Base de dados de base móvel

Metrics Maven: Cálculo de uma média móvel no PostgreSQL Em nossa série Metrics Maven, Composes data scientist compartilha recursos de banco de dados, dicas, truques e código que você pode usar para obter as métricas que você precisa de seus dados. Neste artigo, veja bem como calcular uma média móvel no PostgreSQL. Este artigo baseia-se nos nossos dois artigos anteriores sobre Funções de Janelas e Quadros de Janelas no PostgreSQL. Bem, aproveite os recursos de janelas que discutimos anteriormente para calcular uma média móvel e, também, olhar para um método alternativo. O que é uma média móvel Uma média móvel é exatamente o que parece - uma média que se move continuamente com base na mudança de entrada. Por exemplo, você pode querer levar a média de algum valor para as 100 principais entradas ou nos 30 dias anteriores. Porque você receberá novas entradas em seu banco de dados ou porque cada novo dia é outra data, a média mudará. O termo média móvel também é sinônimo de média móvel ou média de corrida, mas existem alguns tipos diferentes de médias móveis. Neste artigo, iriam se concentrar na média móvel simples para que nossos pés fiquem molhados e, bem, também revisem brevemente a média móvel acumulada no final do artigo. Um futuro artigo abrangerá as médias móveis ponderadas e exponenciais. A razão para usar uma média móvel para suas métricas é facilitar a localização das tendências. É uma técnica comumente utilizada em finanças e análise de negócios para suavizar os mergulhos e espigas que podem ocorrer nos dados para que as verdadeiras tendências possam ser identificadas ao longo da série em mudança. Descobrir como executar o cálculo como as mudanças de dados pode ser um pouco assustador, no entanto, se você nunca fez isso. Uma vez que você aprende um método que você gosta, (bem, cubra dois) é fácil de fazer e você encontrará muitos usos para isso em seu rastreamento e relatórios. Vamos lá. Primeiras coisas primeiro: bem, precisa de uma tabela que contenha os valores que queremos prover. Na prática no Compose, muitas vezes achamos que os dados básicos que precisamos também não estão claramente definidos em uma tabela. Por essa razão, temos algumas tabelas agregadas que extraem os dados que precisamos juntos. Estas são as tabelas de base para as quais aplicaremos cálculos mais avançados, como uma média móvel. Em alguns casos, estas são tabelas derivadas que existem temporariamente para a execução da consulta principal. Em outros casos, podemos usar uma visão ou uma visão materializada. Então, no entanto, você entendeu, você precisará de uma tabela contendo os valores que deseja em média e qualquer dimensão que você deseja ordenar os dados. Para o nosso exemplo, digamos que foi solicitado a criar uma média móvel de 30 dias para downloads de aplicativos do Exemplo Co. Os dados de download do aplicativo são preenchidos diariamente para uma tabela chamada appdownloadsbydate e a parte mais recente é assim: neste exemplo, O pedido por data será importante, pois queremos calcular uma média móvel de 30 dias em relação às séries de datas anteriores. Por isso, é importante que tenhamos uma linha para cada data. No nosso caso, sim, se você tiver lacunas em seus dados onde não há valores para certas datas, você pode usar generateseries ao construir sua tabela base para garantir que você tenha todas as linhas que você precisará. Observe como esse intervalo de datas contém downloads flutuantes de downloads de aplicativos de 35 para 7. É muito difícil ver uma tendência a partir desses dados: Digite a média móvel. Usando quadros de janelas para uma média móvel simples Se você se lembra do nosso artigo anterior nesta série. Os quadros das janelas são usados ​​para indicar o número de linhas em torno da linha atual que a função da janela deve incluir. Eles criam um subconjunto de dados para a função da janela para operar. Dependendo de seus dados e suas necessidades, o cálculo da média móvel pode incluir linhas que precedem e seguem a linha atual, mas para nossos propósitos, nossa média móvel usará linhas precedentes e a linha atual porque queremos gerar um novo valor médio móvel para Cada nova data. Nossa consulta é assim: usamos ORDER BY no nosso campo de datas para garantir que nossos dados estejam na ordem em que esperamos e nós incluímos ROWS ENTRE 29 NORMAS PRECEDENTES E ATUAIS para configurar o quadro da janela para o cálculo do AVG. À medida que o quadro da janela avança para cada data, apenas as 29 linhas precedentes e a atual (30 dias totais) são usadas para o cálculo: Como não mostramos datas em nossa tabela básica antes de 26 de maio para este exemplo, vamos focar nossa revisão Dos resultados nas datas em que mostramos as 29 linhas precedentes. Vamos levar 30 de junho, por exemplo. Nosso quadro de janela concentra nossa agregação AVG nos downloads de aplicativos apenas a partir de junho, esta parte da nossa tabela de base: então, agora, se classificarmos a média de rotação calculada, podemos ver que os dados são alisados ​​e há uma tendência ascendente Durante a primeira semana de junho, depois uma tendência de queda mais volátil depois disso: uma vez que isso mostra apenas um mês de dados, não é muito importante para um relatório analítico, mas espero que ele ajude você a entender como calcular uma média móvel pode ser útil para negócios análise. Uma dica sobre não incluir a linha atual Se, por algum motivo, você não quiser incluir a linha atual para a sua função de janela e você estiver usando apenas as configurações anteriores ou apenas SEGUINDO para o seu quadro de janela, uma maneira fácil de fazer isso é usar x PRECEDING ou E SEGUINDO duas vezes em suas FILETAS ENTRE. cláusula. Por exemplo, digamos que queríamos usar 30 linhas anteriores à nossa linha atual, mas não incluímos a linha atual no quadro da janela. Poderíamos escrever essa cláusula como esta: ROTHOS ENTRE 30 ANÁLISES E 1 ANTERIOR. Da mesma forma, podemos excluir a linha atual, mas faz 30 linhas seguindo assim: ROUPAS ENTRE 1 SEGUINTE E 30 SIGUIENTES. Um método alternativo para uma média móvel simples Antes do PostgreSQL 9.0, não possuímos as opções de quadro de janela x PRECEDING ou y SEGURAS disponíveis para nós. Para calcular uma média móvel sem usar um quadro de janela, podemos usar dois alias de tabela de nossa tabela base. Bem use um alias para operar sobre o outro usando um intervalo de data. Confira: usando este método, podemos alcançar os mesmos resultados descritos acima com o quadro da janela. Se você estiver operando em grandes quantidades de dados, a opção da janela será mais eficiente, mas esta alternativa existe se você quiser usá-la. Calculando uma média móvel cumulativa Agora que analisamos alguns métodos para calcular uma média móvel simples, bem, altere nosso exemplo de quadro de janela para mostrar como você também pode fazer uma média móvel cumulativa. Os mesmos princípios se aplicam, mas ao invés de ter um quadro de janela continuamente deslocando para um intervalo, o quadro da janela simplesmente se estende. Por exemplo, em vez de fazer uma média móvel de 30 dias, calculariam uma média móvel de até o ano. Para cada nova data, seu valor é simplesmente incluído no cálculo médio de todas as datas anteriores. Vamos dar uma olhada neste exemplo: porque a nossa tabela base começa em 1º de janeiro para o ano atual, estavam usando UNBOUNDED PRECEDING para configurar o nosso quadro de janela. Os resultados que recuperamos para este cálculo cumulativo são assim: se classificarmos esses resultados, você pode ver que a vantagem da média móvel acumulada é um alisamento adicional dos dados, de modo que somente as mudanças significativas de dados aparecem como tendências. Nós vemos agora que há uma ligeira tendência ascendente de acordo com o ano: Deslocamento Agora que você conhece alguns tipos diferentes de médias móveis que você pode usar e alguns métodos diferentes para o cálculo, você pode realizar análises mais profundas e criar mais Relatórios efetivos. Em nosso próximo artigo Metrics Maven, observe algumas opções para como tornar os dados bonitos, de modo que em vez de valores como 20.4184782608695652, veja bem 20.42. Vejo você na próxima vez copiar 2017 ComposeMoving média em T-SQL Um cálculo comum na análise de tendências é a média móvel (ou rolando). Uma média móvel é a média das, por exemplo, as últimas 10 linhas. A média móvel mostra uma curva mais suave do que os valores reais, mais ainda com um período mais longo para a média móvel, tornando-se uma boa ferramenta para análise de tendências. Esta publicação do blog mostrará como calcular a média móvel em T-SQL. Métodos diferentes serão usados ​​dependendo da versão do SQL Server. O gráfico abaixo demonstra o efeito de suavização (linha vermelha) com uma média móvel de 200 dias. As citações de ações são a linha azul. A tendência a longo prazo é claramente visível. T-SQL Moving Avergage 200 dias A demonstração abaixo requer o banco de dados TAdb que pode ser criado com o script localizado aqui. No próximo exemplo, calcularemos uma média móvel nos últimos 20 dias. Dependendo da versão do SQL Server, haverá um método diferente para fazer o cálculo. E, como veremos mais adiante, as versões mais recentes do SQL Server têm funções que permitem um cálculo muito mais efetivo. SQL Server 2012 e posterior Moeda em movimento Esta versão faz uso de uma função de janela agregada. O que é novo no SQL 2012 é a possibilidade de restringir o tamanho da janela, especificando quantas linhas que precedem a janela devem conter: as linhas anteriores são 19, pois incluiremos a linha atual também no cálculo. Como você pode ver, o cálculo da média móvel no SQL Server 2012 é bastante simples. A figura abaixo demonstra o princípio de janelas. A linha atual é marcada com amarelo. A janela é marcada com um fundo azul. A média móvel é simplesmente a média de QuoteClose nas linhas azuis: janela média T-SQL. Os resultados dos cálculos em versões antigas do SQL Server são os mesmos, então eles não serão exibidos novamente. SQL Server 2005 8211 2008R2 Média móvel Esta versão faz uso de uma expressão de tabela comum. O CTE é auto-referenciado para obter as últimas 20 linhas para cada linha: Média em Movimento antes do SQL Server 2005 A versão pré 2005 usará uma associação externa esquerda para a mesma tabela para obter as últimas 20 linhas. A tabela externa pode ser dita para conter a janela em que queremos calcular uma média: Comparação de desempenho Se executamos os três métodos diferentes simultaneamente e verificamos o plano de execução resultante, há uma diferença dramática no desempenho entre os métodos: Comparação de três Métodos diferentes para calcular a média móvel Como você pode ver, as melhorias na função de janelas no SQL 2012 fazem uma enorme diferença no desempenho. Conforme mencionado no início desta publicação, as médias móveis são usadas como uma ferramenta para ilustrar as tendências. Uma abordagem comum é combinar médias móveis de diferentes comprimentos, a fim de detectar mudanças nas tendências de curto, médio e longo prazo, respectivamente. De particular interesse são o cruzamento de linhas de tendência. Por exemplo, quando a tendência curta se move sobre a tendência longa ou média, isso pode ser interpretado como um sinal de compra na análise técnica. E quando a tendência curta se move sob uma linha de tendência mais longa, isso pode ser interpretado como um sinal de venda. O gráfico abaixo mostra Quotes, Ma20, Ma50 e Ma200. Sinais de compra e venda T-SQL Ma20, Ma50, Ma200. Esta publicação no blog faz parte de uma série sobre análise técnica, TA, no SQL Server. Veja as outras publicações aqui. Postado por Tomas LindMoving acesso microsoft médio Última modificação: 2012-05-10 Quero calcular uma variedade de médias móveis no acesso Microsoft onde eu tenho uma tabela com as colunas Data ... Data de transferência no exemplo da Microsoft abaixo Descrição do produto Preço vendido. Moeda no exemplo da Microsoft abaixo, a Microsoft fornece um exemplo de um módulo no endereço da Web abaixo, mas funciona apenas algumas vezes e também tem problemas quando começo um novo mês ... todos os quais sugerem que eu tenho um problema com minhas datas que São definidos em DateTime Fomat Short Date Option Compare Database Function MovAvg (currencyType, startDate, period As Integer) Dim rst As DAO. Recordset Dim sql As String Dim ma As Moeda Dim n Como Inteiro sql quotSelecione da tabela 1 quot sql sql amp quotwhere currencyType quot Amp currencyType amp quotquot sql sql amp quot e transactiondate lt quot amp startDate amp quotquot sql sql amp quot order por transactiondatequot Definir rst CurrentDb. OpenRecordset (sq l) rst. MoveLast Para n 0 Para período - 1 Se rst. BOF, em seguida, MovAvg 0 Exit Função Somente ma ma rst. Fields (quotratequot) End If rst. MovePrevious Next n rst. Close MovAvg ma período Eu não sou especialista em SQL, mas posso entender parte do que está escrito e criar por cortar e colar a solução sugerida E eu uso isso, mas como eu disse, isso só funciona parte do tempo aparecendo no curto período, as médias móveis (por exemplo, 5 dias) atingem o problema, pois a data está caindo em direção ao 12 do mês, a média móvel de 5 dias começa a vir Em erro, sugerindo que, à medida que você muda de dígito duplo para datas de um único dígito, algo não funciona direito, eu também tenho problema se o meu período exceder cerca de 23 dias, como sempre obtive um zero no dia 1 do mês e, às vezes, o segundo. Qualquer ajuda para entender o porquê Eu tenho esses problemas muito apreciados. Por favor reafirme o que você está tentando fazer e faça um exemplo numérico. Publicar um exemplo de arquivo MDB seria o melhor de tudo. Em qualquer caso, você provavelmente NÃO precisa do VBA para obter uma média contínua, uma declaração SQL normal provavelmente fará o trabalho e, mais rapidamente, isso. Aqui estão dois exemplos rápidos, usando o arquivo anexado: média circulante de 5 dias, por produto, para o qual todos os dias obtêm um valor médio de rotação: média circulante de 5 dias, por produto, para a média móvel é nula se houver menos de 5 dias: