Bei der Berechnung eines laufenden Gleitendurchschnitts ist es sinnvoll, den Mittelwert in der mittleren Zeitperiode einzutragen. Im vorigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und neben der Periode 3 platziert. Wir hätten den Durchschnitt in der Mitte platzieren können Zeitintervall von drei Perioden, das heißt, neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs unter Verwendung von M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Terme mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.David, Ja, MapReduce ist Um auf einer großen Datenmenge zu arbeiten. Und die Idee ist, dass im Allgemeinen die Karte und reduzieren Funktionen sollte nicht kümmern, wie viele Mapper oder wie viele Reduzierer gibt es, die nur Optimierung ist. Wenn Sie sorgfältig über den Algorithmus ich gepostet denken, können Sie sehen, dass es doesn39t Angelegenheit, welche Mapper bekommt, welche Teile der Daten. Jeder Eingabesatz ist für jede reduzierte Operation verfügbar, die es benötigt. Ndash Joe K 18. September um 22:30 Im besten Fall meines Verständnisses gleitende Durchschnitt ist nicht schön Karten MapReduce-Paradigma, da seine Berechnung im Wesentlichen Schiebefenster über sortierte Daten ist, während MR Verarbeitung von nicht geschnittenen Bereichen von sortierten Daten. Lösung, die ich sehe, ist wie folgt: a) Um benutzerdefinierte Partitionierer zu implementieren, um zwei verschiedene Partitionen in zwei Durchläufen zu machen. In jedem Lauf erhalten Ihre Reduzierer verschiedene Bereiche der Daten und berechnen gleitenden Durchschnitt, wo passend, werde ich versuchen zu illustrieren: Im ersten Lauf Daten für Reduzierer sollte: R1: Q1, Q2, Q3, Q4 R2: Q5, Q6, Q7, Q8 . Hier werden Sie gleitenden Durchschnitt für einige Qs cacluate. Im nächsten Lauf sollten Ihre Reduzierer Daten wie erhalten: R1: Q1. Q6 R2: Q6. Q10 R3: Q10..Q14 Und caclulate den Rest der gleitenden Durchschnitte. Dann müssen Sie Ergebnisse zu aggregieren. Idee der benutzerdefinierten Partitionierer, dass es zwei Modi der Operation haben wird - jedes Mal in gleiche Bereiche, aber mit einigen Verschiebung. In einem Pseudocode sieht es so aus. Partition (keySHIFT) (MAXKEYnumOfPartitions) Dabei gilt: SHIFT wird aus der Konfiguration übernommen. MAXKEY-Maximalwert der Taste. Ich nehme zur Vereinfachung an, dass sie mit Null beginnen. RecordReader, IMHO ist keine Lösung, da es auf bestimmte Split beschränkt ist und kann nicht über Splits Grenze gleiten. Eine weitere Lösung wäre, um benutzerdefinierte Logik der Aufteilung der Eingangsdaten (es ist Teil der InputFormat) zu implementieren. Es kann getan werden, um 2 verschiedene Folien, ähnlich wie die Partitionierung zu tun. Antwortete am 17. September um 8: 59Hi alle, lauerte für eine Weile Aufweichen Informationen, sondern haben sich in etwas Im nicht sicher. Hoffe jemand kann helfen Im Erstellen eines Umsatzprognose-Tool in Excel. Ich möchte eine 12, 6 und 4 Monate zentriert gleitenden Durchschnitt zu vergleichen. Ich brauche nur ein bisschen Hilfe in Bezug auf die Gestaltung der Formel, und wo es zu platzieren. Ive durchgeführt ein BUNCH von anderen Berechnungen in meiner eigentlichen Datei. Alle diese sind abhängig von der CMA-Platzierung aufgrund von Referenzen, und so würde ich gerne helfen, um sicherzustellen, dass meine Formeln sind an den richtigen Stellen (Zeitraum 6 oder 7. 12 oder 11 usw.). Es ist ein bisschen hart für mich zu quotvisualizequot, wo sie auf einer Kalkulationstabelle sein müssen - Ive gesehen Beispiele, wo Menschen eine quotpd x.5quot Zelle erstellen, aber wenn möglich Id wie das zu vermeiden. Beispiel Daten beigefügt. Die Daten sind korrekt (korrektes Anfangs - und Endmonatjahr), wobei Juni der erste Monat ist, den ich vorhersagen möchte. Die tatsächlichen Werte wurden zufällig generiert Amp pasted in. Ignorieren Sie die t, Month-Code und Jahr - sie sind für andere Funktionen zu de-Trend Deseasonalisierung der Daten, und legen Sie sie zusammen wieder zusammen in die Prognose, die Ive getan bereits in meinem Eigentliche Datei - die anderen Berechnungen, die ich bereits erwähnt, die sich auf die CMA Beispiel Datei: 12mCMA. xlsx Fühlen Sie sich frei, es zu bearbeiten, wie Sie möchten. Hinzufügen von Kommentaren zu der Datei wäre sehr dankbar, so kann ich Actual File Erhältlich auf Anfrage, wenn nötig. Auch Bonuspunkte und ein riesiges Maß an Dankbarkeit für jeden, der mir einige Informationen helfen kann mich auf einer der folgenden, um dies zu einem effizienteren Werkzeug: 1) Diese Einstellung, so dass ich kontinuierlich Stecker in Perpetuityon und auf, Ohne dass ich meine Formeln amp-Funktionen ändern jedes Mal, wenn ich neue Daten. 2) Aufstellung, so dass ich meine Moving Centered gleitende durchschnittliche Perioden auf der Fliege ändern und sehen Sie die Ergebnisse Sorry für die Länge dieses Post, wollte ich nur so viel Informationen und und Klarstellung als posisble hoffentlich machen es einfacher für jedermann bereit helfen. Ein großer, vorbeugenden Dank an alle, die mir helfen können. Es ist definitiv geschätzt
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