Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie man den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihe Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis finden Sie die Schaltfläche Datenanalyse Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK.4 Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2 aus. 5 Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie ein. 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und Der aktuelle Datenpunkt Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Der Graph 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 das Intervall 2 Und Intervall 4.Conclusion Die la Rger das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den tatsächlichen Datenpunkten. Ich arbeite mit SQL Server 2008 R2 und versuche, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen Für jeden Datensatz in meinem Ich möchte die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Selektion berechnen. Meine Ansichtspalten sind wie folgt. TransactionID ist eindeutig Für jede TransactionID möchte ich den Durchschnitt für Spaltenwert über den vorherigen berechnen 250 Datensätze So für TransactionID 300, sammle alle Werte aus vorherigen 250 Zeilen Ansicht sortiert absteigend von TransactionID und dann in Spalte MovAvg schreiben das Ergebnis des Durchschnitts dieser Werte Ich bin auf der Suche nach Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln Bei 20 58.Vorhin diskutierten wir, wie man rollende Durchschnitte in Postgres schreiben Nach populärer Nachfrage zeigen wir Ihnen, wie man das gleiche in MySQL und SQL Server zu tun. Wir decken, wie man laute Charts wie folgt annotiert. Mit einem 7 - Tag vor der durchschnittlichen Linie wie folgt. Die große Idee. Unsere erste Grafik oben ist ziemlich laut und schwer zu nützlichen Informationen von Wir können es glätten, indem Sie einen 7-Tage-Durchschnitt über die zugrunde liegenden Daten Dies kann mit Fenster gemacht werden Funktionen, Selbstverknüpfungen oder korrelierte Unterabfragen - wir decken die ersten beiden ab. Wir beginnen mit einem vorangegangenen Durchschnitt, was bedeutet, dass der durchschnittliche Punkt am 7. des Monats der Durchschnitt der ersten sieben Tage ist 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 einem Zeile pro neuen Benutzer und ein Zeitstempel erstelltat, können wir unsere aggregate unsere Signups Tabelle wie so erstellen. In Postgres und SQL Server können Sie dies als CTE In MySQL können Sie es als temporäre Tabelle speichern. Postgres Rolling Average. Geschäftspostmaster hat Fensterfunktionen, die die Sim sind Um einen laufenden Durchschnitt zu berechnen. Diese Abfrage geht davon aus, dass die Daten keine Lücken haben. Die Abfrage ist durchschnittlich in den letzten sieben Zeilen, nicht die letzten sieben Daten Wenn Ihre Daten Lücken haben, füllen Sie sie mit Generateure aus oder verbinden Sie sich mit einer Tabelle mit Dichtes Datum Zeilen. MySQL Rolling Average. MySQL fehlt Fenster-Funktionen, aber wir können eine ähnliche Berechnung mit Selbst-Joins Für jede Zeile in unserem Zähl-Tabelle, wir verbinden jede Zeile, die innerhalb der letzten sieben Tage war und nehmen Sie den Durchschnitt. Diese Abfrage Automatisch behandelt Datum Lücken, da wir suchen Zeilen innerhalb eines Datumsbereichs anstatt der vorherigen N Zeilen. 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 für durchgeführt werden Einfachheit, wir verwenden die MySQL-Version mit einem Selbst-Join. This ist konzeptionell das gleiche wie in MySQL Die einzigen Übersetzungen sind die Dateadd-Funktion und explizit benannt Gruppe nach Spalten. Weitere Mittelwerte. Wir konzentriert sich auf die 7-Tage-nachlaufenden Durchschnitt i N dieser Beitrag Wenn wir den 7-tägigen durchschnittlichen Durchschnitt betrachten wollten, ist 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 folgenden. MySql zwischen - 3 und 3 in MySQL. SQL Server zwischen dateadd Tag, -3 und dateadd Tag, 3.
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