เฉลี่ย เป็นศูนย์กลางการ เคลื่อนไหว Excel

Moving Average ตัวอย่างนี้สอนวิธีการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของชุดข้อมูลเวลาใน Excel ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะใช้เพื่อทำให้จุดสูงสุดและที่ราบสูงเป็นไปอย่างราบรื่นเพื่อให้ทราบถึงแนวโน้มต่างๆได้ง่ายขึ้นอันดับแรกลองดูที่ชุดข้อมูลเวลาของเรา คลิกการวิเคราะห์ข้อมูลคลิกที่นี่เพื่อโหลด Add-In Toolkit การวิเคราะห์ 3 เลือก Moving Average และคลิก OK.4 คลิกในกล่อง Input Range และเลือกช่วง B2 M2 5. คลิกที่ช่อง Interval และพิมพ์ 6.6 คลิกที่ Output Range และเลือกเซลล์ B3.8 วาดกราฟของค่าเหล่านี้การอธิบายเนื่องจากเราตั้งค่าช่วงเป็น 6 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่คือค่าเฉลี่ยของ 5 จุดข้อมูลก่อนหน้าและ จุดข้อมูลปัจจุบันเป็นผลให้ยอดและหุบเขาถูกทำให้ราบเรียบกราฟแสดงแนวโน้มการเพิ่มขึ้น Excel ไม่สามารถคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับจุดข้อมูล 5 จุดแรกเนื่องจากไม่มีจุดข้อมูลก่อนหน้านี้มากพอ 9 ทำซ้ำตามขั้นตอนที่ 2 ถึง 8 สำหรับช่วง 2 และช่วงเวลา 4. บทสรุป The la rger ช่วงเวลาที่ยอดเนินและหุบเขาจะเรียบขึ้นช่วงเวลาที่มีค่าน้อยกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใกล้เคียงกับจุดข้อมูลจริงเมื่อคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ใช้งานอยู่การวางค่าเฉลี่ยในช่วงเวลากลางจะทำให้รู้สึกได้ ตัวอย่างก่อนหน้านี้เราคำนวณค่าเฉลี่ยของช่วงเวลา 3 ช่วงแรกและวางไว้ข้างงวด 3 เราสามารถวางค่าเฉลี่ยในช่วงกลางของช่วงเวลาสามช่วงคือถัดจากช่วงเวลา 2 นี่ทำงานได้ดีกับช่วงเวลาแปลก ๆ , แต่ไม่ดีสำหรับช่วงเวลาที่แม้กระทั่งเวลาที่เราจะวางค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ครั้งแรกเมื่อ M 4.Techically, Moving Average จะลดลงที่ t 2 5, 3 5. เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้เราเรียบ MA s ใช้ M 2 ดังนั้น เราราบรื่นค่าเรียบถ้าเราเฉลี่ยจำนวนแม้ของคำที่เราต้องเรียบค่าเรียบตารางต่อไปนี้แสดงผลโดยใช้ M 4 David ใช่ MapReduce มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้กับข้อมูลจำนวนมากและ ความคิดคือโดยทั่วไปแผนที่และลด f ถ้าคุณคิดอย่างรอบคอบเกี่ยวกับอัลกอริทึมที่ฉันโพสต์คุณจะเห็นว่ามันไม่สำคัญที่แมปเปอร์รับส่วนใดของข้อมูลระเบียนข้อมูลแต่ละรายการจะพร้อมใช้งาน เพื่อลดการดำเนินการทุกอย่างที่ต้องการ Joe K ก. ย. 18 12 ที่ 22 30. ในความเข้าใจที่ดีที่สุดของฉันค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่ได้เป็นอย่างดีจะจับคู่กับกระบวนทัศน์ MapReduce เนื่องจากการคำนวณจะเลื่อนหน้าต่างไปยังข้อมูลที่เรียงลำดับขณะที่ MR กำลังประมวลผลช่วงที่ไม่มีการตัดกัน ของการจัดเรียงข้อมูลโซลูชันฉันเห็นคือดังต่อไปนี้เพื่อใช้พาร์ติชันที่กำหนดเองเพื่อให้สามารถสร้างพาร์ติชันที่แตกต่างกันสองพาร์ติชันในสองรันในแต่ละรัน reducers ของคุณจะได้รับข้อมูลช่วงต่าง ๆ และคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ approprieate ฉันจะพยายามแสดงในแรก ข้อมูลการดำเนินการสำหรับ reducers ควรเป็น R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. ที่นี่คุณจะค่อยๆเคลื่อนย้ายค่าเฉลี่ยสำหรับ Q บางส่วนในการดำเนินการต่อไป reducers ของคุณควรได้รับข้อมูลเช่น R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R 3 Q10 Q14.New caclulate ส่วนที่เหลือของ moving averages จากนั้นคุณจะต้องรวม results. Idea ของ partitioner แบบกำหนดเองที่จะมีสองโหมดของการดำเนินงาน - แต่ละครั้งแบ่งเป็นช่วงเท่ากัน แต่มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่างใน pseudocode จะมีลักษณะเช่นนี้ คีย์พาร์ทิชัน SHIFT MAXKEY numOfPartitions ที่ SHIFT จะถูกนำมาจากค่า MAXKEY ค่าสูงสุดของคีย์ที่ฉันถือว่าเรียบง่ายที่พวกเขาเริ่มต้นด้วย zero. RecordReader, IMHO ไม่ได้แก้ปัญหาเนื่องจากมีการ จำกัด เฉพาะการแยกและไม่สามารถเลื่อนผ่าน s แยก boundary โซลูชันอื่นจะใช้ตรรกะที่กำหนดเองในการแยกข้อมูลอินพุทซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ InputFormat คุณสามารถทำได้เพื่อทำ 2 สไลด์ที่แตกต่างกันเช่นเดียวกับการแบ่งพาร์ติชัน