Moving Average Dieses Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen können. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Gipfel und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Zuerst schauen wir uns unsere Zeitreihen an. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Kann die Schaltfläche Datenanalyse nicht finden Hier klicken, um das Analysis ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Moving Average und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3. 8. Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der bisherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Dadurch werden Gipfel und Täler geglättet. Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Gipfel und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Zuerst haben wir diskutiert, wie man rollende Mittelwerte in Postgres schreibt. Durch die beliebte Nachfrage zeigten Sie, wie Sie das gleiche in MySQL und SQL Server zu tun. Nun, wie man kommentiert laute Charts wie folgt: Mit einer 7-Tage-Vor-durchschnittliche Zeile wie folgt: Die große Idee Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen aus. Wir können es glätten, indem wir einen 7-tägigen Durchschnitt über die zugrunde liegenden Daten zeichnen. Dies geschieht mit Fensterfunktionen, Selbstverknüpfungen oder korrelierten Unterabfragen - gut decken die ersten beiden. Grasen Sie mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist. Optisch verschiebt dies die Spikes in der Grafik nach rechts, da eine große Spitze in den folgenden sieben Tagen gemittelt wird. Zuerst eine Zwischenzählertabelle erstellen Wir wollen einen Durchschnitt über die gesamten Anmeldungen für jeden Tag berechnen. Angenommen, wir haben eine typische Benutzer-Tabelle mit einer Zeile pro neuen Benutzer und einem Zeitstempel erstellt, können wir unsere Aggregate unsere Signatur-Tabelle wie folgt erstellen: In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE verwenden. In MySQL kannst du es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average Glücklicherweise hat Postgres Fensterfunktionen, die die einfachste Möglichkeit sind, einen laufenden Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage geht davon aus, dass die Termine keine Lücken aufweisen. Die Abfrage ist durchschnittlich in den letzten sieben Reihen, nicht die letzten sieben Termine. Wenn Ihre Daten Lücken haben, füllen Sie sie mit generateseries oder verbinden sich gegen eine Tabelle mit dichten Datumszeilen. MySQL Rolling Average MySQL fehlt Fensterfunktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbstverknüpfungen machen. Für jede Zeile in unserem Zählertisch, kommen wir zu jeder Zeile, die in den letzten sieben Tagen war und nehmen Sie den Durchschnitt. Diese Abfrage behandelt automatisch Datumslücken, da wir Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorhergehenden N Zeilen betrachten. SQL Server Rolling Average SQL Server hat Fenster-Funktionen, so dass die Berechnung der rollenden Durchschnitt kann entweder in der Postgres-Stil oder MySQL-Stil durchgeführt werden. Für die Einfachheit, waren die Verwendung der MySQL-Version mit einem Selbst-Join. Das ist konzeptionell das gleiche wie bei MySQL. Die einzigen Übersetzungen sind die dateadd-Funktion und explizit benannte Gruppe nach Spalten. Andere Mittelwerte Wir konzentrierten uns auf den 7-tägigen nachlaufenden Durchschnitt in diesem Beitrag. Wenn wir den 7-tägigen Vorquartal betrachten wollten, war es so einfach wie das Sortieren der Daten in die andere Richtung. Wenn wir einen zentrierten Durchschnitt betrachten wollten, verwenden wir: postgres: Zeilen zwischen 3 vor und 3 nach MySql: zwischen signups. date - 3 und signups. date 3 in MySQL SQL Server: zwischen dateadd (Tag, -3, signups. Datum) und dateadd (Tag, 3, signups. date) Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Für jeden Datensatz meiner Ansicht nach möchte ich die Werte der 250 vorherigen Aufzeichnungen sammeln und dann den Durchschnitt für diese Auswahl berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt: TransactionID ist eindeutig. Für jede TransactionID. Ich möchte den Durchschnitt für Spaltenwert berechnen, über vorherige 250 Datensätze. Also für TransactionID 300, sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen (Ansicht wird absteigend von TransactionID sortiert) und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis des Mittelwertes dieser Werte schreiben. Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Fragte am 28.10 um 20:58
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