Задача:
посчитать перераспределение премии по сотрудникам, так как его никто не считал на каждого, а вносили общую сумму на всех.
Что сделано:
первое поколение считаю так:
1.
2.
premium_obj [any, any] order by pk /*поколение, высчитывается по дате*/, object /*проект за который платили премию*/ =
premium /*общая премия на дату*/ / count (premium) [cv (), any]
Сама премия распределяется всегда в одинаковых пропорциях на каждого сотрудника, то есть, если из 100 рублей сотрудник получил 10, то из 50 он получит 5, если количество сотрудников не изменилось.
Но при добавлении в проект нового сотрудника, его коэффициент может отличаться от других.
второе и последующие поколения считаю так:
1.
premium[cv(), cv ()] * premium_obj[cv()-1, cv ()] \ sum (premium_obj)[cv()-1, cv ()]
То есть, распределяю пропорционально.
Но возникла ситуация, когда количество сотрудников уменьшилась, а премия не изменилась.
Для правильного распределения необходимо посчитать вес премии сотрудника из прошлого поколения, без учета тех премий, которые в новом поколении отсутствуют, но сделать это не получается.
Попытка сделать sum (nvl2 (premium_obj[cv(), cv ()]), premium_obj[cv()-1, cv ()], 0)[cv()-1, cv ()] или как-нибудь так провалилась. Не позволяет модель двойную адресацию делать.
Посчитать ratio_to_report также нет возможности, так как возникает ошибка 30483.
Подскажите пожалуйста, как можно посчитать в модели сумму по прошлому поколению, используя данные из текущего поколения.
Заранее спасибо.
