Beregn Bevegelse Gjennomsnittet In Sql

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 enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 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. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder 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: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Gjennomsnittlig gjennomsnitt i T-SQL En vanlig beregning i trendanalyse er det bevegelige (eller rullende) gjennomsnittet. Et glidende gjennomsnitt er gjennomsnittet av for eksempel de siste 10 radene. Det bevegelige gjennomsnittet viser en mer jevn kurve enn de faktiske verdiene, mer med en lengre periode for glidende gjennomsnitt, noe som gjør det til et godt verktøy for trendanalyse. Dette blogginnlegget viser hvordan du beregner glidende gjennomsnitt i T-SQL. Ulike metoder vil bli brukt avhengig av versjonen av SQL Server. Tabellen nedenfor viser utjevningseffekten (rød linje) med et 200 dagers glidende gjennomsnitt. Aksjekursene er den blå linjen. Den langsiktige trenden er tydelig synlig. T-SQL Moving Avergage 200 dager Demonstrasjonen nedenfor krever TAdb-databasen som kan opprettes med skriptet som er plassert her. I det kommende eksemplet beregner vi et glidende gjennomsnitt for de siste 20 dagene. Avhengig av versjonen av SQL Server, vil det være en annen metode for å gjøre beregningen. Og som vi vil se senere, har nyere versjoner av SQL Server funksjoner som muliggjør mye mer effektiv beregning. SQL Server 2012 og senere Flytende gjennomsnitt Denne versjonen benytter en samlet vindusfunksjon. Hva er nytt i SQL 2012, er muligheten til å begrense størrelsen på vinduet ved å spesifisere hvor mange rader som ligger foran vinduet, inneholde: Rader som er tidligere er 19, fordi vi også vil inkludere den nåværende raden i beregningen. Som du kan se, er beregningen av glidende gjennomsnitt i SQL Server 2012 ganske enkelt. Figuren under viser vindusprinsippet. Nåværende rad er merket med gul. Vinduet er merket med en blå bakgrunn. Det bevegelige gjennomsnittet er ganske enkelt gjennomsnittet av QuoteClose i de blå linjene: T-SQL Moving gjennomsnittlig vindu. Resultatene av beregningene i eldre versjoner av SQL Server er de samme, så de vil ikke bli vist igjen. SQL Server 2005 8211 2008R2 Flyttende gjennomsnitt Denne versjonen benytter et vanlig tabelluttrykk. CTE er selv referert til å få de siste 20 radene for hver rad: Flytende gjennomsnitt før SQL Server 2005 Pre 2005-versjonen bruker en venstre ytre sammenføyning til samme tabell for å få de siste 20 radene. Ytre bordet kan sies å inneholde vinduet som vi vil beregne et gjennomsnitt på: Ytelsessammensetning Hvis vi kjører de tre forskjellige metodene samtidig og kontrollerer den resulterende utførelsesplanen, er det en dramatisk forskjell i ytelse mellom metodene: Sammenligning av tre forskjellige metoder for å beregne glidende gjennomsnitt Som du kan se, forbedrer vinduerfunksjonen i SQL 2012 en stor forskjell i ytelse. Som nevnt i begynnelsen av dette innlegget, blir glidende gjennomsnitt brukt som et verktøy for å illustrere trender. En felles tilnærming er å kombinere bevegelige gjennomsnitt av forskjellige lengder, for å kunne oppdage endringer i henholdsvis kort, mellomlang og lang sikt. Av spesiell interesse er krysset av trendlinjer. For eksempel, når den korte trenden beveger seg over den lange eller middels trenden, kan dette tolkes som et kjøpssignal i teknisk analyse. Og når den korte trenden beveger seg under en lengre trendlinje, kan dette tolkes som et salgssignal. Tabellen under viser Quotes, Ma20, Ma50 og Ma200. T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 kjøp og salg signaler. Dette blogginnlegget er en del av en serie om teknisk analyse, TA, i SQL Server. Se de andre innleggene her. Skrevet av Tomas Lind Jeg jobber med SQL Server 2008 R2, prøver å beregne et bevegelige gjennomsnitt. For hver post som jeg ser, vil jeg gjerne samle verdiene til de 250 tidligere postene, og deretter beregne gjennomsnittet for dette valget. Visningskolonnene mine er som følger: TransactionID er unikt. For hvert TransaksjonsID. Jeg vil gjerne beregne gjennomsnittet for kolonneverdi, over tidligere 250 poster. Så for TransactionID 300, samle alle verdier fra tidligere 250 rader (visningen sorteres synkende av TransactionID) og deretter i kolonne MovAvg skrive resultatet av gjennomsnittet av disse verdiene. Jeg ønsker å samle inn data innenfor en rekke poster. spurte 28. oktober klokken 20:58