Db2 Moving Average

Dette er et Evergreen Joe Celko-spørsmål Jeg ignorerer hvilken DBMS-plattform som er brukt, men i hvert fall kunne Joe svare på mer enn 10 år siden med standard SQL. Joe Celko SQL-puslespill og svar citation Det siste oppdateringsforsøket antyder at vi kunne bruke predikatet å konstruere en forespørsel som vil gi oss et bevegelige gjennomsnitt. Er den ekstra kolonnen eller spørringsmetoden bedre Spørringen er teknisk bedre fordi UPDATE-tilnærmingen vil deformalisere databasen. Men hvis de historiske dataene som blir registrert, ikke kommer til å endre og beregne glidende gjennomsnitt er dyrt, du kan vurdere å bruke kolonnen tilnærming. SQL puzzle query. by all means uniform Du kaster bare til riktig vektbøtte avhengig av avstanden fra det nåværende tidspunktet. For eksempel ta vekt 1 for datapoints innen 24 timer fra nåværende datapunkt vekt 0 5 for datapoints innen 48 timer Den saken er det viktig hvor mange sammenhengende datapoints som 6 12 og 11 48 er fjernt fra hverandre En brukstilfeller jeg c en tenkning på ville være et forsøk på å jevne histogrammet hvor datapoints ikke er tette nok msciwoj 27 mai klokken 22 22. Jeg er ikke sikker på at forventet resultatutgang viser klassisk enkelt bevegelige rullende gjennomsnitt i 3 dager, for eksempel, for eksempel den første trippel tall etter definisjon gir. men du forventer 4 360 og det er forvirrende. Likevel foreslår jeg følgende løsning, som bruker vindufunksjon AVG Denne tilnærmingen er mye mer effektiv, klar og mindre ressursintensiv enn SELF-JOIN introdusert i andre svar og jeg er overrasket over at ingen har gitt en bedre løsning. Du ser at AVG er innpakket med tilfelle når rownum da for å tvinge NULL s i første rader, der 3 dagers Moving Average er meningsløst. Ansatt 23. februar kl. 13 på 13. 12.We kan bruke Joe Celko s skitne venstre ytre tilkoblingsmetode som nevnt ovenfor av Diego Scaravaggi for å svare på spørsmålet som det ble spurt. Genererer den forespurte output. answered Jan 9 16 på 0 33. Ditt Svar.2017 Stack Exchange, Inc. Viddet glidende gjennomsnitt i T-SQL. In et tidligere innlegg Jeg viste beregningen av bevegelige gjennomsnitt i T-SQL Det er imidlertid en stor ulempe med enkle bevegelige gjennomsnitt. Prisendringer i begynnelsen av perioden har samme betydning som nyere prisendringer. På en eller annen måte vil du tildele forskjellige vektene til prisendringene, slik at de nyeste endringene får mest vekt. For dette formålet kan en Vektet Flytende Gjennomsnittlig WMA beregnes. I dette blogginnlegget vil jeg vise to forskjellige metoder for å beregne WMA, en som kan brukes på SQL Server 2005 og senere, og den andre versjonen er for SQL Server-versjoner tidligere enn 2005. For å beregne den relative vekten av hver prisendring, må vi vite posisjonen til hver prisendring i forhold til den beregnede dagen. På grunn av dette er en vindusfunksjon kan ikke brukes. Det er ikke mulig å få informasjon fra de enkelte radene i vinduet. I eksemplet nedenfor beregner vi vektet glidende gjennomsnitt for 9 dager WMA9 Eksemplet bruker TAdb A-skriptet til å c Reate TAdb finner du her. Uavhengig av SQL Server-versjonen, for hver rad trenger vi å få tilgang til de 8 forrige radene, 9 med den aktuelle raden inkludert. De 9 radene vil være vinduet som inneholder våre prisendringer. Hver rad i det vinduet vil tilordnes en lineær vekt som øker med samme beløp for hver rad frem til den aktuelle ruten. Vekten for hver rad vil bli beregnet ved å bruke vindusposisjonen i forhold til den nåværende raden. La oss si at vi vil beregne WMA for 9 raders sitater fra TAdb StockId 1.1 30,02 30,02 2 30,33 60,66 3 30,33 90,99 4 30,44 121,76 5 30,24 151,20 6 30,27 181,62 7 29,87 209,09 8 30,00 240,00 9 30,02 270,18. Summen av dette er 1355,52 Dette deles deretter av summen av vektene, det vil si 1 2 3 4 5 6 7 8 9 45 WMA9 for rad 9 er 1355,52 45 30,12. Hvis du vil beregne WMA annet enn i 9 dager, bruk følgende T-SQL få GetNums2-funksjonen her for å få divisoren for perioden lengden for eksempel 45 for 9 dager WMA. Weighted Flytter gjennomsnittlig WMA Divisors. Weighted Moving Gjennomsnittlig SQL Server 2005 og nyere. Denne versjonen bruker en CTE til å beregne WMA. Result i 9 dager Veidet glidende gjennomsnittlig WMA9.I resultatene ovenfor kan du se WMA9 for rad 9 er 30,12 , som tidligere beregnet. Vektet gjennomsnittlig før SQL Server 2005. Den eneste forskjellen mellom SQL Server 2005 versjonen og denne er bruken av et vanlig tabelluttrykk. Pre 2005-versjonen bruker faktiske tabeller i stedet for CTE s. Når du beregner en enkel bevegelse gjennomsnittlig og ved hjelp av SQL Server 2012 eller senere, kan en stor forbedring i ytelse sees ved bruk av vindufunksjoner i forhold til de alternative metohodene som brukes i eldre versjoner av SQL Server Beregninger av veide glidende gjennomsnitt, kan imidlertid ikke bruke windowing-funksjoner på samme måte. En sammenligning mellom SQL Server 2005-versjonen av WMA viser en liten forbedring i forhold til versjonene som brukes i eldre versjoner av SQL Server. T-SQL WMA SQL Server 2005 sammenlignet med pre 2005-versjonen. ostly beregninger involvert i WMA, kan det være lurt å fortsette resultatene. WMA brukes på samme måte som SMA, i trendanalyse WMA har mer vekt på de siste prisendringene imidlertid. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server Se de andre innleggene her. Postet av Tomas Lind. Tomas Lind - Rådgivningstjenester som SQL Server DBA og Database Developer på High Coast Database Solutions AB. Hvordan beregner jeg et rullende gjennomsnitt. Ian Lurie 4 mai 2009 Min mor sa PHD fysiker. Min far, en PHD ingeniør. Da jeg var 13, dømte de begge på noen drømmer om at jeg var et matematisk geni, og i stedet håpet jeg endelig skulle telle til 20 uten å fjerne skoene mine. Så da jeg klikk publisere for dette innlegget, jeg skal flinke litt og venter på noen som faktisk er matkompetente til å ringe meg ut som bedrageri som jeg er. Men jeg m skrive dette allikevel, fordi noen folk reagerte på forrige uke s 11 ting Legg inn ved å si ting som OK, klok røv, forklar noe om dette. Hva er Rol? ling Average. A simple rolling gjennomsnittet også kalt et glidende gjennomsnitt, hvis du ønsket å vite er det uveide gjennomsnittet av de siste n-verdiene. Min første reaksjon da jeg lest en definisjon som det var, Buh Maybe, det var fornuftig for deg, men å jeg er totalt matematisk. Her er min definisjon av et enkelt rullende gjennomsnitt. Et gjennomsnitt av de siste n-verdiene i et datasett, anvendt rad for rad, slik at du får en rekke gjennomsnitt Buh. OK, prøv dette eksempelet. kolonnen til høyre er det rullende gjennomsnittet. Se hvordan det fungerer. Jeg tar bare gjennomsnittet av de siste 7 radene helt ned i kolonnen. Det er et enkelt rullende gjennomsnitt. Og stol på meg, stopper jeg på det enkle. Hvis du vil lære mer komplekse rullende gjennomsnitt, les Wikipedia-siden. Hvorfor bruke en rullende gjennomsnitt. Et rullende gjennomsnitt kan hjelpe deg med å finne trender som ellers ville være vanskelig å oppdage. Ved å bruke dataene ovenfor får du en graf som ser slik ut. Det er ikke veldig nyttig som en trend detektor Det ser ut til at nettstedet mitt har et tilfelle av hikker. Bruk en rullende a verage, og du begynner å se et mønster dukker opp, med topper skjer mer og oftere. Det er derfor rullende gjennomsnitt er så nyttige. Bruk dem til rett tid, og du kan få en ide om nye trender, selv om disse trendene er skjer på grunn av plutselige hopp i dataene dine. Jeg vil stoppe der Math-kompetent folk, vær så snill å legge igjen endeløse kommentarer om hvordan jeg bare manglet favorittbegrepet. Ian Lurie er administrerende direktør og grunnlegger av Portent Inc. Han er innspilt trening for å skrive regelmessig for Portent Blog og har blitt publisert på AllThingsD, og ​​TechCrunch Ian snakker på konferanser over hele verden, blant annet SearchLove, MozCon, SIC og ad Tech. Følg ham på Twitter på portentint. Han har også nettopp publisert en bok om strategi for tjenester virksomheter. One Trick Ponies Get Shot tilgjengelig på Kindle Les mer. Quite simply det mest nyttige blogginnlegget jeg har lest i svært lang tid, mistenker jeg at de fleste av oss i markedsføring er matematikkmoroner. Jeg er personlig en mislykket ingeniør. Men din forklaring på det rullende gjennomsnittet og hva det kan gjøre for å identifisere trender, er utmerket, veldig nyttig informasjon. Takk for at du tok deg tid til å dele den. Et helt strålende innlegg. Rullende gjennomsnitt hjelper oss med å spore og analysere progresjonsnivåer for omtrent en gitt metrisk. Det gir en mer realistisk bilde enn standard gjennomsnittet, slik at vi kan ta korrigerende tiltak som og når det trengs. Rullende gjennomsnitt er spesielt nyttig når vi skal prognostisere inntekter Beklager, jeg kan være en matematisk moron meg selv. Et helt strålende innlegg Rullende gjennomsnitt hjelper oss å spore og analysere progressjonsnivåer for omtrent noe gitt metrisk Det gir et mer realistisk bilde enn standardgjenomsnittet, slik at vi kan ta korrigerende tiltak når og når det er nødvendig. Rulleverdier er spesielt nyttige ved å prognostisere inntekter Beklager, jeg kan være en matematisk moron myself. Guilherme 19 aug 2009, 07 35 50.Jeg har aldri kommentert blogger så vær med meg hvis jeg sier noe utenom det vanlige eller har en galskapsstruktur. Jeg vil gjerne takke for informasjonen I denne bloggen er det nytt for mange av markedskonseptene som presenteres. Det er lett å forstå innsiktene. Fortsett det gode arbeidet, og siden ingen har nevnt, antar jeg om du presenterte hele tabellen som genererte grafen som kan være bra for de matte-kompetente folkene, men annet enn det store innlegget. Silvia 29 september 2009, 03 35 57.Hva det Flott innlegg, det er sikkert Bare en måned siden visste jeg heller ikke om funksjonaliteten til rullende gjennomsnitt. Faktisk kommer de Praktisk når du bruker Trends-rapporter i webanalyser En enkel måte å se på rullende gjennomsnitt er hvis en trendlinje for trafikkene dine over en måned viser trenden som en rett linje som støtter opp eller ned, kan det være lurt å gå in - dybde og oppdage ukentlige trender innen den månedlige trenden Så hva du gjør er at du velger et rullende gjennomsnitt på 7 dager, og du kan se hvordan i din månedlige trend din ukentlige trend utvikler seg. Den Ian, jeg var kjent med alle de andre konseptene i din 11 poeng artikkel og jeg har til og med tatt noen statistikklasser tilbake på college. På en eller annen måte savnet jeg det rullende gjennomsnittet. Dette er ganske enkelt en av de mest umiddelbart nyttige markedsføringsartikkene jeg noensinne har lest. Fortell din GM, jeg vil logge av på 1000 exp som takk for opping Mitt spill Dimitriments er stengt.