Algunos métodos de navegación de nodos resultan especialmente apropiados para las jerarquías que contienen datos periódicos, principalmente las jerarquías de tiempo. Por naturaleza, el tiempo está estructurado de forma jerárquica (por ejemplo, año, trimestre y mes) y los períodos de tiempo son recurrentes. Dado que los nodos en una jerarquía de tiempo resultan obvios, cualquier nodo que omita datos se puede detectar automáticamente. Uno de estos métodos de navegación es NextPeriod(), que hace referencia al siguiente nodo dentro del mismo nivel de la jerarquía. Cuando se utiliza este método en una expresión y en alguno de los nodos faltan datos, la expresión devolverá valores vacíos para dichos nodos.

A continuación se muestra un ejemplo del método NextPeriod().

Ejemplo

Nota: La expresión en el ejemplo supone que se utilizan datos en memoria.

En enero de 2020, se pronostica la cantidad de enfermos de la gripe de cada mes durante todo el año. Dicho pronóstico se presenta en el siguiente gráfico de barras.

Suponga que desea que el pronóstico muestre cómo la cantidad relativa de enfermos se desarrolla de un mes a otro. A continuación, puede aplicar la siguiente expresión en el eje de valores.

Por ejemplo, si observamos la barra correspondiente al mes de septiembre, el pronóstico indica que el número de personas enfermas se duplicará entre septiembre y octubre (es decir, la barra muestra un aumento del 100 %). En octubre y noviembre, el número absoluto pronosticado de personas que contraerán la enfermedad seguirá aumentando, pero con una tasa de crecimiento más baja.