Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna släpper ut Ju mindre intervall desto närmare rörliga medelvärden är till de faktiska datapunkterna. Jag arbetar med SQL Server 2008 R2 och försöker beräkna ett glidande medelvärde. För varje post i min Se, jag vill samla värdena för de 250 föregående posterna och beräkna sedan genomsnittet för det här valet. Mina synkolonner är följande: TransaktionsID är unik För varje TransaktionsID vill jag beräkna medelvärdet för kolumnvärde, jämfört med tidigare 250 poster Så för TransactionID 300, samla alla värden från tidigare 250 rader synas sorterade nedåt av TransactionID och sedan i kolumnen MovAvg skriv resultatet av genomsnittet av dessa värden Jag letar för att samla in data inom en rad poster. Oktober 28 14 Vid 20 58.Vågat glidande medelvärde i TSQL. I ett tidigare inlägg demonstrerade jag beräkningen av glidande medelvärden i T-SQL. Det finns emellertid en stor nackdel med enkla glidande medelvärden Prisförändringar i början Inning av perioden har samma betydelse som senaste prisändringar. På något sätt vill du ge olika vikter till prisförändringarna, så att de senaste ändringarna blir mest viktiga. För detta ändamål kan ett vägat rörligt genomsnittligt WMA beräknas i Det här blogginlägget kommer jag att visa två olika metoder för att beräkna WMA, en som kan användas på SQL Server 2005 och senare och den andra versionen är för SQL Server-versioner tidigare än 2005. För att beräkna den relativa vikten av varje prisförändring behöver vi Att veta positionen för varje prisändring i förhållande till den beräknade dagen På grund av detta kan en fönsterfunktion inte användas. Det är inte möjligt att få information från de enskilda raderna i fönstret. I exemplet nedan kommer vi att beräkna vägat glidande medelvärde för 9 Dagar WMA9 Exemplet använder TAdb A-skriptet för att skapa TAdb kan hittas här. Oavsett SQL Server-versionen behöver vi tillgång till de 8 föregående raderna, 9 med den aktuella raden som ingår. De 9 raderna kommer att innehålla Var fönstret som innehåller våra prisändringar Varje rad i det fönstret kommer att tilldelas en linjär vikt som ökar med samma mängd för varje rad fram till den aktuella roden. Vikten för varje rad kommer att beräknas med hjälp av fönstret raden positionen relativ Till nuvarande rad Låt oss säga att vi vill beräkna WMA för 9: e rad citat från TAdb StockId 1.1 30,02 30,02 2 30,33 60,66 3 30,33 90,99 4 30,44 121,76 5 30,24 151,20 6 30,27 181,62 7 29,87 209,09 8 30,00 240,00 9 30,02 270,18. Summan av ovanstående är 1355,52 Detta divideras sedan av Summan av vikterna, det vill säga 1 2 3 4 5 6 7 8 9 45 WMA9 för rad 9 är 1355,52 45 30,12. Om du vill beräkna WMA annat än i 9 dagar, använd följande T-SQL-blixt GetNums2-funktionen här för att få divisoren för periodlängden till exempel 45 för 9 dagar WMA. Weighted Moving Average WMA Divisors. Weighted Moving Average SQL Server 2005 och senare. Denna version använder en CTE för att beräkna WMA. Result i 9 dagar Viktad Glidande genomsnittliga WM A9.I ovanstående resultat kan du se WMA9 för rad 9 är 30,12, som beräknad tidigare. Viktat flyttande medelvärde före SQL Server 2005. Den enda skillnaden mellan SQL Server 2005-versionen och den här är användningen av en gemensam Tabelluttryck Pre 2005-versionen använder faktiska tabeller istället för CTE s. När man beräknar ett enkelt glidande medelvärde och använder SQL Server 2012 eller senare kan en stor förbättring av prestanda ses när man använder fönsterfunktioner jämfört med alternativa metohods som används i äldre versioner av SQL Server Beräkningar av viktade glidande medelvärden kan emellertid inte använda fönsterfunktioner på samma sätt. En jämförelse mellan SQL Server 2005-versionen av WMA visar en liten förbättring jämfört med versionerna som används i äldre versioner av SQL Server. T-SQL WMA SQL Server 2005 jämfört med före 2005-versionen. På grund av de kostsamma beräkningarna som är inblandade i WMA, kan det vara en bra idé att fortsätta resultaten. WMA används på samma sätt som SMA. I trendanalys har WMA ökat på senare tid Prisändringar dock. Denna blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server Se de andra inläggen här. Upplagt av Tomas Lind. Tomas Lind - Konsulttjänster som SQL Server DBA och Database Developer på High Coast Database Solutions AB .
Comments
Post a Comment