There is a client who has a reporting issue problem. Let’s call him Ray. His annual sales are to be split into summer and winter sales, but on a seasonal, not calendar basis. In Ray’s world, winter begins in November and ends in April spanning two calendar years. While Ray sounded calm when he called me, I could feel the tear of frustration welling up in his eyes. How can we summarize annual winter sales in MetrixND when the sales fall in two calendar years?
Let’s be more specific. The picture to the right shows the monthly sales. Ray wants to call November 1995 through April 1996 the Winter 1995 sales.
Typically, the MetrixND’s SumAcross function is used to convert monthly data to annual total. The process takes two steps. First, the monthly sales are split into calendar summer and winter sales in a monthly transformation table. Second, the annual sums are calculated using the SumAcross function in an annual transformation table. The steps, transformations, and results are show below.
But, this is not what Ray wants to do. To use MetrixND’s data transformation capabilities, Ray needs to move the January 1996 through April 1996 values into the January 1995 through April 1995 positions as show below. If Ray can do this, then the annual transformation technique works.
The good news is that Ray called and I have a solution.
Using the following transform, I can move January to April sales using the Lead function.
Once I move the data, I can use the SumAcross function, just like before, to summarize annual summer and winter sales leaving Ray very happy.
Mark Quan est consultant principal en prévisions au sein de la division des prévisions d'Itron. Depuis qu'il a rejoint Itron en 1997, M. Quan s'est spécialisé dans les solutions de prévision énergétique à court et à long terme, ainsi que dans les projets de recherche sur la charge. Quan a développé et mis en œuvre plusieurs systèmes de prévision automatisés pour prédire la demande système du lendemain, les profils de charge et la consommation au détail pour des entreprises aux États-Unis et au Canada. Les solutions de prévision à court terme comprennent des systèmes pour le « Midwest Independent System Operator » (MISO) et le « California Independent System Operator » (CAISO). Les solutions de prévision à long terme comprennent le développement et le soutien des prévisions à long terme (ventes et clients) pour des clients tels que « Dairyland Power » et « Omaha Public Power District ». Ces prévisions comprennent des informations sur l'utilisation finale et les impacts de la gestion de la demande dans un cadre économétrique. Enfin, Quan a participé à la mise en œuvre de systèmes de recherche de charge, notamment chez Snohomish PUD. Avant de rejoindre Itron, Quan a travaillé dans les secteurs du gaz, de l'électricité et de l'entreprise chez Pacific Gas and Electric Company (PG&E), où il a participé à la restructuration du secteur, à la planification de l'électricité et à la planification du gaz naturel. M. Quan est titulaire d'un master en recherche opérationnelle de l'université de Stanford et d'une licence en mathématiques appliquées de l'université de Californie à Los Angeles.
