Media mobile Questo esempio vi insegna come calcolare la media mobile di una serie storica in Excel. Una media mobile viene utilizzata per appianare le irregolarità (picchi e valli) di riconoscere facilmente le tendenze. 1. In primo luogo, consente di dare un'occhiata alla nostra serie temporali. 2. Nella scheda dati fare clic su Analisi dati. Nota: non riesci a trovare il pulsante Data Analysis Clicca qui per caricare il componente aggiuntivo Strumenti di analisi. 3. Selezionare media mobile e fare clic su OK. 4. Fare clic nella casella intervallo di input e selezionare l'intervallo B2: M2. 5. Fare clic nella casella Intervallo e digitare 6. 6. Fare clic nella casella Intervallo di output e selezionare cella B3. 8. Tracciare la curva di questi valori. Spiegazione: perché abbiamo impostato l'intervallo di 6, la media mobile è la media degli ultimi 5 punti di dati e il punto di dati corrente. Come risultato, i picchi e le valli si distendono. Il grafico mostra una tendenza all'aumento. Excel non può calcolare la media mobile per i primi 5 punti di dati, perché non ci sono abbastanza punti dati precedenti. 9. Ripetere i passaggi 2-8 per l'intervallo 2 e l'intervallo 4. Conclusione: Il più grande l'intervallo, più i picchi e le valli si distendono. Minore è l'intervallo, più le medie mobili sono i dati effettivi points. When calcolo di una media in esecuzione in movimento, ponendo la media nel periodo di tempo medio senso Nell'esempio precedente abbiamo calcolato la media delle prime 3 periodi di tempo e messo accanto al periodo 3. potuto posto la media al centro dell'intervallo di tempo di tre periodi, cioè, accanto al periodo 2. Questo funziona bene con periodi dispari, ma non così buono anche per periodi di tempo. Allora, dove ci sarebbe posto la prima media mobile quando M 4 Tecnicamente, la media mobile sarebbe caduta a t 2.5, 3.5. Per evitare questo problema si liscia la MAs utilizzando M 2. Così si liscia i valori livellati Se calcoliamo la media un numero di termini, abbiamo bisogno di smussare i valori livellati La seguente tabella mostra i risultati usando M 4.David, Sì, è MapReduce destinato ad operare su una grande quantità di dati. E l'idea è che, in generale, la mappa e ridurre funzioni shouldn39t cura quante mappatori o quante riduttori sono, that39s solo ottimizzazione. Se si pensa attentamente l'algoritmo che ho postato, si può vedere che doesn39t importa quale mapper ottiene ciò porzioni dei dati. Ogni record di ingresso sarà a disposizione di ogni ridurre operazione che ne ha bisogno. ndash Joe K 18 settembre 12 alle ore 22.30 Nella migliore della mia comprensione media mobile non è ben mappe per MapReduce paradigma fin dal suo calcolo è essenzialmente finestra sopra dati ordinati scorrevole, mentre MR è l'elaborazione di gamme non intersecato di dati ordinati. Soluzione Io vedo è come segue: a) attuare partizionamento personalizzato per essere in grado di fare due partizioni differenti in due manche. In ogni eseguire i riduttori avranno diverse gamme di dati e calcolare la media mobile dove approprieate cercherò di illustrare: I dati in prima visione per riduttori dovrebbero essere: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . qui si cacluate media mobile per alcuni Qs. Nella prossima corsa tuoi riduttori dovrebbero ottenere dati come: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 E caclulate il resto delle medie mobili. Allora si avrà bisogno di aggregare i risultati. Idea di partizionamento personalizzato che avrà due modalità di funzionamento - ogni volta dividendo in uguali intervalli, ma con qualche cambiamento. In un pseudocodice che sarà simile a questa. partizione (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) dove: SHIFT sarà presa dalla configurazione. MAXKEY valore massimo della chiave. Presumo per semplicità che iniziano con lo zero. RecordReader, IMHO non è una soluzione in quanto è limitata a specifici dividere e non può scorrere sopra divide confine. Un'altra soluzione potrebbe essere quella di implementare la logica personalizzata dei dati di input divisione (è parte del InputFormat). Si può fare fare 2 scivoli differenti, simile a partizionamento. risposto 17 settembre 12 a 08:59
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