Miten To Laskea Keskitetty Liikkuvan Keskiarvon Kuukausi Data

Kun lasketaan juokseva liukuva keskiarvo, keskimääräinen keskimääräinen keskimääräinen ajanjakso on järkevä. Edellisessä esimerkissä laskimme ensimmäisen kolmen aikajakson keskiarvon ja asetimme sen ajanjakson 3 viereen. Olimme voineet sijoittaa keskiarvon keskelle Ajanjakso on kolme jaksoa, toisin sanoen 2 jaksoa pitkin. Tämä sopii hyvin parittomiin aikajaksoihin, mutta ei niin hyviksi yhtäjaksoisiksi ajanjaksoiksi. Mihin sijoittaisimme ensimmäisen liikkuvan keskiarvon, kun M 4. Teknisesti liikkuvan keskiarvon laski T 2 5, 3 5.Voit välttää tämän ongelman sileä MA s käyttämällä M 2 Siten tasoitamme tasoitettuja arvoja. Jos meillä on keskimäärin parillinen määrä termejä, meidän on tasoitettava tasoitetut arvot. Seuraavassa taulukossa esitetään tulokset käyttäen M 4.Moving Average. This esimerkki opettaa kuinka laskea Excel-sarjan aikasarjan liukuva keskiarvo Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien tasoittamiseen huippujen ja laaksoiden tasaamiseksi, jotta tunnistettaisiin helposti suuntauksia.1 Ensinnäkin katsotaan aikamme sarja. 2 Valitse Data-välilehdestä Data An Alysis. Note t voi etsiä Data Analysis-painiketta Napsauta tätä, jos haluat ladata Analyysi ToolPak - tuotteen3. Valitse Siirrä keskiarvo ja napsauta OK.4 Napsauta Syöttöalue-ruutua ja valitse alue B2 M2.5 Napsauta välilehden ja Tyyppi 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutua ja valitse solu B3.8 Piirrä näistä arvoista kaavio. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisten 5 datapisteen keskiarvo ja nykyinen datapiste Tuloksena , Piikkejä ja laaksoja tasaantuu Kaavio näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisen 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 ja aikavälille 4. Yhteenveto Suurempi Välein, enemmän huiput ja laaksot tasoitetaan. Mitä pienempi aikaväli, sitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisia datapisteitä. David, kyllä, MapReduce on tarkoitettu toimimaan suurella määrällä tietoa ja ajatus on, että yleensä kartta ja vähentää toimintoja ei pitäisi välittää kuinka monta mapaattorit tai kuinka monta vähennysventtiilillä on, että vain optimointi Jos ajattelet tarkkaan Algoritmia, jonka lähetin, näet, että se ei ole väliä, mitä kartoittaja saa mitä osia tietoja Jokainen syöttötiedosto on käytettävissä jokaisen vähentää toimintaa, joka tarvitsee sitä Joe K Syyskuu 18 12 klo 22 30. Parhaimman ymmärryksen liukuva keskiarvo Ei ole kauniisti karttoja MapReducen paradigmaan, koska sen laskenta on olennaisesti liukuvaa ikkunaa lajitellusta tiedosta, kun taas MR on käsitelty ei-interseksoiduista lajitelluista tiedoista. Ratkaisu I näe on seuraavanlainen: Sovitaan mukautettu osiointi, jotta pystyt tekemään kaksi eri osioita Kahdessa käynnissä Jokaisessa ajossa vähennysventtiilisi saavat erilaiset dataryhmät ja lasketaan liukuva keskiarvo, missä sopivasti yritän havainnollistaa. Ensimmäisen aikavälin tiedot vähennysventtiilien osalta tulisi olla R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8.kohdat liikkumatonta keskiarvoa joillekin Qs. In seuraavassa ajossa sinun vähennysventtiilien pitäisi saada tietoja, kuten R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R3 Q10 Q14.And caclulate loput liikkuvia keskiarvoja Sitten sinun täytyy aggregoida tuloksia. Idea of Mukautettu osiointi, että sillä on kaksi toimintatapaa - joka kerta jakautuu samalle alueelle, mutta jossain määrin siirtyminen Poikittaiskoodissa se näyttää tämän osion avaimelta SHIFT MAXKEY numOfPartitions, jossa SHIFT otetaan konfiguroinnista MAXKEY avaimen maksimiarvo oletan Yksinkertaisuuden vuoksi, että ne alkavat nollalla. RecordReader, IMHO ei ole ratkaisu, koska se on rajattu tiettyyn jaettuun eikä voi liukua splitin rajalla. Toinen ratkaisu olisi toteuttaa mukautettu logiikka jakamalla syöttötiedot se on osa InputFormat It voidaan tehdä 2 eri diat, jotka ovat samanlaisia ​​kuin partitioning. vastattu Sep 17 12 at 8 59.