Berechnen Zentriert Gleitend Durchschnittlich In Excel

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. Wenn man einen laufenden gleitenden Durchschnitt berechnet, ist die Platzierung des Mittelwerts in der Mittelperiode sinnvoll Vorheriges Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und als nächstes auf die Periode 3 gelegt. Wir hätten den Mittelpunkt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platzieren können, also neben dem Periode 2. Das funktioniert gut mit ungeraden Zeiträumen , Aber nicht so gut für gleichmäßige Zeiträume Also, wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4.Technisch, würde der Moving Average bei t 2 5, 3 fallen 5. Um dieses Problem zu vermeiden, glatt wir die MA s mit M 2 So Wir glatt die geglätteten Werte. Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken beurteilen, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4. David, Ja, MapReduce soll auf einer großen Menge an Daten arbeiten und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und reduzieren f Units sollten nicht darauf achten, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierstücke gibt es, das ist nur Optimierung Wenn Sie sorgfältig über den Algorithmus, den ich gepostet, Sie sehen können, dass es nicht wichtig ist, welcher Mapper bekommt, welche Teile der Daten Jeder Eingabedatensatz verfügbar sein wird Um jeden zu reduzieren Operation, die es benötigt Joe K Sep 18 12 um 22 30.In der besten meiner Verständnis gleitenden Durchschnitt ist nicht schön Karten zu MapReduce Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten, während MR Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen ist Von sortierten Daten Solution, die ich sehe, ist wie folgt a Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um in der Lage zu sein, zwei verschiedene Partitionen in zwei Läufen zu machen. In jedem Lauf werden deine Reduzierstücke unterschiedliche Datenbereiche erhalten und den gleitenden Durchschnitt berechnen, wo es angemessen ist, zu veranschaulichen Führen Sie Daten für Reduzierstücke sollten R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.hier Sie cacluate gleitenden Durchschnitt für einige Qs. In nächsten Lauf Ihre Reduzierer sollten Daten wie R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R erhalten 3 Q10 Q14.And caclulate den Rest der gleitenden Durchschnitte Dann müssen Sie aggregieren results. Idea der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es zwei Modi der Operation haben wird - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung In einem Pseudocode wird es so aussehen Partitionstaste SHIFT MAXKEY numOfPartitions wo SHIFT aus der Konfiguration genommen wird MAXKEY Maximalwert des Schlüssels Ich nehme zur Vereinfachung an, dass sie mit Null beginnen. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf spezifische Split beschränkt ist und nicht über Split s gleiten kann Grenze. Eine andere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung der Eingabedaten zu implementieren ist es Teil der InputFormat Es kann getan werden, um 2 verschiedene Folien, ähnlich wie Partitionierung zu tun.