Obliczyć 4 ćwierć ruchomą średnią

Podczas obliczania bieżącej średniej ruchomej, wprowadzenie średniej w środkowym okresie czasu ma sens W poprzednim przykładzie oblicziliśmy średnią z pierwszych trzech okresów czasu i umieściliśmy ją obok okresu 3. Możemy umieścić średnią w środku przedział czasowy trzech okresów, to jest obok okresu 2. Działa to dobrze z nieparzystymi okresami, ale nie jest tak dobre dla parzystych okresów. Więc gdzie umieścimy pierwszą średnią ruchową, jeśli M 4 Technicznie, średnia ruchoma spadnie poniżej 2,5, 3,5. Aby uniknąć tego problemu wygładzamy macierze przy użyciu M 2. Dzięki temu wygładzamy wygładzone wartości Jeśli przeanalizujemy parzystą liczbę terminów, musimy wygładzić wygładzone wartości Poniższa tabela przedstawia wyniki przy użyciu M 4. Aby uprościć moje pytanie, powiedzmy, że mam tabelę kwartalnych dat i liczb sprzedaży przez bezpieczeństwo. monthenddate, ID, Sales Musisz obliczyć średnią kroczącą 4 kwartałów sprzedaży za identyfikator. Próbowałem wykonać następujące czynności: Pierwszy krok, aby utworzyć indeks dat, działał poprawnie, ale część CALCULATE MOVING AVERAGE daje mi błąd Brak lub pustego obiektu lub nazwy kolumn. Jeśli wyjdę MAX (monthenddate) z linii SELECT, to działa bez błędu, ale daje mi pusty wynik tabeli. Być może moje podejście jest zasadniczo wadliwe. Z góry dziękuję za wszelką pomoc. Próbowano również użyć podkwerendy: FROM TempDateIndex l WHERE r. dateidx4 GROUP BY ID Msg 156, Poziom 15, Stan 1, Wiersz 3 Nieprawidłowa składnia w pobliżu słowa kluczowego SELECT. Msg 102, Poziom 15, Stan 1, Wiersz 6 Nieprawidłowa składnia w pobliżu). Średnia Średnia Średnia wartość tego przykładu objaśnia sposób obliczania średniej ruchomej serii czasowej w programie Excel. Średnia ruchoma służy do wyrównywania nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznania trendów. 1. Po pierwsze, spójrz na naszą serię czasową. 2. Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku analizy danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz opcję Moving Average i kliknij przycisk OK. 4. Kliknąć w polu Zakres wejściowy i wybrać zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Wykres wykresu tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje tendencję wzrostową. Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Podsumowanie: Im większy odstęp, tym więcej szczytów i dolin są wygładzone. Im mniejsze odstępy, tym bliżej średnie ruchome są rzeczywiste punkty danych. David, tak, MapReduce ma działać na dużej ilości danych. I pomysł polega na tym, że ogólnie rzecz biorąc, mapa i funkcje redukujące nie powinny troszczyć się o ilu maperów lub ilu reduktorów jest, a tylko o optymalizacji. Jeśli uważnie zastanawiasz się nad algorytmem, który wysłałem, możesz zauważyć, że nie ma znaczenia, który maparz pobiera jakie części danych. Każdy rekord wejściowy będzie dostępny dla każdej operacji redukcji, która jej potrzebuje. ndash Joe K Kwiecień 18 12 at 22:30 W najlepszym zrozumieniu średniej ruchomej nie jest ładnie mapy do paradygmatu MapReduce, ponieważ jego obliczenie jest zasadniczo przesuwane okno na sortowane dane, a MR jest przetwarzanie niezaprzeczonych zakresów posortowanych danych. Rozwiązanie widzę w następujący sposób: a) Aby wdrożyć niestandardowy partycjoner umożliwiający wykonanie dwóch różnych partycji w dwóch przebiegach. W każdym biegu reduktory otrzymają różne zakresy danych i obliczają średnią ruchową w stosownych przypadkach, którą będę próbował zilustrować: w pierwszym raporcie dla reduktorów powinny być: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . tutaj będziesz kauczał średnią ruchoma dla niektórych Qs. W następnej rundzie reduktory powinny uzyskać dane takie jak: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 I caclulate pozostałe średnie kroczące. Następnie trzeba będzie sumować wyniki. Idea niestandardowej partycji ma dwa tryby pracy - za każdym razem dzieląc na równe zakresy, ale z pewną zmianą. W pseudokodie będzie wyglądać tak. partycja (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) gdzie: SHIFT zostanie pobrane z konfiguracji. MAXKEY maksymalna wartość klucza. Zakładam za prostotę, że zaczynają się od zera. RecordReader, IMHO nie jest rozwiązaniem, ponieważ ogranicza się do konkretnego podziału i nie może przesuwać się na granicy podziałów. Innym rozwiązaniem byłoby wdrożenie niestandardowej logiki podziału danych wejściowych (jest to część InputFormat). Można to zrobić, aby wykonać 2 różne slajdy podobne do podziału. odpowiedział Sep 17 12 w 8:59