Jag har en tabellproduktion som innehåller följande struktur. Jag har data för varje rep från 1 1 2011 till 8 1 2013 Vad jag vill kunna göra är att skapa ett 12 månaders glidande medelvärde som börjar 1 1 2012 för varje rep, enligt följande . Varför varje rad representerar det 12 månaders rörliga genomsnittet för repetiden vid angiven tid, hittade jag några exempel som var vagt nära och jag försökte dem till ingen nytta. Det verkar att tillägg av en grupp av rep-komponent är den stora avvikelsen från andra exempel. handlar om så långt som jag fick. Det här sökandet verkar dra ett totalt genomsnitt eller summa eftersom det inte finns någon gruppering i den korrelerade underfrågan När jag försöker gruppera, får jag ett fel att det bara kan returnera högst en row. asked Okt 10 13 på 14 47. Medelvärdet i T-SQL. A vanlig beräkning i trendanalys är det rörliga eller rullande genomsnittet Ett glidande medelvärde är medeltalet av t ex de senaste 10 raderna. Det glidande medlet visar en mer jämn kurva än De faktiska värdena, mer med en längre period för glidande medelvärdet, m aking det ett bra verktyg för trendanalys Det här blogginlägget visar hur man beräknar glidande medelvärde i T-SQL. Olika metoder kommer att användas beroende på versionen av SQL Server. Diagrammet nedan visar utjämningseffekten röd linje med ett 200 dagars glidande medelvärde Aktiekurserna är den blå linjen Den långsiktiga trenden är tydligt visible. T-SQL Moving Avergage 200 dagar. Demonstrationen nedan kräver TAdb-databasen som kan skapas med manuset här. I det kommande exemplet kommer vi att beräkna ett glidande medelvärde under de senaste 20 dagarna Beroende på versionen av SQL Server kommer det att finnas en annan metod för att göra beräkningen. Såsom vi kommer se senare har de nyare versionerna av SQL Server funktioner som möjliggör en mycket effektivare beräkning. SQL Server 2012 och senare Flytta Average. Denna version använder sig av en samlad fönsterfunktion Vad är nytt i SQL 2012 är möjligheten att begränsa storleken på fönstret genom att ange hur många rader som föregår fönstret ska innehålla. Ro ws som föregår är 19, eftersom vi även kommer att inkludera den nuvarande raden i beräkningen. Som ni kan se är beräkningen av glidande medelvärde i SQL Server 2012 ganska enkel. Figuren nedan visar fönsterprincipen Nuvarande rad är markerad med gul Fönstret markeras med en blå bakgrund. Det rörliga genomsnittet är helt enkelt genomsnittet av QuoteClose i det blåa linjer. T-SQL Flyttande medelfönstret. Resultaten av beräkningarna i äldre versioner av SQL Server är desamma, så de kommer inte att visas igen. SQL Server 2005 2008R2 Flytta Average. This versionen använder sig av ett gemensamt tabelluttryck. CTE är självhänvisat för att få de senaste 20 raderna för varje rad. Flytta genomsnittet före SQL Server 2005. Pre 2005-versionen kommer att använda en vänster yttre anslutning till samma tabell för att få de senaste 20 raderna. Den yttre borden kan sägas innehålla det fönster som vi vill beräkna ett genomsnitt på. Performance Comparision. Om vi kör de tre olika metoderna samtidigt och kontrollera den resulterande exekveringen p Lan, det finns en dramatisk skillnad i prestanda mellan metodsparisionen av tre olika metoder för att beräkna glidande medelvärde. Som du kan se, förbättrar fönsterfunktionsförbättringarna i SQL 2012 en stor skillnad i prestanda. Som nämnts i början av det här inlägget flyttas Medelvärden används som ett verktyg för att illustrera trender Ett gemensamt förhållningssätt är att kombinera rörliga medelvärden av olika längder för att kunna upptäcka förändringar på respektive kort, medellång och lång sikt. Av särskilt intresse är korsningen av trendlinjer. Till exempel när kort trend går över den långa eller medellånga trenden kan detta tolkas som en köpsignal i teknisk analys. När den korta trenden rör sig under en längre trendlinje kan detta tolkas som en försäljningssignal. Tabellen nedan visar Citat, Ma20, Ma50 och Ma200.T-SQL Ma20, Ma50, Ma200 köp och sälj signaler. Detta blogginlägg är en del av en serie om teknisk analys, TA, i SQL Server. Se andra inlägg här. Postad av Tomas Lind. This är en Evergreen Joe Celko fråga Jag ignorerar vilken DBMS-plattform som används Men i alla fall kunde Joe svara för mer än 10 år sedan med standard SQL. Joe Celko SQL Pussel och svar citation Det senaste uppdateringsförsöket antyder att vi skulle kunna använda predikatet till att konstruera en fråga som skulle ge oss ett rörligt genomsnitt. Är den extra kolumnen eller frågeställningen bättre Frågan är tekniskt bättre eftersom UPDATE-metoden kommer att denormalisera databasen. Om de historiska data som registreras inte kommer att förändra och beräkna rörelsen Genomsnittet är dyrt, du kan överväga att använda kolumninriktningen. SQL-query. by all means uniform Du kasta bara till lämplig vikthink beroende på avståndet från den aktuella tidpunkten. T ex ta 1 för datapoäng inom 24 timmar från nuvarande datapointvikt 0 5 för datapoäng inom 48 timmar Det fallet spelar roll hur mycket efterföljande datapoäng som 6 12 och 11 48:00 är avlägsna från varandra Ett användningsfall kan jag inte hink of skulle vara ett försök att släta histogramet där datapoäng inte är täta nog msciwoj 27 maj kl 22 22. Jag är inte säker på att din förväntade resultatutgång visar klassiskt enkelt rörligt rullande medelvärde i 3 dagar, till exempel den första trippeln Av siffror per definition ger. Men du förväntar dig 4 360 och det är förvirrande. Ändå föreslår jag följande lösning, som använder fönsterfunktion AVG Denna metod är mycket effektivare och mindre resurskrävande än SELF-JOIN införd i andra svar och jag är förvånad över att ingen har givit en bättre lösning. Du ser att AVG är inslaget med fall då rownum då för att tvinga NULL s i första raderna, där 3 dagars rörande medelvärde är meningslöst. svarat 23 feb 16 kl 13 12. Vi kan Applicera Joe Celko s smutsiga vänster yttre anslutningsmetod som nämnts ovan av Diego Scaravaggi för att svara på frågan som den ställdes om. Genererar den begärda output. answered jan 9 16 vid 0 33. Ditt svar.2017 Stack Exchange, Inc.
No comments:
Post a Comment