MOVINGSUM は変化する時間範囲の値を返します。含まれている各時間範囲について、見つかった値の合計を集計します。
MOVINGSUM を使って、毎週の売上結果に基づく、集計されたローリング フォーキャストを作成できます。
MOVINGSUM(Line item to aggregate [, Start period] [, End period] [, Aggregation method])
引数
引数 | データ型 | 説明 |
Line item to aggregate (必須) | 数値、ブール値、日付、 時間軸、リスト、又はテキスト | 一定期間内で集計するライン アイテム |
Start period | 数値 | 計算を開始する期間 省略した場合、MOVINGSUM は時間範囲内のすべての期間を集計します。 |
End period | Value to offset データ型のミラー | 計算を終了する期間 省略した場合、MOVINGSUM は開始期間の同じ値を使用します。 |
Aggregation method | キーワード | 使用する集計方法 使用可能なキーワードは SUM、AVERAGE、MIN、MAX、ANY、ALL、FIRSTNONBLANK、LASTNONBLANK、TEXTLIST です。詳細は以下を参照してください。 省略した場合のデフォルトの動作はライン アイテムのデータ型によって異なります。 |
構文の例
MOVINGSUM(Bonus pay, -2, 0)
Jan | Feb | Mar | April | May | June | July | Aug | |
Bonus pay | 6,150 | 5,850 | 5,900 | 6,025 | 4,850 | 4,950 | 5,600 | 6,250 |
MOVINGSUM (Bonus pay, -2, 0) | 6,150 | 12,000 | 17,900 | 17,775 | 16,775 | 15,825 | 15,400 | 16,800 |
追加情報
デフォルトの集計方法
Aggregation method 引数を省略した場合に使用されるデフォルトの集計方法は、Line item to aggregate 引数のデータ タイプによって異なります。Line item to aggregate 引数の各データ タイプで使用されるデフォルトの集計方法は次のとおりです。
- 数値形式の場合のデフォルトの動作は SUM
- ブール形式の場合のデフォルトの動作は ANY
- 日付、リスト、又はテキスト形式の場合のデフォルトの動作は FIRSTNONBLANK
制約
- 先行するすべての引数を指定しないと後続の引数を指定できない
- 結果ライン アイテムは Line item to aggregate 引数と同じ形式にする必要がある
- Start period 引数か End period 引数に少数を使用する場合、最も近い整数に丸められる
- Line item to aggregate 引数に、別の関数を含む式を使用する場合、結果ライン アイテムと同じ時間範囲をその関数で使用する必要がある
- Start period 引数か End period 引数でモジュールの時間範囲外の期間を指定した場合、その期間は集計から除外される
計算エンジンの機能の違い
Polaris では、集計方法 Formula (式) に指定した状態で、ライン アイテムの式に MOVINGSUM を使用することはできません。Classic エンジンでは使用できます。
Classic エンジンでは、時間軸をライン アイテムの引数として使用することはできません。Polaris では使用できます。
例
Jan | Feb | Mar | April | May | June | July | Aug | |
Line item | 3,000 | 2,350 | 2,000 | 2,200 | 2,500 | 3,000 | 4,500 | 3,700 |
MOVINGSUM | 3,000 | 2,675 | 2,450 | 2,183 | 2,233 | 2,567 | 3,333 | 3,733 |
MOVINGSUM | 3,000 | 3,000 | 3,000 | 2,350 | 2,500 | 3,000 | 4,500 | 4,500 |
MOVINGSUM(x, -2, 0, MIN) | 3,000 | 2,350 | 2,000 | 2,000 | 2,000 | 2,200 | 2,500 | 3,000 |
MOVINGSUM(x, -3, 0, MIN) | 6,000 | 5,350 | 5,000 | 4,350 | 4,500 | 5,000 | 6,700 | 7,000 |