Oracle Sql Eksponensiële Bewegende Gemiddelde

As jy hierdie boodskap, die leser óf het afgeskakel of ondersteun nie JavaScript. Om die volle kenmerke van hierdie hulpstelsel, soos soek gebruik, moet u blaaier het Javascript ondersteuning aangeskakel. Geweegde bewegende gemiddeldes met 'n eenvoudige Bewegende Gemiddeldes, is elke datawaarde in die quotwindowquot waarin die berekening uitgevoer word gegee 'n gelyke belang of gewig. Dit is dikwels die geval is, veral in die finansiële prys data-ontleding, wat meer kronologies onlangse data 'n groter gewig moet dra. In sulke gevalle, Geweegde bewegende gemiddelde (of eksponensiële bewegende gemiddelde - sien die volgende onderwerp) funksie word dikwels verkies. Kyk na die tafel van verkope data waardes vir twaalf maande: Om 'n Geweegde bewegende gemiddelde te bereken: Bereken hoeveel intervalle van data deelneem aan die bewegende gemiddelde berekening (dit wil sê die grootte van die berekening quotwindowquot). As die venster berekening word gesê N wees, dan is die mees onlangse data waarde in die venster word vermenigvuldig met N, die volgende mees onlangse vermenigvuldig met N-1, die waarde voor dit vermenigvuldig met N-2 en so aan vir alle waardes in die venster. Verdeel die som van al die menigvuldige waardes deur die som van die gewigte aan die Geweegde bewegende gemiddelde oor die venster gee. Plaas die Geweegde bewegende gemiddelde waarde in 'n nuwe kolom volgens die sleep gemiddeldes posisionering hierbo beskryf. Om hierdie stappe te illustreer, te oorweeg as 'n 3-maande Geweegde bewegende gemiddelde van verkope in Desember vereis (met behulp van die bostaande tabel van Verkope waardes). Die term quot3-monthquot impliseer dat die berekening quotwindowquot is 3, dus die geweegde bewegende gemiddelde berekening algoritme vir hierdie geval behoort te wees: Of, as 'n 3-maande Geweegde bewegende gemiddelde is geëvalueer oor die hele oorspronklike reeks data, sal die resultate wees : 3 maande Geweegde Moving AverageThe mees problematiese deel van jou taak is die berekening van gemiddelde produk in suiwer SQL (soos FYI: daar is baie van die standaard totaal funksies, soos Som (), Min (), Max (), ens, maar geen produk P ()). Een moontlike oplossing in beskryf: Aggregate Produk funksie strek SQL (www. codeproject / Wenke / 137564 / Aggregate-produk-funksie-strek-SQL) is gebaseer op wiskunde vergelyking: wat vertaal in volgende SQL-stelling: Jy kan hierdie oplossing is van toepassing op jou probleem. Ten einde te bereken die loop (bewegende) avg jy kan bou die self-sluit van die data tabel en die berekening van toepassing vir alle rye vorige na die huidige. Die werklike implementering sal afhang van die spesifieke databasis wat jy gebruik. Hoop dit kan help. This is 'n immergroen Joe Celko vraag. Ek ignoreer wat DBMS platform gebruik word. Maar in elk geval Joe was in staat om meer as 10 jaar gelede antwoord met standaard SQL. Joe Celko SQL Puzzles en Antwoorde aanhaling: Daardie laaste update poging dui daarop dat ons die gesegde kan gebruik om 'n navraag wat vir ons 'n bewegende gemiddelde sou gee te bou: Is die ekstra kolom of die navraag benadering beter Die navraag is tegnies beter omdat die werk benadering denormalize die databasis. Maar, as die historiese data aangeteken is nie van plan om te verander en die berekening van die bewegende gemiddelde is duur, kan jy oorweeg om die benadering kolom. SQL legkaart navraag: deur al beteken uniform. Jy gooi net om die toepaslike gewig emmer, afhangende van die afstand vanaf die huidige tyd punt. Byvoorbeeld quottake weight1 vir datapunte binne 24 uur van die huidige datapoint weight0.5 vir datapunte binne 48hrsquot. Daardie geval is dit sake hoeveel opeenvolgende datapunte (soos 06:12 en 23:48) is ver van mekaar 'n gebruik geval ek kan dink sou 'n poging om die histogram waar datapunte is nie dig genoeg uitvoering maak msciwoj 27 Mei 15 stryk op wees 22:22 Ek is nie seker dat jou verwagte resultaat (uitset) toon klassieke eenvoudige bewegende (rollende) gemiddeld vir 3 dae. Omdat, byvoorbeeld, die eerste trippel van getalle per definisie gee, maar jy verwag 4,360 en sy verwarrend. Nietemin, ek stel voor die volgende oplossing, wat venster-funksie AVG gebruik. Hierdie benadering is baie meer doeltreffend (duidelik en minder hulpbron-intensiewe) as self aansluit bekendgestel in ander antwoorde (en Im verbaas dat niemand 'n beter oplossing gegee). Jy sien dat AVG is toegedraai met geval wanneer ROWNUM GT p. days dan NULL s dwing in die eerste rye, waar 3 daagse bewegende gemiddelde is betekenisloos. Hy antwoord 23 Februarie by 13:12 Ons kan aansoek doen Joe Celkos vuil links buitenste deel metode (soos hierbo aangehaal deur Diego Scaravaggi) om die vraag te beantwoord soos dit gevra is. Genereer die versoek afvoer: geantwoord 9 Januarie by 00:33 Jou Antwoord 2016 stapel Exchange, IncExponential bewegende gemiddelde Daar was 'n lekker vraag oor OTN vandag oor die vraag of daar 'n standaard Oracle funksie om die eksponensiële bewegende gemiddelde te bereken. Die antwoord is dat daar nie so funksioneer, maar met die model klousule, kan jy bereken dit baie maklik. En dit is 'n goeie voorbeeld van wat ek bedoel met 'n veranderlike aantal berekeninge gebaseer op berekende waardes, wat geskryf is in my derde deel van die model klousule handleiding. Voor vandag, didnt ek eens weet wat 'n eksponensiële bewegende gemiddelde is presies. Jy kan meer daaroor hier op Wikipedia of hier lees met 'n mooi voorbeeld. Van die eerste skakel: 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA), geld gewig faktore wat eksponensieel afneem. Die gewig van elke ouer data punt afneem eksponensieel, gee baie meer waarde aan Onlangse waarnemings terwyl hy nog nie heeltemal ontslae ouer waarnemings. Vanaf die tweede skakel: Die formule vir die berekening van 'n eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA) is: X Huidige EMO (dws EMO te bereken) C Huidige oorspronklike datawaarde K Gladstryking Konstante P Vorige EMO (Die eerste EMO in die reeks te bereken is arbitrêre en kan die ooreenstemmende oorspronklike data waarde of, dikwels, 'n eenvoudige bewegende gemiddelde waarde wees K Smoothing Konstante 2 / (1 n) en hierdie formule word gevolg deur 'n voorbeeld wat ek verleng 'n bietjie, met behulp van hierdie tabel:. die rekords van die produk 'n wedstryd die voorbeeld in die verband. Ek het die nommers van die produk B. Hier is die model klousule navraag dat die formule implemente. Let op hoe die formule direk vertaal in die een en enigste reël van die model klousule. die glad konstante K is stel om 0,5, gebaseer op 'n venster van waardes (n) gelykstaande 3. Uitdaging: probeer dit sonder die model klousule en kyk of jy kan kom met iets meer omvattende 5 kommentaar:. 11.2 funksies in gebruik met dat as (kies 39A39 produk. datum 392009-01-0139 maand, 10 bedrag van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-02-0139, 15 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-03-0139, 17 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-04-0139, 20 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-05-0139, 22 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-06-0139, 20 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-07-0139 25 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-08-0139, 27 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-09-0139, 30 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-10-0139, 35 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-11-0139, 37 van dubbele unie al kies 39A39, datum 392009-12-0139, 40 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-01-0139, 0 uit dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-02-0139, 50 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-03-0139, 10 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-04-0139, 40 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-05-0139 15 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-06-0139, 35 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-07-0139, 30 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-08-0139, 30 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-09-0139, 20 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-10-0139, 20 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-11-0139, 20 van dubbele unie al kies 39B39, datum 392009-12-0139, 20 van dubbele), RNS as (kies dat. . rownumber () oor (afsluiting met produk per maand) RN -. 2 / (1count () oor (verdeling per produk)) k. 0.5 k uit dat), RES (produk, maand, bedrag, RN, x) as (kies r. product, r. month, r. amount, r. rn, r. amount x uit RNS r waar RN 1 unie al kies ns. product, ns. month, ns. amount, ns. rn, ns. k (ns. amount - es. x) es. xx van RNS ns, koshuis es waar ns. rn es. rn 1 en ns. product es. product) kies produk, maand, bedrag, RN, ronde (x, 3) EMO uit koshuis bevel deur die produk, maand na die berekening van die geslote vorm ek het met die volgende kode wat as meer soos 'n obfuscation as enigiets omvattende. Die idee is om die bestuur van veelvoude met 'n string aaneenskakellling en die XML-eval-funksie te skep. Die geslote vorms van die spesiale gevalle moet net hardloop somme. There39s n algemene geval en twee spesiale gevalle wat baie makliker is: met T1 as (kies produk, maand, hoeveelheid, bedrag ci, rownumber () oor (afsluiting met produk per maand) RN, --2 / (1 rownumber () oor (afsluiting met produk per maand)) Ki 0.5 ki uit verkope), T2 as (kies produk, maand, bedrag, (geval wanneer RN 1 dan 1 anders ki einde GI) Ai geval wanneer RN 1 dan 1 anders (1 - Ki) einde twee van T1), T3 as (produk kies, maand, bedrag, ai, xmlquery (vervang (wmconcat (bi) oor (afsluiting met produk per maand rye tussen ongeleide voorafgaande en die huidige ry), 39,39, 3939) Terug inhoud).getnumberval () mi uIT T2), T4 as (kies produk, maand, bedrag, mi, (ai / mi) XI van T3) Kies produk, maand, bedrag, ronde (mi som (xi) oor (afsluiting met produk per maand rye tussen ongeleide voorafgaande en die huidige ry), 3) ema UIT T4 Spesiale geval K 0.5: met T1 as (kies produk, maand, bedrag, rownumber () oor (afsluiting met produk per maand) RN , hoeveelheid krag (2, NVL (nullif (rownumber () oor (afsluiting met produk per maand) - 1, 0), 1)) ci van verkope) kies produk, maand, bedrag, ronde (som (GI) oor ( afsluiting met produk per maand rye tussen ongeleide voorafgaande en huidige ry) / krag (2, RN), 3) ema van T1 Spesiale geval K 2 / (1 i): met T1 as (kies produk, maand, bedrag, rownumber ( ) oor (afsluiting met produk per maand) RN, bedrag rownumber () oor (afsluiting met produk per maand) ci van verkope) kies produk, maand, bedrag, ronde (som (GI) oor (afsluiting met produk per maand rye tussen ongeleide voorafgaande en huidige ry) 2 / (RN (RN 1)), 3) ema van T1 I39ll plaas die bewys van die geslote vorm as iemand belangstel in dit. Dit is 'n goeie voorbeeld van quotfun met SQLquot :-) 'n Kombinasie van XMLQuery, die ongedokumenteerde wmconcat en analitiese funksies met die windows klousule. Ek hou daarvan. Alhoewel dit nie so omvattend soos die model klousule variant en die Rafu39s rekursiewe met een, soos jy sê self. En seker, I39d graag die bewys van die geslote vorm te sien. Ek aangepak n ander vraag: hoe om die glad konstante SELECT k optimaliseer - glad konstante. MSE - beteken vierkante fout UIT (Kies uit verkope model dimensie (produk ROWNUMBER () oor (afsluiting met produk per maand ASC) RN) maatreëls (bedrag -. verkope bedrag maand -... maand 0 AS C 0 .. aS P 0 aS X 0 aS SE - kwadraat fout - - werk ry en eienskappe - a) werk ry is 'n produk 39X39, RN 1 - b) werk eienskappe is soos volg:. 0 AS SSE - som SE vir alle produkte / maande. 0 AS MSE - beteken SSE vir alle produkte / maande. 0 AS k - vir alle produkte / maande. 0 AS PreMSE - voor k39s MSE vir alle produkte / maande. 0 AS verskil - tussen huidige MSE en voor. 0.1 AS delta - aanvanklike verhoging. 0 AS priorpt - aanvanklike beginpunt -) REëLS Itereer (99) TOT (ABS (diff39A39,1) Dit 0,00010) (rieten, RN amountcv (), CV () K39A39,1 priorpt39A39,1 delta39A39,1 Xany.. , RN ORDER BY produk, RN ASC saamvloei (K39A39,1 CCV (), CV () (1-K39A39,1) Xcv (), CV () - 1, CCV (), CV ()). Pproduct, RN Xcv (), CV () -. 1 SEproduct, RN POWER (CCV (), CV () - Xcv (), CV () - 1, 2).. SSE39A39,1 som (SE) enige, enige MSE39A39,1 som (SE) enige, enige / 24. diff39A39,1 CASE iterationnumber WANNEER 0 dan NULL NÓG preMSE39A39,1 - MSE39A39,1 EINDE. preMSE39A39,1 MSE39A39,1. delta39A39,1 geval wanneer diff39A39,1 Dit 0 sal - abs (delta39A39 , 1/2) NÓG ABS (delta39A39,1) EINDE. priorpt39A39,1 K39A39,1)) waar die produk 39A39 en RN 1 / K MSE ---------- --------- - 0,599999237 174.016094How 'n SQL Bereken Gemiddelde Moving sonder 'n wyser Update: As jy besig is met die nuutste weergawes van SQL Server, kan jy die windows funksies gebruik om dieselfde ding te bewerkstellig. Ek gepos word om die updated kode aan die einde van die post. Om hierdie video, ek nog graag die denkproses van anker om 'n datum. Video: 3 daagse bewegende gemiddelde in SQL 'n doeltreffende manier om 'n bewegende gemiddelde in SQL te bereken met behulp van 'n paar truuks op datum ankers stel. Daar is debatte oor die beste manier om 'n SQL bewegende gemiddelde in SQL Server doen. Sommige mense dink daar is tye wanneer 'n wyser is mees doeltreffende. Ander dink dat jy dit alles kan doen in 'n stel wat gebaseer is weg sonder die wyser. Die ander dag het ek gaan 'n bewegende gemiddelde te bereken en my eerste gedagte was om 'n wyser gebruik. Ek het 'n paar vinnige navorsing en het gevind dat hierdie forum vraag: Moving Gemiddelde in TSQL Daar is 'n pos wat 'n subquery met 'n anker datum te help vind die 1 en 2 dag geneutraliseer toon. Hier is die skrif wat jy kan gebruik om die 3 dag SQL Gemiddeld finale uitslag Moving toets. Hier is die finale navraag. Hier is die vraag wat jy sou gebruik met SQL Server 2012. Deel hierdie: