Db2 Gleitender Durchschnitt

Dies ist eine Evergreen Joe Celko Frage Ich ignoriere, welche DBMS-Plattform verwendet wird Aber auf jeden Fall Joe war in der Lage, mehr als 10 Jahren mit Standard SQL. Joe Celko SQL Puzzles und Answers Zitat Antwort Diese letzte Update-Versuch schlägt vor, dass wir das Prädikat verwenden könnte Um eine Abfrage zu erstellen, die uns einen gleitenden Durchschnitt geben würde. Wenn die Extra-Spalte oder die Abfrage besser ansprechen Die Abfrage ist technisch besser, weil der UPDATE-Ansatz die Datenbank denormalisieren wird. Wenn jedoch die erfassten historischen Daten nicht ändern und rechnen werden Gleitender Durchschnitt ist teuer, könnten Sie erwägen, die Spalte Ansatz. SQL Puzzle query. by alle bedeutet Uniform Sie nur werfen, um die richtige Gewicht Eimer abhängig von der Entfernung von der aktuellen Zeitpunkt Nehmen Sie zum Beispiel Gewicht 1 für Datenpunkte innerhalb von 24 Stunden aus aktuellen Datenpunkt Gewicht 0 5 für Datenpunkte innerhalb von 48 Stunden Dieser Fall ist es wichtig, wie viel aufeinander folgende Datenpunkte wie 6 12 Uhr und 11 48 Uhr voneinander entfernt sind. Ein Anwendungsfall, den ich mir vorstellen kann, wäre ein Versuch, das Histogramm zu glätten, wo Datapunkte nicht dicht genug sind msciwoj 27. Mai 15 at 22 22.Ich bin mir nicht sicher, dass deine erwartete Ergebnisausgabe klassisch einfaches Rolling Average für 3 Tage zeigt. Weil zum Beispiel das erste Triple von Zahlen per Definition gibt, aber man erwartet 4 360 und es ist verwirrend Schlagen die folgende Lösung vor, die die Fensterfunktion AVG nutzt. Dieser Ansatz ist viel effizienter klarer und weniger ressourcenintensiv als SELF-JOIN in anderen Antworten eingeführt und ich bin überrascht, dass niemand eine bessere Lösung gegeben hat. Sie sehen, dass AVG eingewickelt wird Mit Fall, wenn rownum dann NULLs in den ersten Reihen zu zwingen, wo 3 Tage Moving Average ist bedeutungslos. answered Feb 23 16 bei 13 12.Wir können Joe Celko s schmutzig links äußere Join-Methode, wie oben von Diego Scaravaggi zitiert, um die Frage zu beantworten Wie es gefragt wurde. Generiert die angeforderten output. answered Jan 9 16 bei 0 33.Your Antwort.2017 Stack Exchange, Inc. Weighted gleitenden Durchschnitt in TSQL. In einem früheren Post zeigte ich die Berechnung der gleitenden Durchschnitte in T-SQL Allerdings gibt es einen großen Nachteil bei einfachen gleitenden Durchschnitten Preisänderungen am Anfang des Zeitraums haben die gleiche Bedeutung wie neuere Preisänderungen Irgendwie möchten Sie den Preisänderungen unterschiedliche Gewichte zuordnen, so dass die letzten Änderungen die Die meisten Gewicht. Für diesen Zweck kann eine gewichtete Moving Average WMA berechnet werden In diesem Blog-Post werde ich zwei verschiedene Methoden, um WMA zu berechnen, eine, die auf SQL Server 2005 und später verwendet werden kann, und die andere Version ist für SQL Server-Versionen Früher als 2005. Um das relative Gewicht jeder Preisänderung zu berechnen, müssen wir die Position jeder Preisänderung relativ zum berechneten Tag kennen. Aus diesem Grund kann eine Fensterfunktion nicht verwendet werden. Es ist nicht möglich, Informationen aus den einzelnen Zeilen zu erhalten In das Fenster. Im folgenden Beispiel werden wir den gewichteten gleitenden Durchschnitt für 9 Tage berechnen. WMA9 Das Beispiel verwendet das TAdb A-Skript, um TAdb zu erstellen, kann hier gefunden werden. Unabhängig von der SQL Server-Version müssen wir für jede Zeile auf die 8 vorherigen zugreifen Zeilen, 9 mit der aktuellen Zeile enthalten Diese 9 Zeilen werden das Fenster, das unsere Preisänderungen enthält Jede Zeile in diesem Fenster wird ein lineares Gewicht, das mit der gleichen Menge für jede Zeile bis die aktuelle row. The Gewicht erhöht wird Jede Zeile wird berechnet, indem man die Fensterzeilenposition relativ zur aktuellen Zeile verwendet. Sagen wir, wir wollen WMA für die 9. Zeilenzitate aus TAdb berechnen. Stockbar 1.1 30,02 30,02 2 30,33 60,66 3 30, 33 90,99 4 30,44 121,76 5 30,24 151,20 6 30,27 181,62 7 29,87 209,09 8 30,00 240,00 9 30,02 270,18 Die Summe von Die oben ist 1355,52 Dies wird dann durch die Summe der Gewichte geteilt, das ist 1 2 3 4 5 6 7 8 9 45 Die WMA9 für Zeile 9 ist 1355,52 45 30,12.Wenn Sie WMA anders berechnen wollen Als für 9 Tage, verwenden Sie die folgenden T-SQL erhalten die GetNums2-Funktion hier, um den Divisor für die Periodenlänge zum Beispiel 45 für 9 Tage WMA. Weighted Moving Average WMA Divisors. Weighted Moving Average SQL Server 2005 und später. Diese Version verwendet Ein CTE, um die WMA. Result für 9 Tage zu berechnen Weighted gleitenden Durchschnitt WMA9.In den oben genannten Ergebnissen können Sie sehen, die WMA9 für Zeile 9 ist 30,12, wie zuvor berechnet. Weighted Moving Average vor SQL Server 2005.Der einzige Unterschied zwischen Die SQL Server 2005 Version und diese ist die Verwendung eines gemeinsamen Tabellenausdrucks Die Pre 2005 Version verwendet tatsächliche Tabellen anstelle von CTE s. Wenn die Berechnung eines einfachen gleitenden Durchschnitt und mit SQL Server 2012 oder höher, eine riesige Verbesserung der Leistung gesehen werden kann Bei der Verwendung von Fensterfunktionen im Vergleich zu den alternativen Metohoden, die in älteren Versionen von SQL Server verwendet werden Berechnungen von gewichteten Bewegungsdurchschnitten können jedoch die Fensterfunktionen auf die gleiche Weise verwenden. Ein Vergleich zwischen der SQL Server 2005 Version von WMA zeigt eine kleine Verbesserung gegenüber den Versionen Verwendet in älteren Versionen von SQL Server. T-SQL WMA SQL Server 2005 im Vergleich zu Pre 2005 Version. Wegen der kostspieligen Berechnungen in WMA beteiligt, könnte es eine gute Idee, die Ergebnisse zu bestehen. WMA werden in der gleichen Weise wie SMA verwendet , In Trendanalyse WMA hat mehr Gewicht auf aktuelle Preisänderungen aber. Dieser Blog-Post ist Teil einer Serie über technische Analyse, TA, in SQL Server Sehen Sie die anderen Beiträge hier. Posted by Tomas Lind. Tomas Lind - Consulting-Services als SQL Server DBA und Datenbank-Entwickler bei High Coast Database Solutions AB. Wie berechne ich eine rollende Durchschnitt. Ian Lurie 4. Mai 2009.Meine Mutter sa PHD Physiker Mein Vater, ein PHD-Ingenieur Von der Zeit war ich 13 sie d beide aufgegeben auf alle Träume Von mir ein Mathe-Genie und stattdessen gehofft, dass ich endlich auf 20 zählen, ohne meine Schuhe zu entfernen. So, wenn ich auf die Veröffentlichung für diesen Beitrag klicken, werde ich ein wenig umherpielen und auf jemanden warten, der eigentlich mathematisch-kompetent ist, um mich anzurufen Als der Betrug, dass ich bin Aber ich schreibe dies sowieso, weil einige Leute reagierten auf letzte Woche s 11 Sachen Post durch Sagen Zeug wie OK, klug Arsch, erklären einige dieser Sachen. Was sa Rolling Average. Ein einfaches Rolling Average auch Nannte einen gleitenden Durchschnitt, wenn Sie wissen wollten, ist das ungewichtete Mittel der letzten n Werte. Meine erste Reaktion, wenn ich eine Definition wie das las, war Buh Vielleicht hat es Sinn für Sie, aber für mich ist es total mathinese. Here s Meine Definition eines einfachen rollenden Durchschnitts Ein Durchschnitt der letzten n Werte in einem Datensatz, angelegt Zeile für Zeile, so dass Sie eine Reihe von Durchschnitten erhalten Buh. OK, versuchen Sie dieses Beispiel Die Spalte auf der rechten Seite ist der rollende Durchschnitt. Siehe, wie das funktioniert Ich bin nur mit dem Durchschnitt der letzten 7 Zeilen, den ganzen Weg hinunter die Spalte Das sa einfach rollenden durchschnittlich. Und vertrauen Sie mir, ich stoppe bei einfach Wenn Sie wollen, um komplexere rollenden Durchschnitte zu lernen, lesen Sie die Wikipedia Seite. Warum mit einem Rolling Average. Ein Rolling Average kann Ihnen helfen, Trends, die sonst schwer zu erkennen wäre Mit den Daten von oben, erhalten Sie eine Grafik, die wie folgt aussieht. That ist nicht schrecklich hilfreich als Trend-Detektor Es sieht aus wie Meine Website bekam einen Fall der Schluckauf. Use ein rollender Durchschnitt, aber, und Sie beginnen zu sehen, ein Muster auftauchen, mit Gipfeln passiert mehr und mehr oft. Das ist, warum Rolling Durchschnitte sind so nützlich Bewerben sie zur richtigen Zeit und Sie können Erhalten Sie eine Vorstellung von auftauchenden Trends, auch wenn diese Trends passieren, weil der plötzlichen Sprünge in Ihre Daten. Ich lade dort Mathe-kompetenten Folk, fühlen sich frei, endlose Kommentare über, wie ich nur mangled Ihre Lieblings-Konzept zu verlassen. Ian Lurie ist CEO und Gründer von Portent Inc Er hat eine Schulung für schreibt regelmäßig für den Portent Blog aufgenommen und wurde auf AllThingsD veröffentlicht und TechCrunch Ian spricht auf Konferenzen rund um die Welt, einschließlich SearchLove, MozCon, SIC und Ad Tech Folgen Sie ihm auf Twitter bei portentint Er auch nur Veröffentlichte ein Buch über Strategie für Dienstleistungen Unternehmen Ein Trick Ponys Get Shot auf Kindle Read More. Quite einfach die nützlichste Blog-Post Ich habe in einer sehr langen Zeit gelesen Ich vermute, dass die meisten von uns im Marketing sind Mathe Idioten Ich persönlich bin ein fehlgeschlagen Ingenieur Aber Ihre Erklärung für den rollenden Durchschnitt und was es tun kann, um zu helfen, Trends zu identifizieren ist hervorragend sehr nützliche Informationen Vielen Dank für die Zeit, um es zu teilen. Eine absolut brillante Post Rolling Durchschnitte helfen uns zu verfolgen und zu analysieren Progression Ebenen für fast jede gegebene Metrik Es gibt ein realistischeres Bild als das Standard-Durchschnitt, so dass wir Korrekturmaßnahmen ergreifen können, wie und wann benötigt Rolling Durchschnitte sind besonders nützlich bei der Prognose von Einnahmen Entschuldigung, ich kann ein Mathe-Idiot selbst sein. Eine absolut brillante Post Rolling Durchschnitte helfen uns zu verfolgen und zu analysieren Progression Ebenen für fast jede gegebene Metrik Es gibt ein realistischeres Bild als die Standard-Durchschnitt, so dass wir Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, wie und wann erforderlich Rolling Durchschnitte sind besonders nützlich bei der Prognose Umsatz Entschuldigung, ich kann ein Mathe Moron mich selbst. Guilherme Aug 19 2009, 07 35 50. Ich kenne niemals in Blogs, so bär dich bei mir, wenn ich irgendetwas aussergewöhnlich finde oder eine bescheidene Struktur habe, möchte ich mich bei Ihnen für die Informationen in diesem Blog bedanken, die für viele der Marketingkonzepte vorgestellt wurden Die leicht verständlichen Einsichten sind sehr geschätzt Halten Sie sich die gute Arbeit und da niemand erwähnt hat, ich glaube, wenn Sie die volle Tabelle, die die Grafik, die für die Mathematik-kompetenten Leute, aber andere als die große Post war, Silvia Sep 29 2009, 03 35 57.Hi dort Tolle Post, das ist sicher, vor einem Monat habe ich auch nicht über die Funktionalität der rollenden Durchschnitte informiert. Eigentlich sind sie praktisch bei der Verwendung von Trends Berichten in Web Analytics Ein einfacher Weg zu Blick auf den rollenden Durchschnitt ist, wenn eine Trendlinie für Ihre Seiten Verkehr über einen Monat zeigt Ihnen den Trend als eine gerade Linie nach oben oder unten gelehnt, möchten Sie vielleicht gehen vertieft und entdecken wöchentliche Trends innerhalb der monatlichen Trend So was Sie tun Sind Sie wählen Sie einen rollenden Durchschnitt von 7 Tagen, und Sie können sehen, wie in Ihrem monatlichen Trend Ihre wöchentlichen Trend ist progressing. Hi Ian, war ich vertraut mit allen anderen Konzepte in Ihrem 11 Punkte Artikel und ich habe sogar ein paar Statistiken Klassen zurück in der Schule Irgendwie habe ich den rollenden Durchschnitt verpasst Dies ist ganz einfach einer der am meisten sofort nützlichen Marketing-Artikel, die ich je gelesen habe Sag dein GM Ich werde mich auf 1000 Exp als Dankeschön für das Verlassen meines Spiels abmelden.