第27天知识点：计算近三个月平均值
上一篇文章我们介绍了怎么计算员工近三个月的累计绩效，最后我们通过折线图展示了该员工2023年的绩效波动情况。
但这种通过累计值呈现的方式有时容易让人产生错误的判断。
比如，图中员工前三个月的绩效看似呈现非常明显的阶梯式增长，给人的感觉该员工一季度业绩突飞猛进。
但实际上是因为2023年1月是1月的累计值，2月是1-2月的累计值，3月是1-3月的累计值。
因此才有了这种“虚假繁荣”的假象。
那面对这样的问题，我们可以如何去化解呢？
这里我们就要引入移动平均的概念：
时间移动平均是一种常用的数据平滑方法，用于过滤掉数据的短期波动，突出数据的长期趋势。其实就是基于一定的时间周期内对数据进行平均处理。
这样一来，就可以解决上图中出现的问题了。
上一篇文章首先是按照月份的前后顺序进行升序排序，获得序号；
DEF(COUNTD_AGG(月份),[月份],[月份-1<EARLIER(月份)])
DEF_ADD(SUM_AGG(绩效),[],[月份排序<=EARLIER(月份排序),月份排序+2>=EARLIER(月份排序)])
知道了【近三个月的累计绩效】，接下来我们只需要知道【近三个月的累计绩效】对应的月份数就可以了。
所以，我们在上一篇文章的基础上，再进行如下的操作：
1、添加计算字段【累计绩效对应月份个数】
那【累计绩效对应月份个数】应该怎么计算呢？
没错，还是通过DEF类函数+EARLIER函数。
那计算个数对应的是哪个函数呢？
COUNT类函数。
所以，公式可以这么写：
DEF_ADD(COUNTED_AGG(月份排序),[],[月份排序<=EARLIER(月份排序),月份排序+2>=EARLIER(月份排序)])
2、接着，添加计算字段【近三个月移动平均绩效】：
【近三个月移动平均绩效】=【近三个月的累计绩效】/【累计绩效对应月份个数】
SUM_AGG(近三个月的累计绩效)/SUM_AGG(累计绩效对应月份个数)
最终结果如下图：
折线图展示如下：
这样看，C员工一季度的业绩其实并没有那么突出。
到这里，我们就完美的解决1月、2月没有完整的3个月数值的问题了，也不会出现一季度呈现阶梯式增长的“虚假繁荣”假象了。
好了，今天的学习内容就到这里，感兴趣的小伙伴可以自己动手试一试~ | 
