原理
对前期历史数据进行平均消除不规则影响呈现整体发展趋势，根据趋势预测未来走向。
eg：股票均线
拆表
现状
正常情况下，一家店铺，日均销售都会在一个区间范围内，比如60000至130000 但是这之间差距达到了70000
建表
日期表 = SUMMARIZECOLUMNS(‘销售表’[日期])
总金额 = SUM(‘销售表’[销售金额])
dates in period
从现在数多少天（‘表’【列】，min表列，往前多少，天/月）
15天移动平均 = AVERAGEX(DATESINPERIOD(‘销售表’[日期],MIN(‘销售表’[日期]),-15,DAY),[总金额])
通过移动平均值看总体走势
60天移动平均 = AVERAGEX(DATESINPERIOD(‘销售表’[日期],MIN(‘销售表’[日期]),-60,DAY),[总金额])
建模
建立模拟参数
【度量值】
动态移动平均——假设 = AVERAGEX(DATESINPERIOD(‘销售表’[日期],MIN(‘销售表’[日期]),[动态平衡参数 值],DAY),[总销售额])
