聚沙成塔

在分析或繪製趨勢線時，常會遇到一個狀況是，各個時間點當中，
可能會有一些特殊事件導致流量的變化，這時候頂多看到事件的影響性。

此時，要消弭事件雜訊，想要知道一個很大概的走勢(如:瀏覽率、良率)，
除了加上平均線、趨勢線(用不好，則無法解釋)外，
另外一個做法就是運用Rolling的概念，取得N的移動平均數。

在Tableau的函數中Window_XXX提供移動計算的方式，詳細可參考此篇。
若資料有遺漏值，處理方式則參考[Tableau] 80.折線圖填補遺漏值。

//類似5日均線的概念
WINDOW_AVG(
    ZN(
        COUNTD(iif(ISNULL([Time]),[User], null)) 
        )*(IIF(Index() >0 ,1,1)
    ), -5,0
)

 

同時也歡迎追蹤Tableau Public Gallery- MR.360 |聚沙成塔，裡面包含文章中的案例實作，
期待能帶給您新的啟發或靈感。

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