el cubo, ahora vemos que no estamos sobrealimentando este cálculo. La Figura 19 es una vista del cubo de OverFeeds que muestra los resultados de Jan-10 y Q1-10 con la sobrealimentación corregida como se ilustra por los valores de Q1-10 que no tienen valores iguales a 2. Figura 19 Muestra que no hay valores iguales a 2 En el campo de consolidación Q1-10, lo que significa que no hay sobrealimentación del cubo IBM Cognos TM1. ¿Cuántas veces los FEEDERS disparan? De acuerdo con las cinco consideraciones importantes específicas de FEEDERS, FEEDERS de las celdas numéricas disparan sólo una vez y FEEDERS Cambios de valor. Esto es importante cuando se usa un parámetro para determinar la ubicación del resultado calculado. Para ilustrar este punto, la Figura 20 muestra un cubo de IBM Cognos TM1 con el valor de 100 calculado en la intersección de Result y Feb-10 resaltado: Figura 20 Un cubo de IBM Cognos TM1 resaltando el valor 100 en la intersección de Result y Feb-10 The La regla se define como: Como se puede ver, estamos utilizando Value for feed Result en una regla donde el parámetro Month se utiliza para rellenar el mes correcto en la dimensión de tiempo. Si cambiamos el parámetro Mes cambiando el campo en la intersección Mes / Enero-10 desde Feb-10 hasta Mar-10, la celda ya no se alimentará. Esto se ilustra en la Figura 21 donde Q1-10 es cero en lugar de 100. Esto se debe a que los FEEDERS para las celdas numéricas disparan sólo una vez. El resultado de la célula para el 10 de febrero se alimentó inicialmente, por lo que Feb-10 es la única célula que se puede alimentar. La solución a esto es cambiar el FEEDER a lo siguiente: Figura 21 Muestra que al alimentar el cubo con un valor numérico puede resultar en cambios que no están reflejados adecuadamente. Tenga en cuenta que ahora estamos usando Month en lugar de Value para alimentar el cálculo y porque Month es Una cadena, esto hará que el FEEDER dispare cada vez que cambia. La siguiente vista de un cubo de IBM Cognos TM1 muestra los resultados correctos para Q1-10 de 100. Figura 22 Muestra que al alimentar el cubo con un valor de cadena se mostrarán los resultados actualizados tan pronto como se cambie un campo de datos FEEDERS persistentes Los FEEDERS persistentes se introdujeron en IBM Cognos TM1 en la versión 9.5.1. El valor predeterminado de este parámetro está desactivado pero puede habilitarlo utilizando el parámetro PersistingOfFEEDERS en el archivo TM1s. cfg. Para habilitar los FEEDERs persistentes y mejorar el tiempo de recarga de los cubos con FEEDERS en el inicio del servidor TM1, establezca el parámetro PersistingOfFEEDERS en el valor T (true) para almacenar los FEEDERS calculados en un archivo FEEDERS. Cuando los FEEDERs persistentes están habilitados y el TM1 Server encuentra un archivo FEEDER persistente, carga los FEEDERS guardados que reducen el tiempo normalmente tomado para recalcular esos FEEDERS. Los ALIMENTADORES se guardan cuando se guardan los datos o se editan las reglas. No guarda explícitamente los ALIMENTADORES. Para instalaciones con muchos cálculos de FEEDER complejos, los ALIMENTADORES persistentes y luego volverlos a cargar en el inicio del servidor mejorarán el rendimiento. Para los ALIMENTADORES simples, el tiempo necesario para leer los ALIMENTADORES del disco puede exceder el tiempo necesario para volver a calcular los ALIMENTADORES, pero la mayoría de las instalaciones se beneficiarán. Es importante tener en cuenta que el uso de FEEDERS persistentes aumentará el tamaño del sistema sólo en disco. El tamaño de la memoria no se ve afectado por el uso de alimentadores persistentes. Debe tener cuidado al desarrollar aplicaciones que utilicen ALIMENTADORES persistentes. Como se mencionó anteriormente, el método normal para reevaluar los FEEDERS es reiniciar el servidor TM1. Sin embargo, si tiene activados los alimentadores persistentes, primero tendrá que ejecutar un proceso TM1 TurboIntegrator que contenga la siguiente función en el prolog: Esto forzará la evaluación de FEEDER en el inicio del servidor TM1 en lugar de leer sólo la caché de FEEDER persistente. Complejo FEEDER Ejemplos La sección compleja FEEDER detalla algunos ejemplos más complejos para situaciones del mundo real. Cubo detallado a resumen de elementos de línea Un problema de modelado común, especialmente con aplicaciones de planificación y presupuestario, es vincular un cubo de detalle de elemento de línea a un cubo de resumen en el que las dimensiones son listas de selección (una lista específica de elementos, como productos) Cubo de origen y dimensiones reales en el cubo de destino. Considere el siguiente cubo de entrada llamado LineItemSource, que incluye Line Item, Description, Time, Product y Amount como se muestra en la Figura 23. Figura 23 Muestra el cubo de entrada LineItemSource La Figura 24 es una vista del cubo de resumen LineItemTarget, que consolida los valores donde Las listas de selección se convierten en dimensiones (es decir, el tiempo ahora es columnas y el producto ahora es filas). Este cubo muestra los elementos de línea de detalle, así como los valores de resumen en el nivel de Producto Total y el nivel de Trimestre de Tiempo. Dado que no es posible modelar este tipo de estructura de cubo para transferir directamente datos de LineItemSource a LineItemTarget, es necesario recorrer un cubo intermedio llamado LineItemCalc . La siguiente vista es el cubo intermedio que contiene todas las dimensiones de ambos cubos: artículo, producto y hora. Figura 25 El cubo intermedio LineItemCalc que contiene todas las dimensiones de LineItemSource y LineItemTarget Las reglas y FEEDERS casi correctas serían las siguientes: Ahora pasemos por las reglas y FEEDERS uno por uno y explíqueles. En primer lugar, comencemos con la regla que convierte las listas de selección en dimensiones en el cubo LineItemCalc: Los componentes de la regla son: Negrita comprueba si el nombre del elemento de la dimensión del producto en el cubo LineItemCalc coincide con el producto introducido en el Cubo LineItemSource. Observe el uso de como son ambas cadenas. Comprobación en cursiva para ver si el nombre del elemento de la dimensión de tiempo en el cubo LineItemCalc coincide con el mes introducido en el cubo LineItemSource. Tenga en cuenta el uso de como son ambas cadenas. Negrita en cursiva Devuelve el valor de Cantidad del cubo LineItemSource si es VERDADERO. No haga nada si es FALSO. Ahora, veamos el FEEDER asociado en el cubo LineItemSource. Al considerar una implementación de diseño inicial, el FEEDER se definió de la siguiente manera: Al recordar una punta anterior en la sección Reglas de cubo a cubo, si hay una dimensión en el cubo de destino que no está en la fuente, en este ejemplo Y Tiempo, puede codificar un elemento de resumen en el parámetro apropiado como se muestra en negrita anterior. Si bien esto funcionará, puede no ser óptimo para todas las situaciones, ya que los volúmenes de datos pueden afectar negativamente los tiempos de inicio del servidor TM1. This is because this type of FEEDER results in severe over-feeding as the system has to feed every single product and every single month for every single line item. Consider changing the FEEDER so that it only feeds the Product selected on any particular line item. For example, substitute Total Product with DB(LineItemSource. LineItem, Product) and 2010 with DB(LineItemSource. LineItem, Time) . In making these changes, the system start-up time will be improved. An additional problem with the FEEDER in the LineItemSource cube is that it is feeding only once so it will not continue to work if we change either the product or month data. The solution is to feed the strings, as shown in the following example: In this example, the FEEDER is repeated for each dimension (for both Product and Time). This ensures that the numbers correctly flow when both product and time are changed. So the correct rules and FEEDERS areTM1 Forum I am trying to develop a moving average formula for a cube with a year and month separated dimension and I am having a hard time trying to retrieve data from december, november, etc of the last year. I did the following things: 1. Develop a cube with last period posibilities (month and year for the past 12 months) and a moving formula in the budget cube. 2. Formulas like (123456789101112 last months)/12 (I need a 3 and 6 moving average also) 3. Very complex or very long feeding process Does anybody knows a simpler way to calc moving averages in periods involving last year for a balance sheet ScottW Regular Participant Posts: 151 Joined: Fri May 23, 2008 12:08 am OLAP Product: TM1 CX Version: 9.5 9.4.1 9.1.4 9.0 8.4 Excel Version: 2003 2007 Location: Melbourne, Australia Contact: Have you considered doing the moving average calculation in a separate cube with a combined month-year dimension and feeding the result back to the quotreportingquot cube with the separate month and year dimensions The moving average calculation could then be done using consolidations. P. ej. for each month you would need to set up a consolidation for your avarage C Jun 2008 4 Mth Avg Jun 2008 0.25 May 2008 0.25 Apr 2008 0.25 Mar 2008 0.25 In the quotreporting cubequot feed the quotcalculation cube balance gt DB(Calc Cube. Month Year. ) To make the rule easy in the calc cube best to have a month and year attribute rather than using SubSt (rules will also calc quicker) balance N: DB(Reporting Cube, AttrS(MonthYear. MonthYear, Month), AttrS(MonthYear. MonthYear, Year). ) In the reporting cube a simple lookup rule gets the moving average from the calc cube 4 Month Moving Average DB(Calc Cube. Month Year 4 Mth Avg. Balance ) This may seem a little convoluted but it is generally easier than writing a moving average rule in a cube with separate time dimensions and it will calculate faster than a complex rule as it uses consolidations for the bulk of the calculation. Off the top of my head not knowing your exact cube structure of problem I think this should work. but in TM1 there is always another way to solve a given problem. Sound good using that new dimension but i nthe first step before the feeder, how do i transfer data the In the MONTHYEAR N: DB(Reporting Cube. Month Year. ) I got lost on how to do that with different year month dimensions Done. with Attributes.. I have to create to many consolidations to do it in that way i am going to make this idea as a module to the budget, make avg available for many accounts. with the monthyear dimension idea you provided thanks ScottW Regular Participant Posts: 151 Joined: Fri May 23, 2008 12:08 am OLAP Product: TM1 CX Version: 9.5 9.4.1 9.1.4 9.0 8.4 Excel Version: 2003 2007 Location: Melbourne, Australia Contact: Glad you could figure it out. Youre right in that this method does require a fair amount of setup as a unique consolidation for each month is needed (or multiple consolidations for each month depending on what else you want to calculate.) Its a bit of work to set up but can be automated by TI or done in an XDI setting up for one year then copy find/replace to propagate to other years. The benefits are in calculation speed vs. a pure rule calculation and the fact that the consolidations are quotnil overheadquot vs. rules/feeders. Ive done this a number of times without stepping away from the 2 lump (Year separate from Month) time structure. Its not too bad, but you need a cube for the workings. The approach is: 12 Month Moving Average Current YTD plus Prior full year less Prior year YTD Drop those into a workings cube, put the and - into a hierarchy, tick done. ScottW Regular Participant Posts: 151 Joined: Fri May 23, 2008 12:08 am OLAP Product: TM1 CX Version: 9.5 9.4.1 9.1.4 9.0 8.4 Excel Version: 2003 2007 Location: Melbourne, Australia Contact: This moving average seems to have a lot of ways to be done, but must of them seems to be specific (for example only one possibility like a 3 month average). To solve this, I decided to build a quotsome balance sheet account forecasting cubequot with the monthyear approach provided by scott, because I needed account forecasts using a 3, 6 and 12 moving average, a moving average formed by a monthly change percentage for the last six months, and a forecast based on a 12 months approach that determined a to be applied. My formulas work perfect, because i only have to write them and feed them once (doesnt matter they are long, they are working), but the hellish part is that i have to make 2 DBs (in and out between cubes) and the concerning feeders for each balance account i want to forecast. I also believe is a good answer because i have 10 companies with the same formula. I dont like a lot this solution, probably i can do some reengeneering in the way I send accounts between cubes, but MOVING AVERAGE and SUMs formulas seems to be a tough twinkie to eat in year and month approaches. Enlight me, please. 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