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本文解释了与电子表格相比 IBM Cognos Planning 中的四舍五入计算,也提供了关于浮点运算的信息。
本文适用于目前所有的 IBM Cognos Planning 版本。
已确认没有例外。
在 IBM Cognos Planning 如何进行四舍五入
在本例中,在每一列中 Input 和 Multiply 行的数据输入都是相同的;但是,格式化使得列中的数据以不同的方式呈现给用户。这意味着根据数据呈现的格式,计算可能被认为是不正确的。
然而,从第 3 行可以看到,Planning 根据存储的数据进行计算,包括所有小数位,然后将结果以所请求的方式呈现给用户。
图 1. Analyst D-Cube 显示了 3 个四舍五入级别
这里应该注意,当使用与 IBM Cognos Planning 相同的方式进行格式化时,在电子数据表中应该实现完全相同的结果。注意:如果电子表格列宽度不足以显示所有小数位,那么电子表格可根据现有列宽度进行四舍五入。
图 2. 电子表格实施与 Analyst 完全相同的四舍五入计算,有相同的结果
如果您想要确保 Planning 仅使用有给定小数位的基数进行计算,那么内置在函数中的 @TRound 可以实现这一点。在数据集中定义另一种维度是很有必要的,便于 Timescale 能够使用 BiF。在这种情况下,列维度被设置为一个时间表。
图 3. Analyst D-Cube 显示 @TRound BiF 结果
@TRound 函数用于 4 个项目(Input 2dp、Multiply 2dp、Input 0dp、Multiply 0dp)进行四舍五入计算,惟一不同的是在 BiF 中源条目和小数位数是必需的。
图 4. D-List 项和 @TRound BiF 计算
虽然这些示例都集中介绍一个简单的乘法运算,但要指出,所有 Cognos Planning 运算都是以相同方式运行的。如果提供的小数位数并不是必须的,那么 @TRound 函数可用于解决此问题。
浮点运算是由附带的 FPU (Floating-Point Unit),一个专用软件,处理的。电子表格中也使用这种芯片,因而产生相同的数字,偶尔会有相同的差异。
计算机不能准确地存储一些数据,比如 1/3,就不能以十进制精确地表示。至于所需的小数位数,这是必须要做出决定的,接受一个非常微小的误差级别,使用一个选择的小数位数将其写为 0.3333333333。
浮点是一个非常类似的概念,除了计算机使用二进制而不是十进制作为基础。虽然 0.1 和 1/10 看起来很像,但是计算机将其存储为一个非常接近输入数字的值。差异大约是两千万亿分之一(十六位小数),太小而无法显示。大多数情况下,为了显示,从二进制计算返回十进制结果会移除一些四舍五入误差。
非常偶然的情况下,特别是当一个数字上进行多个运算或者同一个计算中有非常大的数也有非常小的数时,很有可能使用浮点所造成的差异可能很明显,使用 @Tround 函数可以解决此问题。
这里应该指出,偶尔会出现 breakback 的数据总数输入在单元格中不会产生整数。在这种情况下,在单元格中显示的数据可能含有没有显示的小数位,因格式而异,因此不能生成预期的计算结果。
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