Sentrert Bevegelse Gjennomsnittet Excel

Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere toppene og dalene blir utjevnet. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Når du beregner et løpende glidende gjennomsnitt, er det fornuftig å plassere gjennomsnittet i mellomtiden. forrige eksempel beregner vi gjennomsnittet av de første 3 tidsperiodene og plasserte det ved siden av periode 3 Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervallet på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2 Dette fungerer bra med ulige tidsperioder , men ikke så bra for like tidsperioder Så hvor ville vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4. Teknisk sett ville det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2 5, 3 5. For å unngå dette problemet glattes MAs-ene ved å bruke M 2 vi glatter de glatte verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall vilkår, må vi glatte de glatte verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4. David, ja, MapReduce er ment å operere på en stor mengde data. Og ideen er at generelt, kartet og redusere f unksjoner burde ikke bry deg om hvor mange mappers eller hvor mange reduksjonsmaskiner det er, det er bare optimalisering Hvis du tenker nøye på algoritmen jeg postet, kan du se at det ikke spiller ut hvilken mapper får hvilke deler av dataene hver inngangspost vil være tilgjengelig til hver reduksjon operasjon som trenger det Joe K Sep 18 12 på 22 30.In best av min forståelse glidende gjennomsnitt er ikke pent kart til MapReduce paradigme siden sin beregning er i hovedsak skyve vindu over sorterte data, mens MR er behandling av ikke-skjærede områder av sorterte data Løsning jeg ser er som følger a For å implementere tilpasset partisjoner for å kunne lage to forskjellige partisjoner i to løp. I hvert løp vil reduksjonene dine få forskjellige dataområder og beregne glidende gjennomsnitt hvor passende jeg vil prøve å illustrere i første omgang Kjør data for reduksjonsapparater bør være R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. der vil du cacluate glidende gjennomsnitt for noen Qs. In neste runde skal reduksjonsapparatene få data som R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R 3 Q10 Q14. Og caclulate resten av bevegelige gjennomsnitt. Da må du aggregere resultater. Innen av tilpasset partisjoner at den vil ha to driftsformer - hver gang å dele inn i like områder, men med litt skift I en pseudokode vil det se slik ut partisjon nøkkel SHIFT MAXKEY numOfPartisjoner hvor SHIFT vil bli tatt fra konfigurasjonen MAXKEY maksimum verdi av nøkkelen Jeg antar for enkelhet at de starter med zero. RecordReader, IMHO er ikke en løsning siden det er begrenset til spesifikk splitt og kan ikke glide over split s grense. En annen løsning ville være å implementere egendefinert logikk for å dele inndataene det er en del av InputFormat. Det kan gjøres å gjøre 2 forskjellige lysbilder, ligner partisjonering.