|
Арифметические методы |
1 |
Log. Вычисление логарифма ряда по заданному основанию. |
2 |
Ln. Вычисление натурального логарифма ряда. |
3 |
Exp. Возведение числа «е» в степень, определяемую значениями ряда. |
4 |
Mod. Вычисление остатка от целочисленного деления значений ряда на заданное число. |
5 |
Addition. Сложение двух и более рядов. |
6 |
Multiplication. Умножение двух и более рядов. |
7 |
Max. Нахождение максимального значения ряда. |
8 |
Min. Нахождение минимального значения ряда. |
9 |
Average. Нахождение среднего значения ряда. |
10 |
Abs. Вычисление абсолютных значений ряда. |
11 |
Round. Округление значений ряда. |
|
Преобразования над рядами |
100 |
Rebase. Преобразование ряда методом «Rebase». |
101 |
SpliceSeries. Совмещение рядов. |
102 |
Truncate. Усечение ряда по заданным параметрам. |
103 |
Lag. Сдвиг ряда вперед на заданное количество точек во временном периоде. |
104 |
Lead. Сдвиг ряда назад на заданное количество точек во временном периоде. |
105 |
PchPoP. Расчет прироста в процентах текущего значения ряда к предыдущему значению. |
106 |
DiffPoP. Расчет разности текущего и прошлого значения ряда по формуле: y[t] = x[t] – x[t-N]. |
107 |
DLogPoP. Расчет разности логарифмов текущей и прошлой точек ряда. |
108 |
RateOfChange. Расчет темпа прироста значений ряда. |
109 |
CumulativeMin. Преобразование данных с использованием метода накопления «Минимум»: определяется минимальное значение элемента диапазона. |
110 |
CumulativeMax. Преобразование данных с использованием метода накопления «Максимум»: определяется максимальное значение элемента диапазона. |
111 |
CumulativeAverage. Преобразование данных с использованием метода накопления «Среднее»: определяется среднее значение элементов диапазона. |
112 |
CumulativeDeviation. Преобразование данных с использованием метода накопления «Стандартное отклонение»: определяется стандартное отклонение значений элементов диапазона. |
113 |
CumulativeSum. Преобразование данных с использованием метода накопления «Сумма»: определяется сумма значений элементов диапазона. |
114 |
CumulativeMultiply. Преобразование данных с использованием метода накопления «Произведение»: определяется произведение значений элементов диапазона. |
115 |
GeometricFillGaps. Геометрическое заполнение пропусков в значениях ряда. |
116 |
LinearFillGaps. Линейное заполнение пропусков в значениях ряда. |
117 |
RepeatFillGaps. Заполнение пропусков в значениях ряда предыдущими непустыми значениями. |
118 |
SplineFillGaps. Сплайновое заполнение пропусков в значениях ряда (интерполяция кубическим сплайном). |
119 |
ValueFillGaps. Заполнение пропусков в данных ряда заданным значением. |
120 |
GrowthRateFillGaps. Темп роста. |
121 |
PreviousGrowthRateFillGaps. Темп роста к предыдущему периоду. |
122 |
SucceedingValueFillGaps. Следующее значение. |
123 |
SucceedingGrowthRateFillGaps. Темп роста к следующему периоду. |
|
Агрегация |
200 |
DetermAggregation. Агрегация данных по заданным параметрам (базовый метод). |
201 |
TotalCollapse. Агрегация данных с нижнего уровня на верхний методом «Total»: данные рассчитываются путем суммирования значений элементов динамики. |
202 |
AverageCollapse. Агрегация данных с нижнего уровня на верхний методом «Average»: данные рассчитываются путем нахождения среднего значения элементов динамики. |
203 |
MinimumCollapse. Данных с нижнего уровня на верхний методом «Minimum»: данные рассчитываются путем нахождения минимального значения элементов динамики. |
204 |
MaximumCollapse. Агрегация данных с нижнего уровня на верхний методом «Maximum»: данные рассчитываются путем нахождения максимального значения элементов динамики. |
205 |
FirstCollapse. Агрегация данных с нижнего уровня на верхний методом «First»: данные рассчитываются путем нахождения первого имеющегося значения элементов динамики. |
206 |
LastCollapse. Агрегация данных с нижнего уровня на верхний методом «Last»: данные рассчитываются путем нахождения последнего имеющегося значения элементов динамики. |
207 |
SpreadCollapse. Агрегация данных с нижнего уровня на верхний методом «Spread»: данные рассчитываются путем нахождения стандартного отклонения по динамике. |
208 |
ProrateInterpolation. Дезагрегация данных с верхнего уровня на нижний с применением пропорциональной интерполяции. |
209 |
RepeatInterpolation. Дезагрегация данных с верхнего уровня на нижний путем повторения значений динамики исходного ряда. |
701 |
CrossDimAggregation. Агрегация данных по заданным параметрам (расширенный метод). |
|
Прогноз |
500 |
ExponentialTrend. Моделирование значений ряда методом «Экспоненциального тренда». |
501 |
InverseTrend. Моделирование значений ряда методом «Обратного тренда». |
502 |
LinearTrend. Моделирование значений ряда методом «Линейного тренда». |
503 |
LogarithmicParabolicTrend. Моделирование значений ряда методом «Логарифмического параболического тренда». |
504 |
ParabolicTrend. Моделирование значений ряда методом «Параболического тренда». |
505 |
GeometricTrend. Моделирование значений ряда методом «Геометрического тренда». |
506 |
ExponentialSmoothing. Моделирование значений ряда методом «Экспоненциального сглаживания». |
507 |
Arima. Моделирование значений ряда методом «ARIMA». |
508 |
GreyForecast. Моделирование значений ряда методом «Грея». |