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  • 如果以一个流派一年内所发的歌曲各项数值的平均来代表这个流派这一年的各项音乐属性。 现在希望求各个流派已知的每年的音乐属性情况(因为要做随时间的属性变化趋势图),并最终导出为CSV...
  • 1、如何计算整个栅格区域的总和? 1)查看默认统计参数。 右击栅格图层,打开【属性】对话框,选择【源】选项卡。可以查看到【栅格信息】和【统计数据】。 栅格信息: 统计信息: 2)创建统计区域。 本例中,为...

    1、如何计算整个栅格区域值的总和?

    1)查看默认统计参数。 右击栅格图层,打开【属性】对话框,选择【源】选项卡。可以查看到【栅格信息】和【统计数据】。
    栅格信息:
    在这里插入图片描述
    统计信息:
    在这里插入图片描述
    2)创建统计区域。 本例中,为统计整个栅格区域值的总和,统计区域需设置为整个栅格范围。打开【Spatial Analyst工具】|【地图代数】|【栅格计算器】工具,输入公式【“dem” > 0】。确定,得到整个栅格范围图层。
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    得到结果:
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    3)统计栅格区域值的总和。 打开【Spatial Analyst工具】|【区域分析】|【分区统计】工具,输入栅格区域数据设置为“region”,输入赋值栅格设置为“dem”,输出栅格设置为“sum”,统计类型设置为“SUM”。确定,得到统计结果图层。右击该结果图层,打开属性对话框,在【源】选项卡中可以查看到,当前默认统计参数都为值【142294320】,该值即为栅格区域值的总和。
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    在这里插入图片描述
    注: 上面两步骤的保存路径不要改变,否则出错。
    得到统计结果图层:
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    查看属性信息:
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    2、如何计算人口密度分布趋势图?

    1)符号化显示城市点数据。 右击cities图层,打开【属性】对话框,选择【符号系统】选项卡。显示设置为“数量—分级符号”,字段值设置为“POP1990”,分类设置为”10”类。确定,得到依据人口数量进行分级符号显示的城市点数据,可以观察到不同城市点大小不同。
    在这里插入图片描述
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    分级显示图:
    在这里插入图片描述
    2)生成空间人口密度分布趋势。 打开【Spatial Analyst工具】|【密度分析】|【核密度分析】工具,输入点要素设置为“cities”,population字段设置为“POP1990”,输出栅格设置为“density”,本例中其余参数默认。如有特殊情况,请自行酌情设置。为确保国界范围外不包括结果数据,需要设置环境参数。点击工具界面里的【环境】,栅格分析中设置掩膜为“states”图层。确定,得到人口空间密度分布趋势。
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    得到人口空间密度分布趋势:(拉伸显示)
    在这里插入图片描述
    局部密度趋势拉伸后结果显示:
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    注:如果遇到数据打开不显示,可以关闭软件重新启动,再打开一次就好了。

    3、如何将采集的点坐标数据批量生成面数据?

    1)导入点集数据至Excel。 为了便于操作,本例将点集文本文件导入Excel中进行添加字段操作。打开Excel(2013版),选择【数据】|【自文本】工具,将记录点集的文本文件导入,分隔符为逗号。完成后得到点集表格。注:导入过程请以Excel版本和原始点集文件格式为主,适当修改导入过程。本例处理的是文本文件记录的点集,分割每个数据的符号为逗号。
    在这里插入图片描述
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    完成后得到点集表格:
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    2)添加点集与面的对应关系。 在第一行添加数据标识【X,Y,PID,AID】,以说明每列数据的含义。原始点集数据中,包含点X坐标值、点Y坐标值和点的编号。在右侧继续添加一列用于记录点、边与其对应面的关系,可以设置为任意能够区分不同面的值,建议使用数字而不是字符。参考目标图中面与点的对应关系,将点【0-3】分为面【1】,点【4-9】分为面【2】,点【10-17】分为面【3】。保存。
    添加对应关系:
    在这里插入图片描述
    3)导入点数据至ArcGIS。 打开ArcMap,打开【文件】|【添加数据】|【添加XY数据】工具,表设置为该Excel文件中sheet2表,对应X字段和Y字段设置为表格中的X和Y数据列。注:本例中点坐标为” British National Grid”坐标系,因此输入坐标系设置为该坐标系。其余情况请设置为采集的点坐标所对应的空间坐标系。确定,得到点事件文件。
    在这里插入图片描述
    结果:
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    4)生成点数据。 由于事件数据只是临时数据,对其进行的空间操作有限,因此必须将该点事件数据转为Shapefile点文件。右击该事件图层,打开【数据】|【导出数据】工具,设置输出要素类为“pts”,保存类型设置为“Shapefile”。确定,得到点数据,移除该事件图层。
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    得到点数据:
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    注:记得加后缀.shp
    5)生成线数据。 打开【数据管理工具】|【要素】|【点集转线】工具,输入要素设置为“pts”,输出要素类设置为“lines”,线字段设置为“AID”,排序字段设置为“PID”,勾选闭合线选项。确定,得到线数据。注:线字段标明了每个点和边所属的面,排序字段标明了连接点时的顺序。
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    注:修改路径如果遇到错误。
    得到线数据:
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    6)生成面数据。 打开【数据管理工具】|【要素】|【要素转面】工具,输入要素设置为“lines”,输出要素类设置为“plgs”,其余参数默认。确定,得到面数据。
    在这里插入图片描述
    得到面数据:
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    展开全文
  • 1. 趋势预测的定义 趋势预测法又称趋势分析法。...2. 如何对给定序列计算趋势 序号 1 562 2 345 3 567 4 652 5 249 已知以上序列,分别计...

    1. 趋势预测的定义

    趋势预测法又称趋势分析法。是指自变量为时间,因变量为时间的函数的模式。

    趋势预测法的主要优点是考虑时间序列发展趋势,使预测结果能更好地符合实际。

    2. 如何对给定序列计算趋势

    序号

    1

    562

    2

    345

    3

    567

    4

    652

    5

    249

    已知以上序列,分别计算趋势线性趋势,指数趋势,对数趋势以及乘幂趋势。

    2.1线性趋势

    a) 趋势图
    b) 计算方法:

    /// <summary>

    /// 计算序列的线性趋势相关系数

    /// </summary>

    /// <param name="serials"></param>

    public void CalculateLinEstTrendline(Dictionary<double, double> serials)

    {

    double[] xArray = new double[serials.Count];

    double[] yArray = new double[serials.Count];

    xArray = serials.Keys.ToArray<double>();

    yArray = serials.Values.ToArray<double>();

    //计算线性回归线的斜率

    object m = worksheetFuncion.Slope(yArray, xArray);

    //计算线性回归线的截距

    object b = worksheetFuncion.Intercept(yArray, xArray);

    //计算 Pearson 乘积矩相关系数的平方

    object rsquare = worksheetFuncion.RSq(yArray, xArray);

    //趋势参数赋值

    linEstParams[0] = (double)rsquare;

    linEstParams[1] = (double)m;

    linEstParams[2] = (double)b;

    }

    2.2指数趋势

    a) 趋势图
    b) 计算方法

    /// <summary>

    /// 计算序列的指数趋势相关系数

    /// </summary>

    /// <param name="serials"></param>

    public void CalculateExponentialTrendline(Dictionary<double, double> serials)

    {

    double[] xArray = new double[serials.Count];

    double[] yArray = new double[serials.Count];

    xArray = serials.Keys.ToArray<double>();

    yArray = serials.Values.ToArray<double>();

    double[] lnyArray = new double[serials.Count];

    for (int i = 0; i < yArray.Length; i++)

    {

    lnyArray[i] = worksheetFuncion.Ln(yArray[i]);

    }

    object tmp = worksheetFuncion.LinEst(lnyArray, xArray, oMissing, oMissing);

    object b = worksheetFuncion.Index(tmp, 1, oMissing, oMissing);

    object c = Math.Exp((double)worksheetFuncion.Index(tmp, 1, 2, oMissing));

    //计算 Pearson 乘积矩相关系数的平方

    object rsquare = worksheetFuncion.RSq(lnyArray, xArray);

    //趋势参数赋值

    exponentialParams[0] = (double)rsquare;

    exponentialParams[1] = (double)c;

    exponentialParams[2] = (double)b;

    }

    2.3对数趋势

    a) 趋势图
    b) 计算方法

    /// <summary>

    /// 计算序列的对数趋势相关系数

    /// </summary>

    /// <param name="serials"></param>

    public void CalculateLogarithmicTrendline(Dictionary<double, double> serials)

    {

    double[] xArray = new double[serials.Count];

    double[] yArray = new double[serials.Count];

    xArray = serials.Keys.ToArray<double>();

    yArray = serials.Values.ToArray<double>();

    double[] lnxArray = new double[serials.Count];

    for (int i = 0; i < xArray.Length; i++)

    {

    lnxArray[i] = worksheetFuncion.Ln(xArray[i]);

    }

    object tmp = worksheetFuncion.LinEst(yArray, lnxArray, oMissing, oMissing);

    object b = worksheetFuncion.Index(tmp, 1, oMissing, oMissing);

    object c = worksheetFuncion.Index(tmp, 1, 2, oMissing);

    //计算 Pearson 乘积矩相关系数的平方

    object rsquare = worksheetFuncion.RSq(yArray, lnxArray);

    //趋势参数赋值

    logarithmicParams [0] = (double)rsquare;

    logarithmicParams[1] = (double)b;

    logarithmicParams[2] = (double)c;

    }

    2.4乘幂趋势

    a) 趋势图
    b) 计算方法:

    /// <summary>

    /// 计算序列的乘幂趋势相关系数

    /// </summary>

    /// <param name="serials"></param>

    public void CalculatePowerTrendline(Dictionary<double, double> serials)

    {

    double[] lnxArray=new double[serials.Count];

    double[] lnyArray = new double[serials.Count];

    for (int i = 0; i < serials.Count; i++)

    {

    lnxArray[i] = worksheetFuncion.Ln(serials.Keys.ToArray()[i]);

    lnyArray[i] = worksheetFuncion.Ln(serials.Values.ToArray()[i]);

    }

    object tmp=worksheetFuncion.LinEst(lnyArray ,lnxArray ,oMissing ,oMissing );

    object b = worksheetFuncion.Index(tmp, 1, oMissing, oMissing);

    object c = Math.Exp((double)worksheetFuncion.Index(tmp, 1, 2, oMissing));

    //计算 Pearson 乘积矩相关系数的平方

    object rsquare = worksheetFuncion.RSq(lnyArray, lnxArray);

    //趋势参数赋值

    powerParams[0] = (double)rsquare;

    powerParams[1] = (double)c;

    powerParams[2] = (double)b;

    }

    3给定序列,分别计算线性趋势,对数趋势,指数趋势,乘幂趋势,并根据R2值得到最合理的趋势方程。

    完整代码

     

    using System;
    using System.Collections.Generic;
    using System.Linq;
    using System.Text;

    using Microsoft.Office.Interop.Excel;

    /***********************************************************************
        * Module: 
        * Author:      hbb0b0@163.com
        * Create Date:  2010/11/28        
        * Summary: Excel内置函数辅助类
     **********************************************************************
    */

    namespace TrendlinesLib
    {
        
    /// <summary>
        
    /// 趋势计算委托
        
    /// </summary>
        
    /// <param name="x">输入值</param>
        
    /// <returns>返回趋势值</returns>
        public delegate double TrendlineExpression(double x);

        
    /// <summary>
        
    /// Excel趋势辅助工具
        
    /// </summary>
        public class ExcelTrendLineHelper : IDisposable
        {
           
            
    #region Filed

            
    /// <summary>
            
    /// 用于存放 Application的实例 
            
    /// </summary>
            private _Application xlApp = null;

            
    /// <summary>
            
    /// Excel 函数集对象
            
    /// </summary>
            private WorksheetFunction worksheetFuncion = null;

            
    public WorksheetFunction WorksheetFuncion
            {
                
    get { return worksheetFuncion; }
                
    set { worksheetFuncion = value; }
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 缺省参数的默认值
            
    /// </summary>
            private System.Reflection.Missing oMissing = System.Reflection.Missing.Value;

            
    /// <summary>
            
    /// 是否被处置标志
            
    /// </summary>
            private bool Disposed = false;

            
    /// <summary>
            
    /// 趋势表达式
            
    /// </summary>
            private TrendlineExpression trendLineExpression = null;

            
    /// <summary>
            
    /// 线性趋势相关参数
            
    /// </summary>
            private double[] linEstParams = new double[3];

            
    public double[] LinEstParams
            {
                
    get { return linEstParams; }
                
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 乘幂趋势相关参数
            
    /// </summary>
            private double[] exponentialParams = new double[3];

            
    public double[] ExponentialParams
            {
                
    get { return exponentialParams; }
             
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 对数趋势相关参数
            
    /// </summary>
            private double[] logarithmicParams = new double[3];

            
    public double[] LogarithmicParams
            {
                
    get { return logarithmicParams; }
             
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 指数趋势相关参数
            
    /// </summary>
            private double[] powerParams = new double[3];

            
    public double[] PowerParams
            {
                
    get { return powerParams; }
                
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 趋势表达式
            
    /// </summary>
            public  TrendlineExpression TrendLineExpression
            {
                
    get { return trendLineExpression; }
            }
     
            
    #endregion

            
    #region Property


            
    #endregion

            
    #region Method

            
    #region IDisposable 成员

            
    public void Dispose()
            {

                Dispose(
    true);
                GC.SuppressFinalize(
    this);
            }

            
    protected virtual void Dispose(Boolean disposing)
            {
                
    if (!this.Disposed)
                {
                    
    if (disposing)
                    {

                        xlApp.Application.Quit();
                        xlApp.Quit();

                        System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(worksheetFuncion);
                        System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(xlApp);

                        xlApp 
    = null;
                        worksheetFuncion 
    = null;
                        GC.Collect();
                    }
                    
    this.Disposed = true;

                }
            }

            
    #endregion

            
    ~ExcelTrendLineHelper()
            {
                Dispose(
    false);

            }

            
    /// <summary>
            
    /// 构造函数
            
    /// </summary>
            public ExcelTrendLineHelper()
            {
                xlApp 
    = new ApplicationClass();

                worksheetFuncion 
    = xlApp.WorksheetFunction;
            }

            
            
    /// <summary>
            
    /// 计算序列的线性趋势相关系数
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="serials"></param>
            public void CalculateLinEstTrendline(Dictionary<doubledouble> serials)
            {
                
    double[] xArray = new double[serials.Count];

                
    double[] yArray = new double[serials.Count];

                xArray 
    = serials.Keys.ToArray<double>();

                yArray 
    = serials.Values.ToArray<double>();

                
    //计算线性回归线的斜率
                object m = worksheetFuncion.Slope(yArray, xArray);


                
    //计算线性回归线的截距
                object b = worksheetFuncion.Intercept(yArray, xArray);

                
    //计算 Pearson 乘积矩相关系数的平方
                object rsquare = worksheetFuncion.RSq(yArray, xArray);

                
    //趋势参数赋值
                linEstParams[0= (double)rsquare;
                linEstParams[
    1= (double)m;
                linEstParams[
    2= (double)b;

            }

            
    /// <summary>
            
    /// 计算序列的对数趋势相关系数
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="serials"></param>
            public void CalculateLogarithmicTrendline(Dictionary<doubledouble> serials)
            {
                
    double[] xArray = new double[serials.Count];

                
    double[] yArray = new double[serials.Count];

                xArray 
    = serials.Keys.ToArray<double>();

                yArray 
    = serials.Values.ToArray<double>();

                
    double[] lnxArray = new double[serials.Count];

                
    for (int i = 0; i < xArray.Length; i++)
                {

                    lnxArray[i] 
    = worksheetFuncion.Ln(xArray[i]);
                }

                
    object tmp = worksheetFuncion.LinEst(yArray, lnxArray, oMissing, oMissing);

                
    object b = worksheetFuncion.Index(tmp, 1, oMissing, oMissing);

                
    object c = worksheetFuncion.Index(tmp, 12, oMissing);

                
    //计算 Pearson 乘积矩相关系数的平方
                object rsquare = worksheetFuncion.RSq(yArray, lnxArray);

                
    //趋势参数赋值
                logarithmicParams [0= (double)rsquare;
                logarithmicParams[
    1= (double)b;
                logarithmicParams[
    2= (double)c;

               

            }

            
    /// <summary>
            
    /// 计算序列的指数趋势相关系数
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="serials"></param>
            public void CalculateExponentialTrendline(Dictionary<doubledouble> serials)
            {
                
    double[] xArray = new double[serials.Count];

                
    double[] yArray = new double[serials.Count];

                xArray 
    = serials.Keys.ToArray<double>();

                yArray 
    = serials.Values.ToArray<double>();

                
    double[] lnyArray = new double[serials.Count];

                
    for (int i = 0; i < yArray.Length; i++)
                {
                    
                    lnyArray[i] 
    = worksheetFuncion.Ln(yArray[i]);
                }

                
    object tmp = worksheetFuncion.LinEst(lnyArray, xArray, oMissing, oMissing);

                
    object b = worksheetFuncion.Index(tmp, 1, oMissing, oMissing);

                
    object c = Math.Exp((double)worksheetFuncion.Index(tmp, 12, oMissing));

                
    //计算 Pearson 乘积矩相关系数的平方
                object rsquare = worksheetFuncion.RSq(lnyArray, xArray);

                
    //趋势参数赋值
                exponentialParams[0= (double)rsquare;
                exponentialParams[
    1= (double)c;
                exponentialParams[
    2= (double)b;

            }

            
    /// <summary>
            
    /// 计算序列的乘幂趋势相关系数
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="serials"></param>
            public void  CalculatePowerTrendline(Dictionary<doubledouble> serials)
            {
               
                
    double[] lnxArray=new double[serials.Count];
                
    double[] lnyArray = new double[serials.Count];

                
    for (int i = 0; i < serials.Count; i++)
                {
                    lnxArray[i] 
    = worksheetFuncion.Ln(serials.Keys.ToArray()[i]);
                    lnyArray[i] 
    = worksheetFuncion.Ln(serials.Values.ToArray()[i]);
                }

                
    object tmp=worksheetFuncion.LinEst(lnyArray ,lnxArray ,oMissing ,oMissing  );

                
    object b = worksheetFuncion.Index(tmp, 1, oMissing, oMissing);

                
    object c = Math.Exp((double)worksheetFuncion.Index(tmp, 12, oMissing));
                
                
    //计算 Pearson 乘积矩相关系数的平方
                object rsquare = worksheetFuncion.RSq(lnyArray, lnxArray);

                
    //趋势参数赋值
                powerParams[0= (double)rsquare;
                powerParams[
    1= (double)c;
                powerParams[
    2= (double)b;

            }

            
    /// <summary>
            
    /// 线性趋势表达式
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="x">输入值</param>
            
    /// <returns>预测值</returns>
            private double LinEstExpressionTrendline(double x)
            {
                
    double y = linEstParams[1* x + linEstParams[2];
                
    return y;
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 对数趋势表达式
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="x">输入值</param>
            
    /// <returns></returns>
            private double LogarithmicExpressionTrendline(double x)
            {
                
    double y = logarithmicParams[1*Math.Log(x) - logarithmicParams[2];
                
    return y;
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 指数趋势表达式
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="x">输入值</param>
            
    /// <returns></returns>
            private double ExponentialExpressionTrendline(double x)
            {
                
    double y = exponentialParams[1* Math.Pow(Math.E, x * exponentialParams[2]);
                
    return y;
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 乘幂趋势表达式
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="x">输入值</param>
            
    /// <returns></returns>
            private double PowerExpressionTrendline(double x)
            {
                
    double y = powerParams[1* Math.Pow(x,powerParams[2]);
                
    return y;
            }

            
    /// <summary>
            
    /// 生成给定序列的趋势表达式
            
    /// </summary>
            
    /// <returns></returns>
            public void CreateTrendLineExpression(Dictionary<doubledouble> serials)
            {
                
    //计算
                CalculateLinEstTrendline(serials);
                CalculateExponentialTrendline(serials);
                CalculateLogarithmicTrendline(serials);
                CalculatePowerTrendline(serials);

                
    //rsqare与方程关联
                Dictionary<double,TrendlineExpression> dic = new Dictionary<double,TrendlineExpression>();
                dic.Add(linEstParams[
    0],  LinEstExpressionTrendline );
                dic.Add(exponentialParams[
    0],ExponentialExpressionTrendline);
                dic.Add(logarithmicParams[
    0],LogarithmicExpressionTrendline );
                dic.Add(powerParams[
    0], PowerExpressionTrendline);

                
    //查找rsquare最大值对应的方程
                KeyValuePair<double,TrendlineExpression> result= dic.Where(p => p.Key == dic.Keys.Max()).SingleOrDefault();

                
    //委托赋值
                trendLineExpression=result.Value  ;
                
            }

            
    #endregion
        }

    }


     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/hbb0b0/archive/2011/01/11/1932904.html

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  • 在本文中,我将详细讨论SQL中的移动平均线以及如何在Power BI和Excel中找到相同的移动平均线。对于许多刚开始从事该领域的新手来说,这可能是一个新话题,但是我敢肯定,这将对尝试在SQL或Power BI中平滑平均的...

    在本文中,我将详细讨论SQL中的移动平均线以及如何在Power BI和Excel中找到相同的移动平均线。对于许多刚开始从事该领域的新手来说,这可能是一个新话题,但是我敢肯定,这将对尝试在SQL或Power BI中平滑平均值的任何人有所帮助。

    顾名思义,SQL或Power BI中的移动平均值是一种正在移动的平均值函数。换句话说,它是在一段时间内计算得出的。这是在进行金融交易时的一种重要情况,在这种情况下,通常分析人员往往会努力使股票价格趋于平稳,例如在一段时间内找出价格趋势。然后,该趋势有助于定义平均值是上升还是下降趋势。本文将重点介绍如何在SQL中计算移动平均值,然后我们来看一个在Power BI和Excel中也实现同样的示例。也称为滚动平均或运行平均。

    为了本文的目的,我们将尝试分析Facebook的股价,该数据很容易从yahoo金融网站上下载。我已经下载了过去5年的数据,并将其保存在CSV文件中。

    Facebook股票数据(Yahoo Finance)可计算SQL中的移动平均线

    图1 – Facebook股票数据(雅虎财经)

    SQL中的移动平均线

    首先,让我们首先将CSV文件导入SQL Server,以便我们可以相应地执行查询。

    右键单击要在其上导入数据的数据库,然后选择“任务”,然后选择“导入平面文件”。继续执行对话框,然后将其导入数据库。

    将平面文件导入SQL Server以计算SQL中的移动平均值

    图2 –将平面文件导入SQL Server

    将数据导入SQL中的表后,我们可以继续执行查询。在本文中,我将使用SQL中的WINDOW函数– OVER子句,并考虑到该特定行之前和之后的记录中的值,计算每行的平均值。

    现在我们的数据已经准备好,让我们尝试用SQL收盘价计算5天的移动平均线。这意味着每行将在当前记录之前和之后考虑2行,计算价格总和,然后将其除以5。对于第一行,由于在此之前没有行,因此逻辑保持不变,但仅然后计算2条记录。最后一条记录的情况与此类似,因为仅计算前2条记录,因为此后没有记录。

     

     
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    SELECT
      [Date]
      ,[Close]
      ,AVG([Close]) OVER (
        ORDER BY [Date]
        ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 2 FOLLOWING
      ) MovingAverageFiveDay
    FROM [FB]

     

    SQL中的五天移动平均线

    图3 –五天MA

    这还不是全部。可以根据需要将此技术应用于计算不同时期的SQL移动平均值。如果我们要计算15天的移动平均值,以使其可以包括前7天和后7天,则可以按照以下方式重写查询。

     

     
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    SELECT
      [Date]
      ,[Close]
      ,AVG([Close]) OVER (
        ORDER BY [Date]
        ROWS BETWEEN 7 PRECEDING AND 7 FOLLOWING
      ) MovingAverageFifteenDay
    FROM [FB]

     

    SQL中的15天移动平均线

    图4 –十五天MA

    正如您在上图中所看到的,现在的平均值是基于前7条和后7条记录(包括当前记录)。

    Power BI中的移动平均线

    众所周知,Power BI是可视化世界中最出色的工具之一。使用Power BI的主要优点之一是,它可以帮助我们进行一些预定义的计算,只需单击几下即可创建,而无需编写DAX一行。当然,您可以编写自己的DAX以防自定义;但是,新的快速衡量确实确实很难。

    让我们首先将数据提取到Power BI数据模型中。选择获取数据,然后从SQL Server中选择。提供必要的详细信息,并将数据导入到数据模型中。完成后单击“加载”,数据将被导入。

    将数据导入Power BI

    图5 –将数据导入Power BI

    一旦数据被导入,点击“线路和簇柱状图”和拖放日期关闭列值窗格。另外,这里要注意的重要一点是,由于数据集具有五年的数据,因此我们只能按月可视化它,并从层次结构中删除“”。

    建立图表

    图6 –构建图表

    可视化准备就绪后,下一步就是创建新的计算得出的度量,该度量将存储移动平均值。右键单击“日期”层次结构,然后从上下文菜单中选择“新建快速度量”。

    新的快速测量

    图7 –新的快速测量

    在新的对话框中,选中的计算滚动平均基本价值关闭的平均因为我们要计算基于收盘价MA)。选择要计算滚动平均值的时间段。在此示例中,我将基于实际月份前后的7个月(基本上是15个月的移动平均值)进行计算。完成后,单击“确定”

    配置滚动平均值

    图8 –配置滚动平均值

    完成定义配置后,将使用名称“ Close Rolling Average的平均值”创建一个新度量。您还可以查看Power BI引擎自动为我们生成的基础DAX公式。

    DAX中的滚动平均值公式

    图9 – DAX中的滚动平均公式

    创建新度量后,只需将其拖放到“线值”窗格中即可。您会看到一条新线将显示在图表上,这将为我们提供15个月的运行平均值。

    十五个月滚动平均值

    图10 –十五个月滚动平均值

    Excel中的移动平均线

    Excel长期以来一直是许多人的首选工具,因此,能够轻松执行此类计算也非常重要。Excel提供了一个用于数据分析的加载项,需要在执行分析之前将其导入Excel。

    打开您先前从yahoo门户下载的CSV文件,并将其另存为excel文件。单击功能区栏上的主页,然后选择选项

    在Excel中选择选项

    图11 – Excel中的选择选项

    在打开的“ Excel选项”对话框中,针对“管理”选择“ Excel加载项”,然后单击“转到”

    Excel插件

    图12 – Excel插件

    在“加载项”对话框中,选择“分析工具库”,然后单击“确定”

    分析工具库

    图13 – Analysis ToolPak

    在“数据”选项卡中,单击功能区“分析”窗格下的“数据分析”按钮。

    数据分析选项卡

    图14 –数据分析选项卡

    选择移动平均线,然后单击确定

    数据分析选项

    图15 –数据分析选项

    在出现的下一个对话框中,从Excel工作表的列值中选择“输入范围”。定义应该计算滚动平均值的间隔时间。对于此示例,我想对60个间隔的平均值进行平滑处理。完成后,单击“确定”。这将添加一个新列,该列由“输出范围”单元格定义。让此列的名称为MovingAverage

    定义选项

    图16 –定义选项

    添加新字段后,选择整个数据集,然后单击“插入”选项卡。选择折线图,如下图所示,并将其绘制在图纸上。

    选择折线图

    图17 –选择折线图

    图表中将显示两行,如下图所示。蓝线表示数据集的原始值,而橙线表示所选期间的滚动平均值。这样,我们可以轻松平滑原始曲线并在Excel中绘制滚动平均值计算。

    SQL和Excel中的移动平均线

    图18 – Excel中的滚动平均值

    结论

    在本文中,我们已经了解了什么是SQL移动平均值以及如何计算平均值。我还解释了如何使用Power BI和Excel中的示例来实现相同的功能。

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  • e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333361303133算术平均数是集中趋势作主要的测度,在统计学中具有重要地位, 是进行统计分析和统计推断的基础。它主要适用于数值型数据,但不适用品质数据。根据...

    展开全部

    算术平均数是全部数据的算术平均,又称均值,符号为M(Mean)。e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333361303133算术平均数是集中趋势作主要的测度值,在统计学中具有重要地位, 是进行统计分析和统计推断的基础。它主要适用于数值型数据,但不适用品质数据。根据表现形式的不同,算术平均数有不同的计算形式和计算公式。其中,算术平均数是加权平均数的一种特殊形式(它特殊在各项全相等),在实际问题中,当各项权不相等时,计算平均数时就要采用加权平均数,当各项权相等时,计算平均数就要采用算数平均数。两者不可混淆。 简单算术平均数主要用于未分组的原始数据。设一组数据为X1,X2,...,Xn,简单的算术平均数的计算公式为:

    M=(X1+X2+...+Xn)/n

    例如,某销售小组有5名销售员,元旦一天的销售额分别为520元、600元、480元、750元和500元,求该日平均销售额。

    平均销售额=(520+600+480+750+500)/5=570(元)

    计算结果表明,元旦一天5名销售员的平均营业额为570元。

    拓展:一组数据X1,x2...Xn在数a上下波动,则,原数据分别减掉a,得到一组新数据

    X1'=X1-a X2'=X2-a .......Xn'=Xn-a

    所以X1=X1'+a X2=X2'+a........Xn=Xn'+a

    所以:平均数=(X1+X2+....+Xn)/n

    将上面的 X1'=X1-a X2'=X2-a .......Xn'=Xn-a 代入

    得到了:(X1'+X2'+....+Xn')/n+a

    即=x'拔+a

    所以:x拔=x'拔+a 算数平均数具备了良好集中量数应具备的一些条件:

    1、集中量数

    2、反应灵敏

    3、确定严密

    4、简明易解

    5、计算简单

    6、适合进一步演算

    7、较小受抽样变化的影响等优点。

    同时也存在一定的缺点,限制了它的使用:

    1、算术平均数易受极端数据的影响,这是因为平均数反应灵敏,每个数据的或大或小的变化都会影响到最终结果。

    2、若出现模糊不清的数据时,无法计算平均数。 1、同质性数据

    2、平均数与个体数值相结合考虑

    3、平均数于方差、标准差相结合考虑

    展开全文
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如何计算趋势值