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概述
- moving average
- 对序列的值,按一定窗口大小并顺序滑动,计算全部 算术平均值
例:
对于序列
X
1
,
X
2
,
.
.
.
X
n
X_1,X_2,...X_n
X1,X2,...Xn
计算
X
1
+
X
2
+
X
3
3
,
X
2
+
X
3
+
X
4
3
,
X
3
+
X
4
+
X
5
3
.
.
.
X
n
−
2
+
X
n
−
1
+
X
n
3
\frac{X_1+X_2+X_3}{3},\frac{X_2+X_3+X_4}{3},\frac{X_3+X_4+X_5}{3}...\frac{X_{n-2}+X_{n-1}+X_n}{3}
3X1+X2+X3,3X2+X3+X4,3X3+X4+X5...3Xn−2+Xn−1+Xn得到新序列,这个新序列为移动平均值
- 应用:N天移动平均线 证券价格移动平均线,用于观察证券价格变动趋势 商品销量移动平均线,如:3天、7天移动平均线,7天移动平均值可以消除周末效应
SQL示例
按商品分组,计算各个商品的销量的移动平均线
HIVE、SparkSQL、MySQL语法👇
SELECT
商品ID
,日期
-- 3天移动平均值,AVG(销量)OVER(PARTITIONBY 商品ID ORDERBY 日期 ROWSBETWEEN1PRECEDINGAND1FOLLOWING)-- 7天移动平均值,AVG(销量)OVER(PARTITIONBY 商品ID ORDERBY 日期 ROWSBETWEEN3PRECEDINGAND3FOLLOWING)FROM dws_商品销售表
效果
- 一定程度地 消除锯齿,更能展示数据趋势
- 可能会改变峰值
本文转载自: https://blog.csdn.net/Yellow_python/article/details/127153807
版权归原作者 小基基o_O 所有, 如有侵权,请联系我们删除。
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