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Nestl Poderia Sap Guelphs Fornecimento de água no futuro: Relatório Uma cidade de Ontário pode encontrar-se batendo contra a Nestl em sua busca para garantir um recurso de água para satisfazer as necessidades das comunidades. A cidade de Guelph divulgou um relatório dizendo que seus planos para um novo poço de abastecimento de água poderiam entrar em conflito com a tomada de água da Nestlé, enquanto a corporação tenta renovar uma licença para extrair o recurso de uma fábrica próxima. Os empregados trabalham na planta de Nestle Waters Canadá perto de Guelph, Ont. (PTTW) para continuar extraindo água de uma planta em Aberfoyle, aproximadamente 3.2 quilômetros de Guelph, disse um relatório de pessoal unido a um 7 de novembro agenda de reunião. A empresa quer permissão para extrair 3,6 milhões de litros por dia nos próximos 10 anos. A licença atual de Nestles permite que extraia a mesma quantidade, mas somente por cinco anos. O pedido foi apresentado em abril, cinco meses antes de o governo de Ontarios anunciar uma moratória sobre novas licenças de tomada de água. Ou aumentando os existentes, que duraria até 2019. E essa decisão veio em meio a um clamor que se seguiu Nestl outbidding uma pequena cidade para um poço que costumava pertencer à Middlebrook Water Company. Nestl conseguiu superar o Township of Center Wellington para um poço que a cidade esperava poderia servir como um novo abastecimento de água. A empresa disse que não sabia que estava competindo com um município, mas o negócio, no entanto, provocou apelos para um boicote de seus produtos. Futuras necessidades de água Guelph, no entanto, ainda não adquiriu o poço que diz que entraria em conflito com a tomada de água da Nestlé. Espera-se assegurar um novo abastecimento de água bem localizado perto de seu canto sudeste para atender às crescentes necessidades de água que os projetos da cidade passarão de 48.253 metros cúbicos por dia em 2013 para 69.872 metros cúbicos por dia em 25 anos. Nestls atual tomada de água é considerada sustentável. Mas a cidade tem realizado pesquisas mostrando que, em uma seca extrema, há um risco significativo de que o sistema de abastecimento de água Guelphs não vai atender a demanda futura projetada. Quando a proporção da demanda de água para o suprimento de água é alta, as sub-bacias hidrográficas foram classificadas como tendo um potencial moderado ou significativo para o estresse da quantidade de água, diz o relatório. Um trabalhador inspeciona garrafas de água na fábrica da Nestle Waters Canada, perto de Guelph, Ontário, Canadá, na sexta-feira, 16 de janeiro de 2015. (Foto: Bloomberg via Getty Images) A ​​reunião de 7 de novembro está acontecendo depois de Guelph Coun. James Gordon fez uma moção para se opor à renovação do pedido de água da Nestl. O Guelph Mercury relatou. As delegações esperadas para falar sobre o movimento de Gordons incluem representantes da Nestl Waters Canada, da Canadian Beverage Association e Wellington Water Watchers. O grupo de ativistas do Conselho de Canadenses também enviará um representante para a reunião como parte de uma campanha em curso para negar as licenças de água da Nestl na província. 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Explore todos os seus tópicos favoritos no aplicativo SlideShare Obtenha o aplicativo SlideShare para Salvar para mais tarde, até mesmo offline Continue para o site móvel Upload Login Signup Toque duas vezes para diminuir os códigos de transação do Sap Compartilhar esta SlideShare Corporação do LinkedIn copiar 2017Introdução O artigo anterior analisou as médias móveis São e como calculá-los. Este artigo agora examina como implementá-los no Web Intelligence. A fórmula usada aqui é compatível com a versão XIr3 do SAP BOE no entanto alguma fórmula pode funcionar em versões anteriores, se disponível. Vamos começar por olhar para como calcular uma média móvel simples antes de olhar para formas ponderadas e exponenciais. Exemplos Trabalhados Os exemplos abaixo usam o mesmo conjunto de dados que é de dados de preço de ações em um arquivo do Excel que você pode baixar. A primeira coluna no arquivo é o dia do preço da ação e, em seguida, as colunas do preço de abertura, preço mais alto no dia, preço mais baixo, preço de fechamento, volume e preço de fechamento ajustado. We8217ll usar preço de fechamento em nossa análise abaixo juntamente com o objeto Date. Média Móvel Simples Existem algumas maneiras pelas quais podemos calcular médias móveis simples. Uma opção é usar a função anterior para obter o valor de uma linha anterior. Por exemplo, a seguinte fórmula calcula uma média móvel no nosso preço de fechamento de ações para um conjunto de dados de média móvel de tamanho 3, Esta é uma fórmula bastante simples, no entanto, é óbvio que não é prático quando temos um grande número de períodos aqui podemos fazer Uso de fórmula de corrida e para um conjunto de dados de tamanho N temos Finalmente temos uma terceira técnica, que embora mais complicado ele pode ter melhor desempenho como ele está calculando o novo valor com base no valor anterior em vez de duas somas em execução sobre os dados completos conjunto. No entanto, esta fórmula só funciona após o ponto Nth no conjunto de dados globais e uma vez que se refere a um valor anterior, devemos também definir um valor inicial. Abaixo está a fórmula completa utilizada para a nossa análise de preços de ações, onde a nossa média móvel período é de 15 dias, A data 1252010 é o 15 º ponto de dados em nosso conjunto de dados e, portanto, para este ponto, calcular uma média normal usando o RunningSum. Para todas as datas além desse valor, usamos nossa fórmula SMA e deixamos em branco todas as datas anteriores a essa data. A Figura 1 abaixo é um gráfico na Web Intelligence exibindo nossos dados de preço de ações com uma média móvel simples. Figura 1. Documento da Web Intelligence exibindo uma Média Móvel Moderada Média Móvel Simples Uma fórmula de média móvel ponderada com um período de 3 é, Como com nossa primeira fórmula de média móvel simples acima, isso é apenas prático para um pequeno número de períodos. Eu ainda não fui capaz de encontrar uma fórmula simples que pode ser usado para maiores períodos de média móvel. Matematicamente é possível, mas as limitações com Web Intelligence significa que essas fórmulas don8217t converter. Se alguém é capaz de fazer isso eu adoraria ouvir A figura abaixo é um WMA de período 6 implementado em Web Intelligence. Figura 2. Documento da Web Intelligence de uma Média Móvel Ponderada Média Móvel Exponencial Uma média móvel exponencial é bastante direta para implementar na Web Intelligence e por isso é uma alternativa adequada a uma Média Móvel Ponderada. A fórmula básica é Aqui we8217ve codificado 0,3 como nosso valor para alfa. Aplicamos apenas esta fórmula para períodos maiores do que o nosso segundo período, para que possamos usar uma instrução if para filtrar esses resultados. Para o nosso primeiro e segundo período, podemos usar o valor anterior e, portanto, a nossa fórmula final para EMA é, Abaixo está um exemplo de um EMA aplicado aos nossos dados de estoque. Figura 3. Exibição de documentos da Web Intelligence com controles de entrada de média móvel exponencial Como nossa fórmula de EMA não depende do tamanho do período de média móvel e nossa única variável é alfa, podemos usar controles de entrada para permitir que o usuário ajuste o valor de alfa. Para fazer isso, crie uma nova variável chamada 8216alpha8217 e defina a fórmula como 8282, Atualize nossa fórmula EMA para, Crie um novo controle de entrada selecionando nossa variável alfa como o objeto de relatório de controle de entrada Use um controle deslizante simples e defina as seguintes propriedades, Deve ser capaz de mover o controle deslizante e imediatamente ver as mudanças para a linha de tendência no gráfico Conclusão Nós olhamos como implementar três tipos de média móvel na Web Intelligence e, embora todos eram possíveis a média móvel exponencial é provavelmente o mais fácil e mais flexível . Eu espero que você encontrou este artigo interessante e como sempre todo o feedback é muito bem-vindo. Post navigation Deixe uma resposta Cancelar resposta Você deve ser logado para postar um comentário. O truque para a Média Móvel Ponderada (WMA) é que você tem que criar uma variável que represente os numeradores de WMA (veja Wikipedia para referência.) Isso deve se parecer com o seguinte: Anterior (Self) (n Close) 8211 (Previous (RunningSum ( Close)) 8211 Anterior (RunningSum (Close) n1) onde n é o número de períodos. Em seguida, a fórmula WMA8217s real seria como este: Numerator (n (n 1) 2) onde Numerator é a variável que criou anteriormente.