Flytte Gjennomsnittet Orakel Sql

Hvis du ser denne meldingen, har nettleseren enten deaktivert eller støtter ikke JavaScript. For å bruke de fulle funksjonene til dette hjelpesystemet, for eksempel å søke, må nettleseren din ha JavaScript-støtte aktivert. Gjennomsnittlig bevegelige gjennomsnitt. Med enkle bevegelige gjennomsnitt, vil hver dataverdi i vinduet der beregningen utføres, er gitt lik betydning eller vekt Det er ofte tilfelle, særlig i økonomisk prisdataanalyse at flere kronologisk nyere data burde bære større vekt. I disse tilfellene er vektet flytende gjennomsnitt eller eksponentiell flytende gjennomsnitt - se følgende emnefunksjonalitet er ofte foretrukket. Vurder samme tabell med salgsdataværdiene i tolv måneder. For å beregne et veidende flytende gjennomsnitt. Beregn hvor mange dataintervall som deltar i beregningen av flytende gjennomsnitt, dvs. størrelsen på beregningsvinduet. Hvis beregningsvinduet sies å være n, multipliseres den nyeste dataværdien i vinduet med n, den neste siste multipliseringen d ved n-1, verdien før det multipliseres med n-2 og så videre for alle verdier i vinduet. Diviser summen av alle de multipliserte verdiene med summen av vektene for å gi vektet flytte gjennomsnitt over det vinduet . Legg den vektede flytende gjennomsnittsverdien i en ny kolonne i henhold til den gjennomsnittlige posisjonen som er beskrevet ovenfor. For å illustrere disse trinnene, bør du vurdere om et 3-måneders vektet flytende gjennomsnitt av salg i desember kreves ved å bruke tabellen over salgsverdier ovenfor. 3 måneder innebærer at beregningsvinduet er 3, og derfor bør den vektede flytende gjennomsnittsberegningsalgoritmen for denne saken være. Eller hvis et 3-måneders veidende flytende gjennomsnitt ble evaluert over hele det opprinnelige dataområdet, ville resultatene være.3 - month Weighted Moving Average. Using et enkelt bevegelige gjennomsnitt for å jevne ut data er en ganske populær teknikk, det er så ille, at det primære eksemplet i SQL Anywhere Help er langt fra enkelt. Hva gjør dette eksemplet så komplisert. I tillegg til problemstillingen, at jeg s beregner det bevegelige gjennomsnittet av alt produktsalg, per måned, i år 2000. Her er det som gjør det komplekst. Two referanser til AVG-funksjonen. a GRUPPE AV, som i seg selv gjør omtrent en hvilken som helst SELECT en scratcher. en skjult WINDOW clause. a WINDOW-klausul som ikke bruker WINDOW-søkeordet, slik at de uinitierte folkene som trenger eksempler mer enn noen andre, er det ikke åpenbart at en WINDOW er involvert i det hele tatt. Ikke bare noe WINDOW-klausul, husk deg, men en som inneholder hver enkelt komponent du kan kode i en WINDOW. a PARTITION BY. a RANGE-klausul ikke en enkel ROWS-klausul, men fullblåst RANGE-klausul, en som har et intimt forhold til ORDEREN BY Jeg vet hva en rad er, men hva redigeres er en RANGE. Men vent, det er mer. Valget av RANGE over ROWS i dette eksemplet er avgjørende for riktig bruk av spørringen for en mer fullstendig diskusjon av dette bestemte eksempelet, se eksempel 23 - Computing a Moving Average i Glenn Paulleys utmerkede OLAP-papir. La oss nå komme tilbake på sporet. En virkelig virkelig enkel flytende gjennomsnitt. Følgende eksempel viser 10 dagers verdier sammen med det bevegelige gjennomsnittet av dagens verdi og i går s WINDOW-klausulen på linjer 21 til 23 definerer et bevegelsesvindu som inneholder to rader i dag s rad CURRENT ROW og i går s rad 1 PRECEDING. the WINDOW ORDER BY-setningen bestemmer hva PRECEDING betyr forrige rad av and. the ROWS-klausulen bestemmer størrelsen på vinduet alltid to rader. Uttrykket AVG OVER twodays på linje 19 refererer til WINDOW-klausulen etter navn, og det forteller SQL Anywhere å beregne gjennomsnittet av de to verdiene som eksisterer i 2-rads glidende vindu, for hver rad i resultatsettet. Så for 2012 -02-02 gjennomsnittet 10 og 20 er 15 000000.for 2012-02-03 gjennomsnittet av 20 og 10 er 15 000000.for 2012-02-04 gjennomsnittet av 10 og 30 er 20 000000.for 2012-02 -10 gjennomsnittet på 10 og 60 er 35 000000.Oops, hva med den første row. The 2012-02-01-raden har ikke en PRØVENDE rad, så hva er gjennomsnittet over det bevegelige vinduet. Ifølge Glenn Paulleys s hvite papir i tilfelle et bevegelig vindu antas det at rader med null-verdier eksisterer før første rad, og etter siste rad i inpu t. Det betyr at når vinduet som beveger seg 2012-02-01 som CURRENT ROW, inneholder 1 PRECEDING-raden NULL-verdier, og når SQL Anywhere beregner en AVG som inneholder en NULL-verdi, teller det ikke at NULL i det hele tatt ikke er i teller eller i nevneren når du beregner gjennomsnittet Her er bevis Det er derfor twodayaverage 10 000000 for første rad 2012-02-01.Postet av Breck Carter klokka 3 47 PM. Dette er et Evergreen Joe Celko spørsmål jeg ignorerer hvilken DBMS-plattform 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 til å bygge et spørsmål som ville gi oss et bevegelige gjennomsnitt. Den ekstra kolonnen eller spørringsmetoden bedre Spørringen er teknisk bedre fordi UPDATE-tilnærmingen vil deformalisere databasen. Hvis de historiske dataene som blir registrert, ikke kommer til å endres og beregner det glidende gjennomsnittet er dyrt, kan du vurdere å bruke kolonne approach. SQL Puzzle query. by means uniform Du kaster bare til riktig vektbøtte avhengig av avstanden fra det nåværende tidspunktet For eksempel ta 1 vekt for datapoints innen 24 timer fra nåværende datapointvekt 0 5 for datapoints innen 48 timer Det faller det antyder hvor mye etterfølgende datapoints som 6 12 og 11 48 er fjernt fra hverandre En brukstilstand jeg kan tenke på, ville være et forsøk på å jevne ut histogrammet hvor datapunkter ikke er tette nok msciwoj 27. mai klokken 22 22. 22. Jeg er ikke sikker på at Din forventede resultatutgang viser klassisk enkelt bevegelige rullende gjennomsnitt i 3 dager. For eksempel gir den første triplen av tall per definisjon. Men du forventer 4 360 og det er forvirrende. Likevel foreslår jeg følgende løsning, som bruker vindusfunksjon AVG Denne tilnærmingen er mye mer effektiv 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 w rapped med tilfelle når rownum deretter å tvinge NULL s i første rader, hvor 3 dagers Moving Average er meningsløs. Besvart 23. februar 16 kl 13 12. Vi 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.