Liikkuva Keskiarvo Keskitetty

Moving Average. This esimerkki opettaa kuinka laskea Excel-aikasarjan liukuva keskiarvo Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien huiput ja laaksoja tasaamaan helposti trendien tunnistaminen.1 Ensinnäkin katsotaan aikasarjamme.2 Valitse Tietojen välilehti Tietojen analyysi. Huomaa, ettei löydy Tietojen analyysi - painiketta. Napsauta tätä, jos haluat ladata Analyysityökalun lisäosan.3 Valitse Keskimääräinen siirto ja napsauta OK. 4 Valitse Syöttöalue-ruutu ja valitse alue B2 M2. 5 Napsauta Väli-ruutuun ja kirjoita 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutuun ja valitse solu B3.8 Piirrä näistä arvoista kaavio. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisten 5 datapisteen keskiarvo ja nykyinen datapiste Tämän seurauksena piikkejä ja laaksoja tasoitetaan Kuvaaja näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisen 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 ja aikaväli 4. Yhteenveto La rger - väli, sitä enemmän huiput ja laaksot tasoitetaan. Mitä pienempi aikaväli, sitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisia datapisteitä. Kun lasketaan käynnissä oleva liukuva keskiarvo, keskimääräinen keskimääräinen keskimääräinen ajanjakso on järkevä. edellisessä esimerkissä laskimme ensimmäisten kolmen aikajakson keskiarvon ja asetimme sen ajanjaksolle 3. Voisimme asettaa keskimääräisen keskiarvon keskelle kolmen jakson aikaväliä, toisin sanoen jakson 2 vieressä. Tämä sopii hyvin parittomiin ajanjaksoihin , mutta ei niin hyvää tasaiselle ajanjaksolle Joten missä olisimme sijoittaisi ensimmäisen liukuvan keskiarvon, kun M 4. Teknisesti Moving Average laski t 2 5, 3 5.To vältytään tästä ongelmasta, tasoitamme MA s käyttäen M 2 tasoitamme tasoitetut arvot. Jos meillä on keskimäärin parillinen määrä termejä, meidän on tasoitettava tasoitetut arvot. Seuraavassa taulukossa esitetään tulokset käyttämällä M 4. David, Yes, MapReduce on tarkoitettu toimimaan suurella määrällä dataa. ajatus on yleensä kartta ja vähentää f Jos harkitset huolellisesti algoritmia, jonka lähetin, näet, että ei ole väliä, mihin kartoittaja saa mitä osia tietoja. Jokainen tallennustiedosto on käytettävissä. jokainen pienentää toimintaa, joka tarvitsee sitä Joe K Syyskuu 18 12 klo 22 30. Parhaimman ymmärrykseni liukuva keskiarvo ei ole hienosti karttoja MapReduce-paradigmaan, koska sen laskenta on olennaisesti liukuvaa ikkunaa yli lajitellun datan, kun taas MR on käsitelty ei-intersektoituja alueita lajiteltuja tietoja Ratkaisu, jonka näen, on seuraava: a Sovita mukautettu osio, jotta pystyt tekemään kaksi eri osioa kahdessa käynnissä Jokaisessa suorituksessa vähennysventtiilisi saavat erilaiset datamäärät ja lasketaan liukuva keskiarvo, missä sopivasti yritän havainnollistaa Ensinnäkin Suoritetut tiedot pienennyslaitteista pitäisi olla R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8, missä pääset käsittelemään liikkuvia keskiarvoja joillekin Qs. In seuraavassa ajossa vähennysventtiilien pitäisi saada dataa kuten R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R 3 Q10 Q14.A ja caclulate loput liikkuvia keskiarvoja Sitten sinun on aggregoitava tuloksia. Idea mukautetun partitioner, että se on kaksi toimintatilaa - joka kerta jakaminen tasavertaisesti, mutta joidenkin muutos Vuonna pseudokoodi se näyttää tältä osioavaimen SHIFT MAXKEY numOfPartitions, jossa SHIFT otetaan konfiguraatiosta MAXKEY avaimen suurin arvo oletan yksinkertaisuuden vuoksi, että ne alkavat nollalla. RecordReader, IMHO ei ole ratkaisu, koska se on rajoitettu spesifiseen jakautumiseen eikä se voi liukua splitin s raja. Toinen ratkaisu olisi toteuttaa mukautetun logiikan jakaminen syöttötietojen se on osa InputFormat Se voidaan tehdä tekemään 2 eri diat, samanlainen partitioning. vastuullinen syyskuu 17 12 at 8 59.