Moving_average_pivot_table

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Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. ¿Te gusta este sitio web gratis? Comparte esta página en GoogleComo calcular los promedios móviles en Excel Excel Data Analysis For Dummies, 2nd Edition El comando Data Analysis proporciona una herramienta para calcular promedios móviles y exponencialmente suavizados en Excel. Supongamos, por razones ilustrativas, que usted ha recopilado información diaria sobre la temperatura. Desea calcular el promedio móvil de tres días 8212 el promedio de los últimos tres días 8212 como parte de algún pronóstico meteorológico simple. Para calcular las medias móviles para este conjunto de datos, siga estos pasos. Para calcular una media móvil, primero haga clic en el botón de comando Data Analysis (Análisis de datos) tab8217s. Cuando Excel muestra el cuadro de diálogo Análisis de datos, seleccione el elemento Promedio móvil de la lista y, a continuación, haga clic en Aceptar. Excel muestra el cuadro de diálogo Promedio móvil. Identifique los datos que desea utilizar para calcular el promedio móvil. Haga clic en el cuadro de texto Intervalo de entrada del cuadro de diálogo Promedio móvil. A continuación, identifique el intervalo de entrada, ya sea escribiendo una dirección de rango de hoja de cálculo o utilizando el mouse para seleccionar el rango de hoja de cálculo. Su referencia de rango debe usar direcciones de celdas absolutas. Una dirección de celda absoluta precede la letra de la columna y el número de fila con signos, como en A1: A10. Si la primera celda de su rango de entrada incluye una etiqueta de texto para identificar o describir sus datos, active la casilla de verificación Etiquetas en primera fila. En el cuadro de texto Intervalo, indique a Excel cuántos valores deben incluirse en el cálculo del promedio móvil. Puede calcular un promedio móvil usando cualquier número de valores. De forma predeterminada, Excel utiliza los tres valores más recientes para calcular el promedio móvil. Para especificar que se utilice otro número de valores para calcular el promedio móvil, ingrese ese valor en el cuadro de texto Intervalo. Dígale a Excel dónde colocar los datos del promedio móvil. Utilice el cuadro de texto Rango de salida para identificar el intervalo de hoja de cálculo en el que desea colocar los datos del promedio móvil. En el ejemplo de la hoja de cálculo, los datos del promedio móvil se han colocado en el rango B2 de la hoja de cálculo: B10. (Opcional) Especifique si desea un gráfico. Si desea un gráfico que trace la información del promedio móvil, seleccione la casilla de verificación Salida del gráfico. (Opcional) Indique si desea calcular la información de error estándar. Si desea calcular errores estándar para los datos, seleccione la casilla de verificación Estándar Errores. Excel coloca valores de error estándar junto a los valores de media móvil. (La información de error estándar pasa a C2: C10.) Una vez que haya terminado de especificar qué información del promedio móvil desea calcular y dónde desea colocarla, haga clic en Aceptar. Excel calcula la información del promedio móvil. Nota: Si Excel doesn8217t tiene suficiente información para calcular una media móvil para un error estándar, coloca el mensaje de error en la celda. Puede ver varias celdas que muestran este mensaje de error como un value.Moving promedios controlados por Slicer Media móvil de dos meses es bastante suave. Pero seis meses es Smoooooother. (Imagina a Barry White diciendo eso: Ohhh Yeaahhh Un semestre Moooving promedio. Smoooooth) Ya ha sido un par de semanas atrás (yikes), pero recientemente escribí un post sobre los promedios móviles simples en Power Pivot. Una de las preguntas, en los comentarios, fue cómo controlar la duración del promedio móvil dinámicamente: ¿Qué es eso. Oye, cuando dos personas piden algo, y uno de ellos despliega CAPITAL LETTERS en el esfuerzo, y luego pares dijo mayúscula con uno de mis Palabras favoritas 8220 (mejorar), bueno, estoy enganchado. Hoy hacemos Postre Primero Vamos a trabajar hacia atrás a partir del resultado, vamos a La Slicer Controla la Longitud del Período MA y el Título de la Carta. Ahora que es SMOOOOOTH Otro cortador desconectado Primero creé una tabla en Excel normal, y lo copié en el portapapeles: Pegado en Power Pivot: Resultando en esta tabla: Quería los azulejos de la rebanadora de los Meses para incluir la columna para clasificar con sensatez, Agregó una columna de calc: Entonces puedo poner la rebanadora en mi pivote, y ordena en mi orden deseada: La medida de la cosechadora Seleccionada MA Longitud MAX (8216MA LongitudNúmero de Meses) Ceder una situación como: Variable Moving Sum y Medida Promedio Ahora su tiempo Para hacer algo con esa medida de la cosechadora. Variable Moving Sum CALCULATE (Unidades vendidas, DATESINPERIOD (CalendarDate, LASTDATE (CalendarDate), Selected MA Length. Month)) La sección resaltada es la única diferencia entre esta medida y la suma móvil original de mi artículo anterior. Anteriormente, esa parte era hardwired a 3, para darnos una media móvil de 3 meses. Variable Moving Average Variable Moving Sum / CALCULATE (DISTINCTCOUNT (CalendarYear Month), DATESINPERIOD (CalendarDate, LASTDATE (CalendarDate), Selected MA Length, Month)) Nuevamente, las partes resaltadas son las únicas diferencias entre esta medida y la MA de 3 meses . Un error Si el usuario de este informe / panel selecciona una de las opciones de avance en la rebanadora, el mes actual NO va a ser contado, mientras que se cuenta en las opciones de la parte posterior. ¿Por qué no se cuenta para la fórmula de la suma móvil de Here's, y resaltaré la sección ofensiva: Variable Moving Sum CALCULATE (Unidades vendidas, DATESINPERIOD (CalendarDate, LASTDATE (CalendarDate), Selected MA Length. Desde el ÚLTIMO DÍA del mes actual, se incluye el mes actual. Pero cuando seguimos adelante. Bien, el mes actual no está incluido. Por lo tanto, necesitamos un IF que compruebe si la longitud de MA seleccionada es positiva, y si es así, cambia el LASTDATE a FIRSTDATE. La lectura de la carta La última cosa que hacer es hacer la lectura del título del gráfico: Seleccione el título del gráfico, escriba un en la barra de fórmulas y seleccione una celda (G6 en este caso) Las fórmulas anteriores de G6 se utilizan para construir el propio G6 (Click for Larger Versión) Uno de los ingenieros fundadores de Power Pivot durante sus 14 años de carrera en Microsoft y creador del primer servicio Power Pivot en nubes, Rob es una de las principales autoridades en inteligencia de negocios de autoservicio y tecnología de hoja de cálculo de próxima generación. Este post tiene 25 comentarios Jeff Lingen dice: ¿Es posible 8220go uno mejor8221 y ser capaz de tener la medida Variable Moving Sum de interés ser una selección de rebanadora, así Por ejemplo, si tengo medidas para las unidades vendidas, los casos vendidos y Paletas Vendidas, ¿puedo elegir cuál de esas tres medidas para graficar y calcular un promedio móvil para ABSOLUTAMENTE puede porque cortadoras desconectadas son PURE MAGIC. En serio, si usted está leyendo esto y todavía tienen que hacer un loco, loco científico nivel de mierda con desconectado slicers8230 RUN, don8217t caminar, a su libro más cercano y empezar a experimentar. Cambiará su visión de la herramienta y el mundo de los datos. Así que imagina una tabla de dos columnas desconectado de subtítulos e ID8217s. 8220Units, 8221 1, 8220Cases8221, 2, 8220Pallets8221, 3 Entonces una medida de la segadora que es el MAX (o MIN, lo que sea) de esa columna ID. Entonces una tercera medida que es un INTERRUPTOR en esa cosechadora: SWITCH (la medida de la cosechadora aquí, 1, unidades vendió, 2, los casos vendió, 3, paletas vendidas) Substituye entonces la medida del interruptor en dondequiera que las unidades vendidas aparecen en el poste arriba. Bam Esto es muy similar a la clase por truco de trilladoras, BTW: Chris Gilbert dice: Tendencia de los promedios móviles Siempre he sido un firme creyente que los promedios móviles probablemente dar una mejor visión de las tendencias dentro de un negocio que una línea de tendencia simple asociado a un conjunto de Valores como las ventas mensuales (aunque tiendo a revisar estos dos valores juntos). La razón de esto es que una tendencia puede ser sesgada por uno o dos valores que pueden no ser representativos de la empresa subyacente, tales como picos asociados a la estacionalidad o un evento específico. Cuando BillD destacó una consulta sobre este concepto en sus comentarios sobre Profit amp Loss (Parte 2) Compare and Analyze. Pensé que sería una gran idea flexionar nuestro dataset de PampL para proporcionar una cierta capacidad del promedio móvil. En este post, explicaré qué promedios móviles se pretende ofrecer y explicar cómo calcularlos usando los elementos de ventas de los datos de ejemplo utilizados en la serie Período de pérdida de beneficios. A continuación, agregaré la flexibilidad para que los usuarios seleccionen el período de tiempo que debe considerar el cálculo del promedio móvil, el número de períodos de tendencia que se mostrarán y la fecha de finalización del informe. Qué es una media móvil La medida media móvil más común se refiere generalmente como una media móvil de 12 meses. En el caso de nuestros datos de ventas, para un período determinado, esta medida sumaría los últimos 12 meses de ventas anteriores e inclu- yendo el mes analizado y luego se dividiría por 12 para mostrar un valor promedio de ventas para ese período. En términos financieros, la ecuación es, por tanto, muy sencilla: 12 meses de media móvil suma de las ventas de los últimos 12 meses / 12 Esto todo parece muy sencillo, pero hay una gran complejidad si queremos poner el promedio móvil (representado como 12 En el ejemplo anterior) en las manos del usuario, darles el poder de seleccionar el número de períodos de tendencia a mostrar y el mes que el informe debe mostrar hasta. El conjunto de datos El conjunto de datos que se utiliza parece algo como a continuación. Nota Im usando PowerPivot V1. Visor de diseño está disponible en V2, pero Ive hash esto juntos nada inteligente Usted notará que FACTTran (nuestro conjunto de datos para ser analizado) está vinculado a DIMHeading1, DIMHeading2 y DIMDataType para proporcionar una cierta categorización a nuestro conjunto de datos. Ive también vinculado a las fechas que es un conjunto secuencial de fechas que más que cubre el tiempo de nuestro conjunto de datos. Esta tabla lleva una cierta información adicional estática basada en la fecha: Una vez más, no era absolutamente el registrar en la escala picante de Robs. Le aseguran que usted estará consiguiendo un entrenamiento más intenso de DAX mientras que continuamos. Como estas medidas de fecha no se esperan sean dinámicas, las he codificado en la ventana de PowerPivot. Esto permite que se calculen en la actualización de archivos, pero no será necesario volver a calcular para cada operación de corte que elimina la sobrecarga de rendimiento de nuestra medida dinámica final. Por razones que Ill vienen a más tarde, también necesito la fecha de fin de mes en mi tabla de hechos como no puedo usar la fecha de fin de mes en mi tabla de fechas en mis medidas. Puedo sin embargo tirar el mismo valor a través de mi tabla de FACTTran usando la medida siguiente: Tan qué son estas mesas desvinculadas del mA La razón de estas tablas debe hacer evidente como continuamos. En resumen, theyre va a ser utilizado como parámetros o encabezados en nuestro informe. La razón por la que existen y que theyre no vinculados con el resto de nuestros datos es simplemente porque no quiero que sean filtrados por nuestras medidas. En su lugar, quiero que conduzcan el filtrado. Configuración de tabla dinámica inicial Voy a mostrar una serie de datos organizados en columnas mensuales. Al usuario se le darán rebanadoras para fijar la fecha de finalización del mes (el último período que se mostrará en el informe), el número de períodos para la media móvil (que en última instancia será parte de nuestro cálculo de divisor) y el número de períodos para la tendencia El número de columnas mensuales que mostraremos en nuestra tendencia). Podemos establecer estas rebanadoras de inmediato y vincularlas con el pivote. Obviamente, necesito una fecha de fin de mes como un encabezado de columna, pero que hasta cierto punto Ive dado esto lejos antes. En resumen, necesito usar mi campo MADatesMonthEndDate. La razón es que este campo no está vinculado a nuestro conjunto de datos y por lo tanto no se verá afectado por otros filtros. Si utilizo un campo de fecha que es parte de mi conjunto de datos o parte de una tabla vinculada, los valores disponibles pueden ser filtrados por las selecciones de los usuarios. Puedo conseguir alrededor de esto usando una expresión de ALL () para darme los valores correctos, pero el problema es que la columna todavía se filtra y mis resultados todos se exhibirán en una columna. Es difícil de explicar hasta que lo veas así que por favor sigue adelante y prueba su valor golpear la pared de ladrillo para realmente entender Calculando la suma de las ventas de los últimos X Meses La primera parte de nuestra ecuación es calcular el valor total de las ventas en todos los períodos dentro Un periodo de tiempo dinámico para ser seleccionado por el usuario. Para esto utilizo una función de cálculo que se parece a esto: Im usando una medida base llamada CascadeValueAll que se creó en Profit amp Loss El arte del subtotal en cascada. Im entonces filtrar esa medida para limitar mi conjunto de datos a los registros que se refieren a las ventas y un tipo de datos de reales (es decir, eliminar el presupuesto). Esto es un simple filtrado de una función CALCULATE. Sin embargo, se vuelve un poco más sabroso con el tercer filtro que limita el conjunto de datos a una serie de fechas que dependen de las selecciones de usuarios en cortadoras y nuestro encabezado de columna de fecha. La función DATESBETWEEN tiene la sintaxis DATESBETWEEN (fechas, fecha de inicio, fecha de finalización) y funciona de esta manera: Configure el campo que requiere el filtrado (DatesData). He encontrado que esto funciona mejor si se trata de una tabla vinculada de fechas secuenciales sin interrupciones. Si tiene alguna pausa, hay una posibilidad de que no obtenga una respuesta, ya que la respuesta que usted evalúa debe estar disponible en la tabla. Mi fecha de inicio es una función DATEADD que calcula la fecha del encabezado de la columna menos el número de meses que el usuario ha seleccionado en la rebanadora del número medio de periodos móviles. Utilizo la función LASTDATE (VALUES (MADatesNextMonthStartDate)) para recuperar el valor NextMonthStartDate de la tabla MADates que se relaciona con la fecha representada en el encabezado de columna. A continuación, rebobinar por el número de meses seleccionados en la rebanadora utilizando MAX (MAFunctionPeriodsMovingAverageNoPeriods) -1. El -1 se usa para retroceder en el tiempo. La razón por la que uso NextMonthStartDate y un múltiplo de 1 se explica más claramente en Slicers para seleccionar últimos períodos X. Mi fecha de finalización es simplemente el MonthEndDate como se muestra en el encabezado de columna del informe. Esto se calcula usando LASTDATE (VALUES (MADatesMonthEndDate) .Esto es genial, pero mi medida no está teniendo ninguna cuenta de mi período de exposición hasta la selección y la tendencia número de períodos que he seleccionado.Por lo tanto, debemos limitar la medida para ejecutar sólo cuando ciertos Los parámetros se mantienen como verdaderos basados ​​en estas selecciones Sólo quiero que los valores se muestren cuando la fecha de mi encabezado de columna es: Menor o igual que la Fecha de fin de mes seleccionada en mi Mostrar Períodos Hasta Seccionador Y Mayor o igual que el Mes de fin seleccionado Fecha MENOS el número seleccionado de períodos en mi rebanadora de Trend No of Periods. Para ello, utilizo una instrucción IF para determinar cuándo debe ejecutarse mi función CALCULATE.Leva a llamar a esta medida SalesMovingAverageTotalValue La sentencia IF funciona de la siguiente manera: Primero necesito determinar Que estoy evaluando sólo donde tengo un valor para MADateMonthEndDate.Si no lo hago, consigo que el viejo error favorito en mi evaluación posterior que dice que una tabla de valores múltiples se proporcionó a continuación, evaluar para determinar si mi columna título fecha (VALUES (MADatesMonthEndDate) es menor o igual que la fecha seleccionada en la rebanadora de fin de mes (LASTDATE (datesDateMonthEnd) Y (ampamp) La fecha de mi encabezado de columna es mayor o igual a una fecha calculada que es X períodos anteriores a los períodos seleccionados Up To como se selecciona en el Slicer. Utilizo una función DATEADD para esta similar a la utilizada en mi función CALCULATE excepto que estaba ajustando la fecha por el valor seleccionado en la rebanadora Trend No of Periods. Con esto en su lugar, tenemos las ventas totales para el período seleccionado relacionadas con las selecciones de los usuarios. Así que mi tabla está ahora limitada al número de períodos de tendencia seleccionados y representa la fecha de finalización del mes seleccionada. Así que ahora solo dividimos por Moving Average No de Períodos Derecha eh NO Hemos calculado nuestras ventas totales para el período en relación con las selecciones de los usuarios. Se le perdonaría por sugerir que simplemente dividimos por el número de periodos de media móvil seleccionados. Dependiendo de sus datos, puede hacerlo, pero el problema es que el conjunto de datos no puede contener el número seleccionado de períodos, especialmente si el usuario puede seleccionar una fecha de fin de mes que se remonta en el tiempo. Como resultado, tenemos que averiguar cómo pueden estar presentes períodos en nuestra medida SalesMovingAverageTotalValue. Esta medida es esencialmente la misma que mi medida SalesMovingAverageTotal. La única diferencia real es que contamos los valores de fecha distintos en nuestro conjunto de datos en lugar de llamar a la medida CascadeValueAll. He mencionado anteriormente que había una razón por la que necesitaba la fecha de fin de mes que se celebrará en mi mesa de FACTTran y esta es la razón. Si utilizo cualquier otra tabla que contenga la fecha de finalización del mes, esa tabla no se habrá filtrado en la forma en que se ha filtrado el conjunto de datos principal. Por ejemplo, mi tabla de fechas tiene una serie de fechas que abarca mi marco de tiempo de dataset y más. Como resultado, la evaluación con respecto a esta tabla deducirá que la tabla sí tiene fechas que preceden a mi conjunto de datos y, por lo tanto, no hay evaluación de si existe una transacción en el conjunto de datos para esa fecha. Como puede ver, ya que mi conjunto de datos se ejecuta a partir del 1 de julio de 2009, sólo tengo 9 períodos de datos para evaluar para mi 31/03/2010 columna. Si me hubiera dividido por 12 (como por mi Selección de Moving Average No de Períodos de selección), tendría una respuesta muy equivocada. Obviamente, esto es un poco artificial, pero es digno de consideración. Y ahora el simple bit Puedo entender que las dos últimas medidas han tomado un poco de absorción, especialmente trabajando cuando los campos de fecha particular debe ser utilizado. Para algunos alivio de luz, la medida siguiente no le impondrá impuestos Esta es una división simple con un poco de error de verificación para evitar cualquier nasties. Cuando todas estas medidas son portátiles, puedo crear otra tabla dinámica en la misma base que la anterior (con SalesMovingAverageValue dado un alias de media móvil), mover algunas cosas, agregar una medida para las ventas reales Valor para el mes (no voy a entrar en eso ahora, pero es una medida simple CALCULATE con un poco de inteligencia de tiempo) y luego reconfigurar para que parezca lo siguiente: Puedo entonces conducir un gráfico de línea simple y aplicar una línea de tendencia a mi medida actual Con el gráfico convenientemente ocultando mi cuadrícula de datos que lo conduce. Como puede ver, una tendencia en mi medida real muestra una disminución constante. Sin embargo, mi Promedio móvil muestra una tendencia relativamente estable, aunque no ligeramente mejorada. Por lo tanto, la estacionalidad de algunos otros picos está, por lo tanto, involucrada y la realidad es que ambas medidas probablemente necesitan ser revisadas lado a lado. Para aquellos de ustedes que lean esto que estén interesados ​​en ver el libro de este ejemplo, voy a publicar esto en un post futuro cuando tomo este análisis un paso más para cubrir toda la PampL. Siento hacerte esperar. Espero que esto te ayude a salir BillD Un punto más a la nota Los águilas Eyed DAX profesionales por ahí probablemente han notado que mis funciones IF sólo contienen un cálculo para evaluar cuando la prueba lógica llega a una respuesta verdadera. La razón es que la función asume BLANK () cuando no se proporciona una condición de evaluación falsa. No he resuelto si theres cualquier impacto de rendimiento utilizando este método en grandes conjuntos de datos. Su hasta usted qué usted eligió hacer y si cualquier persona puede convencerme porqué codificar la condición falsa como BLANCO () es la mejor práctica, cambiaré rápidamente mis hábitos Este poste tiene 6 comentarios Renato Lyke dice: Varias maneras de acercarse a esto. Aquí hay una pareja para usted. Ambos requieren una tabla de fechas completamente poblada, separada de la tabla de datos principal (hechos). 1. Calc el promedio durante los últimos 84 días (12 semanas completas) como esto. Donde AvgSalesAmt es un promedio simple de SalesAmount para sus transacciones. FILTER sólo captura el conjunto de fechas que se encuentran en esa ventana de 84 días desde la fecha MAX. 2. Calc el promedio durante las últimas 12 semanas basado en un número de secuencia de la semana en su tabla de la fecha. El número de secuencia de la semana comenzaría en 1 durante la primera semana de su tabla de fechas y continuaría en todos los años de la tabla (sin restablecer al final del año). La secuencia de la semana se puede lograr como esto en DAX. Nota: sería más eficiente obtener este cálculo previamente calculado a partir de una dimensión de fecha relacional o SQL. Independientemente, si necesita hacerlo en DAX, esto funciona. El DimDateCalendarYearWeek está en el formato quotyyyy-wwquot. Eso le dará una secuencia que comienza en 1. Entonces usted puede calcular trece 12 semanas con esto: Déjeme saber si eso ayuda. Brent Greenwood, MS, MCITP, CBIP // Por favor marque las respuestas correctas y los mensajes útiles // brentgreenwood.blogspot Editado por Brent Greenwood Editor Jueves 16 de mayo de 2013 14:18 Propuesto como respuesta por Elvis Long Equipo de contingentes de Microsoft, May 17, 2013 7:28 AM Marcado como respuesta por Elvis Long Equipo de contingentes de Microsoft, Moderador Lunes 27 de mayo de 2013 2:58 AM Jueves, 16 de mayo de 2013 14:18 Varias maneras de abordar esto. Aquí hay una pareja para usted. Ambos requieren una tabla de fechas completamente poblada, separada de la tabla de datos principal (hechos). 1. Calc el promedio durante los últimos 84 días (12 semanas completas) como esto. Donde AvgSalesAmt es un promedio simple de SalesAmount para sus transacciones. FILTER sólo captura el conjunto de fechas que se encuentran en esa ventana de 84 días desde la fecha MAX. 2. Calc el promedio durante las últimas 12 semanas basado en un número de secuencia de la semana en su tabla de la fecha. El número de secuencia de la semana comenzaría en 1 durante la primera semana de su tabla de fechas y continuaría en todos los años de la tabla (sin restablecer al final del año). La secuencia de la semana se puede lograr como esto en DAX. Nota: sería más eficiente obtener este cálculo previamente calculado a partir de una dimensión de fecha relacional o SQL. Independientemente, si necesita hacerlo en DAX, esto funciona. El DimDateCalendarYearWeek está en el formato quotyyyy-wwquot. Eso le dará una secuencia que comienza en 1. Entonces usted puede calcular trece 12 semanas con esto: Déjeme saber si eso ayuda. Brent Greenwood, MS, MCITP, CBIP // Por favor marque las respuestas correctas y los mensajes útiles // brentgreenwood.blogspot Editado por Brent Greenwood Editor Jueves 16 de mayo de 2013 14:18 Propuesto como respuesta por Elvis Long Equipo de contingentes de Microsoft, 17 de mayo de 2013 7:28 Marcado como respuesta por Elvis Long Equipo de contingentes de Microsoft, Moderador Lunes 27 de mayo de 2013 2:58 AM Jueves, 16 de mayo de 2013 14:18
Previsión media móvil de 4 años
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