Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter. 9. Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Jeg jobber med SQL Server 2008 R2, og prøver å beregne et glidende gjennomsnitt. For hver post som jeg ser, vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Visningskolonnene mine er som følger: TransactionID er unikt. For hvert TransaksjonsID. Jeg vil gjerne beregne gjennomsnittet for kolonneverdi, over tidligere 250 poster. Så for TransactionID 300, samle alle verdier fra tidligere 250 rader (visningen sorteres synkende av TransactionID) og deretter i kolonne MovAvg skrive resultatet av gjennomsnittet av disse verdiene. Jeg ønsker å samle inn data innenfor en rekke poster. spurte 28. oktober klokken 20:58 Dette er et Evergreen Joe Celko spørsmål. Jeg ignorerer hvilken DBMS-plattform som brukes. Men i hvert fall kunne Joe svare på mer enn 10 år siden med standard SQL. Joe Celko SQL Puslespill og svar citation: Det siste oppdateringsforsøket antyder at vi kunne bruke predikatet til å konstruere en spørring som ville gi oss et bevegelige gjennomsnitt: Er den ekstra kolonnen eller spørringsmetoden bedre Spørringen er teknisk bedre fordi UPDATE-tilnærmingen vil deformalisere databasen. Men hvis de historiske dataene som blir registrert ikke kommer til å endres og beregning er det bevegelige gjennomsnittet dyrt, kan du vurdere å bruke kolonne tilnærming. SQL Puslespørsmål: for all del uniform. Du kaster bare til riktig vektbøtte, avhengig av avstanden fra det nåværende tidspunktet. For eksempel kvittve vekt1 for datapoints innen 24 timer fra nåværende datapoint weight0.5 for datapoints innen 48hrsquot. Det saken betyr det hvor mye datapoints som er på hverandre (som 6:12 og 11:48) er fjernt fra hverandre. En brukstilstand jeg kan tenke på, ville være et forsøk på å glatte histogrammet hvor datapunkter ikke er tette nok ndash msciwoj 27. mai kl 15 22:22 Jeg er ikke sikker på at ditt forventede resultat (utgang) viser klassisk enkelt bevegelige (rullende) gjennomsnitt i 3 dager. Fordi, for eksempel, gir den første trippen av tall per definisjon: men du forventer 4,360 og det er forvirrende. Likevel foreslår jeg følgende løsning, som bruker vindufunksjon AVG. Denne tilnærmingen er mye mer effektiv (klar og mindre ressursintensiv) enn SELF-JOIN introdusert i andre svar (og jeg er overrasket over at ingen har gitt en bedre løsning). Du ser at AVG er innpakket med et tilfelle når rownum gt p. days deretter tvinge NULL s i første rader, hvor 3 dagers Moving Average er meningsløs. besvart 23 februar 16 kl 13:12 Vi kan bruke Joe Celkos skitne venstre ytre tilkoblingsmetode (som nevnt ovenfor av Diego Scaravaggi) for å svare på spørsmålet som det ble spurt. Genererer den forespurte utdataen: Besvart jan 9 16 kl 0:33 Ditt svar 2017 Stack Exchange, Inc
No comments:
Post a Comment