Centered Moving Average Formula Excel

Moving Average. Contoh ini mengajarkan kepada Anda bagaimana cara menghitung rata-rata pergerakan deret waktu di Excel Rata-rata bergerak digunakan untuk memperlancar kejenuhan puncak dan lembah agar mudah mengenali tren.1 Pertama, mari kita lihat rangkaian waktu kita.2 Pada tab Data, klik Analisis Data. Catatan tidak dapat menemukan tombol Analisis Data Klik disini untuk memuat add-in Analysis ToolPak 3. Pilih Moving Average dan klik OK.4 Klik pada kotak Input Range dan pilih range B2 M2. 5 Klik di kotak Interval dan ketik 6.6 Klik pada kotak Output Range dan pilih sel B3.8 Plot grafik nilai-nilai ini. Penjelasan karena kita menetapkan interval ke 6, rata-rata bergerak adalah rata-rata dari 5 titik data sebelumnya dan Titik data saat ini Akibatnya, puncak dan lembah dihalangi Grafik menunjukkan tren Excel yang meningkat tidak dapat menghitung rata-rata pergerakan untuk 5 poin data pertama karena tidak ada cukup titik data sebelumnya.9 Ulangi langkah 2 sampai 8 untuk interval 2 Dan interval 4.Conclusion The la Rol interval, semakin puncak dan lembah diratakan. Semakin kecil intervalnya, semakin mendekati rata-rata bergerak ke titik data aktual. Ketika menghitung rata-rata bergerak yang bergerak, rata-rata rata-rata dalam periode paruh waktu masuk akal. Contoh sebelumnya kita menghitung rata-rata dari 3 periode pertama dan menempatkannya di samping periode 3 Kita bisa menempatkan rata-rata di tengah interval waktu tiga periode, yaitu di samping periode 2 Ini bekerja dengan baik dengan periode waktu yang aneh. , Tapi tidak begitu baik untuk periode waktu genap Jadi, di mana kita menempatkan rata-rata bergerak pertama saat M 4. Secara teknis, Moving Average akan jatuh pada t 2 5, 3 5. Untuk menghindari masalah ini, kita kelancaran MA dengan menggunakan M 2 Jadi Kami menghaluskan nilai-nilai yang merapikan. Jika rata-rata jumlah istilah, kita perlu menghaluskan nilai yang merapikan. Tabel berikut menunjukkan hasil menggunakan M 4. David, Ya, MapReduce dimaksudkan untuk beroperasi pada sejumlah besar data. Gagasannya adalah bahwa secara umum peta dan kurangi f Unctions shouldn t peduli berapa banyak mappers atau berapa banyak reducer ada, itu hanya optimasi Jika Anda berpikir dengan hati-hati tentang algoritma saya diposting, Anda dapat melihat bahwa doesn t masalah yang mapper mendapatkan apa bagian dari data Setiap catatan masukan akan tersedia Untuk setiap pengurangan operasi yang membutuhkannya Joe K Sep 18 12 di 22 30. Sebaiknya pemahaman saya rata-rata bergerak tidak memetakan dengan baik pada paradigma MapReduce karena penghitungannya pada dasarnya adalah jendela geser berdasarkan data yang diurutkan, sementara MR memproses rentang yang tidak berpotongan Dari data yang diurutkan Solusi yang saya lihat adalah sebagai berikut Untuk menerapkan partisi kustom untuk dapat membuat dua partisi yang berbeda dalam dua putaran. Pada setiap run reducer Anda akan mendapatkan rentang data yang berbeda dan menghitung moving average dimana sesuai saya akan mencoba untuk menggambarkannya pada awalnya. Data yang ada untuk reducer seharusnya adalah R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. Di sini Anda akan memanfaatkan rata-rata pergerakan rata-rata untuk beberapa Qs. In selanjutnya jalankan reducer Anda harus mendapatkan data seperti R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R 3 Q10 Q14.And caclulate sisa rata-rata bergerak Maka Anda akan perlu untuk mengumpulkan hasil. Idea dari partisi kustom bahwa ia akan memiliki dua mode operasi - setiap kali membagi menjadi rentang yang sama tetapi dengan beberapa pergeseran Dalam pseudocode akan terlihat seperti ini Kunci partisi SHIFT MAXKEY numOfPartitions dimana SHIFT akan diambil dari konfigurasi MAXKEY nilai maksimum dari kunci yang saya berasumsi untuk kesederhanaan yang mereka mulai dengan zero. RecordReader, IMHO bukanlah sebuah solusi karena hanya terbatas pada split tertentu dan tidak dapat meluncur selama split s Batas. Lain solusi akan menerapkan logika kustom membelah input data itu adalah bagian dari InputFormat Hal ini dapat dilakukan untuk melakukan 2 slide yang berbeda, mirip dengan partisi. Terjawab 17 Sep 12 12 di 8 59.