Question

我有总数的报告。

最后，我得到了路线点的平均值。我想获得每个路径点的平均值。

结果例如2041的平均值是00:00:12

2042的平均值为00:00:04

我想从2041年和2042年获得平均值

我收到的不是00:00:12。

对于平均值和平均值，我使用相同的表达式：

=Format(
    TimeSerial(0,0,
        Round(
            IIf(sum(Fields!N_ANSWERED.Value)=0,
            0,
            sum(Fields!T_ANSWERED.Value) / iif(sum(Fields!N_ANSWERED.Value)=0,1,sum(Fields!N_ANSWERED.Value))
            )
        )
    ), 
"HH:mm:ss")

我希望结果是〜00:00:08。

Answer 1

平均值的平均值很少是正确的。

例如，在2041组中，午餐时间（12:00至13:00）的呼叫量似乎较高，因为呼叫需要更长的时间来应答，而早晨的第一件事则是较低的呼叫量（8:00））。假设13:00的平均回答时间是00:00:24，因为有50个电话打进来，但是在8:00，只有一个电话花了00:00:02来回答。现在，这两个小时的平均值不是(00:00:24 + 00:00:02) / 2 = 00:00:13，因为在构成平均值的两个样本中，呼叫量差异很大。

实际平均值是该组的平均值乘以该组中的通话次数除以总通话次数(00:00:24 x (50/51)) + (00:00:02 x (1/51)) = 00:00:23.57

如果四舍五入到小数点后零位的精度，则仍然是00:00:24。

这称为加权平均值，因为每个组的平均值都会影响结果，具体取决于该组平均值的原始计算中有多少个结果。

这就是为什么您的00:00:12和00:00:04的平均值可能不会是00:00:08的原因，这取决于每个组中有多少个呼叫。现在，如果每个组中的呼叫数完全相同，则平均值的平均值将与加权平均值相同（这是唯一会得到00:00:08的情况）。

每个组中呼叫总数越近，平均值的平均值越接近正确的结果，但这是不可靠的计算。相反，每个组中结果的数量变化越大，加权平均值将越趋向结果中所占比例更高的组平均值。

现在，如果2041组的结果很多，而2042组的结果很少，那么2042的00:00:04平均结果几乎不会影响总体平均，这可能导致结果对于2041，压倒了2042的结果，按照上述示例，在您的精确度和舍入水平内，总体平均值与2041的平均值相同。

2042结果集中缺少几个小时的事实使我认为情况确实如此。

因此，您的计算看起来是正确的-通话时间总和除以通话次数将得出各组的平均值和总体平均值。只是平均值的平均值不会是相同的结果，因为在用于计算总体平均值的数据中，各组的分布不同。

根据您的表情，您的总体平均水平看起来很准确，直到00:00:12。

Answer 2

通过引用渲染的单元格而不是归档的数据集，您可以非常简单地做到这一点。 1.获取包含已经计算出的详细平均数的单元格的名称，假设它被称为textbox1。

那么您的表情就是

=AVG(ReportItems!textbox1.Value)

如何从ssrs中的平均值获得正确的平均值结果？

2 个答案: