先看完成效果：

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【关于移动平均】

我们在看一组数据的趋势时，通常会使用到移动平均（Moving Average）。移动平均是一段时间内数据的平均值。以国际原油价格为例，我们取过去50天的平均值，也就是过去50天原油价格的总和除以50。到了明天，这组数据又向后推移一天，即从明天往前推移50天的平均值。把每天的移动平均值做成折线图就是移动平均线，能让我们的数据趋势变得平滑。见下图：

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图中绿色线是国际原油价格的曲线，红色线是过去50天的移动平均线。移动平均线更加的平滑，更容易让读者快速的识别数据变化的趋势。

【计算静态移动平均】

我们准备了过去3年的国际原油价格表：

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大家注意一点，这个价格不是每天都有的，比如在2014年1月4日和5日就没有数据。所以我们的计算不能简单用日期减去50天，需要对日期先进行一个编号处理：

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这样我们就得到了连续的日期编号

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*如果日期是连续的则不需要通过编号处理，直接用日期列即可。

接下来我们依据这个编号计算过去50天的平均值：

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此例里我们计算了过去50天的移动平均值，接下来我们希望向模型添加一张参数表。实现由用户点击切片器来控制计算移动平均的天数。

【动态移动平均】

要想实现切片器的动态控制，我们需要把移动平均值写成度量值，而不是之前例子里写到计算列里，因为计算列里的数值不能根据切片器的选择而变化。

大概的思路，通过HASONEVALUE和VALUES来调动参数表的数值放到公式里。

 

我们先准备一张参数表并导入Power Pivot模型中

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表格预置了10，30，50 三个数值，由用户选择是看过去多少天。这些数值可根据实际情况调整。

 

接下来是动态移动平均的公式：

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我们生成数据透视图看看效果：

【10天的移动平均】

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【30天的移动平均】

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【50天的移动平均】

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移动平均值的展现可以根据用户的切片器选择而发生变化。时间越长移动平均的曲线越平滑。

这就是我们今天的分享，更多PowerPivot和Power BI内容请关注我们在网易云课堂的视频课程“从Excel到Power BI数据分析可视化”系列课程。

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