Sunday 5 February 2017

Gleitender Durchschnitt Pl Sql

Dies ist eine Evergreen Joe Celko Frage. Ich ignoriere, welche DBMS-Plattform verwendet wird. Aber auf jeden Fall Joe war in der Lage, mehr als 10 Jahren mit Standard-SQL zu beantworten. Joe Celko SQL-Puzzles und Antworten Zitat: Der letzte Update-Versuch deutet darauf hin, dass wir das Prädikat verwenden können, um eine Abfrage, die uns einen gleitenden Durchschnitt geben würde: Ist die zusätzliche Spalte oder die Abfrage Ansatz besser Die Abfrage ist technisch besser, weil die UPDATE-Ansatz wird Denormalisierung der Datenbank. Wenn jedoch die historischen Daten, die aufgezeichnet werden, sich nicht ändern und die Berechnung des gleitenden Durchschnitts kostspielig ist, könnten Sie die Verwendung des Spaltenansatzes in Erwägung ziehen. SQL Puzzle-Abfrage: mit allen Mitteln einheitlich. Sie werfen nur auf den entsprechenden Gewichtskorb je nach Entfernung vom aktuellen Zeitpunkt. Zum Beispiel quottake Gewicht1 für Datenpunkte innerhalb von 24 Stunden von aktuellen Datenpunkt Gewicht0,5 für Datenpunkte innerhalb von 48hrsquot. In diesem Fall ist es wichtig, wieviel aufeinander folgende Datenpunkte (wie 6:12 Uhr und 11:48 Uhr) voneinander entfernt sind. Ein Anwendungsfall, den ich mir vorstellen kann, wäre ein Versuch, das Histogramm zu glätten, wo Datenpunkte nicht dicht genug sind. Ndash msciwoj Mai 27 15 at 22:22 Im nicht sicher, dass Ihr erwarteten Ergebnis (Ausgang) zeigt klassische einfache bewegen (rolling) Durchschnitt für 3 Tage. Denn zum Beispiel gibt das erste Dreibettzimmer von Zahlen per Definition: aber man erwartet 4.360 und seine Verwirrung. Trotzdem schlage ich die folgende Lösung vor, die die Fensterfunktion AVG verwendet. Dieser Ansatz ist viel effizienter (klarer und weniger ressourcenintensiv) als SELF-JOIN in anderen Antworten eingeführt (und ich bin überrascht, dass niemand eine bessere Lösung gegeben hat). Sie sehen, dass AVG wird mit Fall verpackt, wenn rownum gt p. days dann zu zwingen, NULL s in ersten Zeilen, wo 3 Tage Moving Average ist sinnlos. Beantwortet Joe Celkos dirty linken äußeren Join-Methode (wie zitiert von Diego Scaravaggi) auf die Frage zu beantworten, wie es gefragt wurde. Generiert die angeforderte Ausgabe: Antwort # 2 am: Januar 16, 2010, um 0:33 Uhr Ihre Antwort 2017 Stack Exchange, IncI arbeiten mit SQL Server 2008 R2, versuchen, einen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Für jeden Datensatz meiner Ansicht möchte ich die Werte der 250 vorherigen Datensätze sammeln und dann den Durchschnitt für diese Selektion berechnen. Meine Ansichtsspalten sind wie folgt: TransactionID ist eindeutig. Für jede TransactionID. Ich möchte den Durchschnitt für Spaltenwert über 250 Datensätze berechnen. So für die TransactionID 300, sammeln Sie alle Werte aus früheren 250 Zeilen (Ansicht wird absteigend nach TransactionID sortiert) und dann in Spalte MovAvg das Ergebnis des Mittelwerts dieser Werte schreiben. Ich bin auf der Suche, um Daten in einer Reihe von Datensätzen zu sammeln. Dass es eine Standard-Oracle-Funktion, um die exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Die Antwort ist, dass es keine solche Funktion, aber mit der Modell-Klausel, können Sie es sehr einfach zu berechnen. Und seine ein großes Beispiel dessen, was ich meine mit variablen Anzahl von Berechnungen auf der Grundlage berechneter Werte, geschrieben in meinem dritten Teil des Modells Klausel Tutorial. Vor heute, ich didnt sogar wissen, was ein exponentieller gleitender Durchschnitt genau war. Mehr dazu findet ihr hier auf Wikipedia oder hier mit einem schönen Beispiel. Aus dem ersten Link: Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) wendet Gewichtungsfaktoren an, die exponentiell abnehmen. Die Gewichtung für jeden älteren Datenpunkt nimmt exponentiell ab, was den neueren Beobachtungen viel mehr Bedeutung verleiht, während die älteren Beobachtungen nicht vollständig weggelassen werden. Aus dem zweiten Link: Die Formel für die Berechnung eines Exponential Moving Average (EMA) ist: X Aktueller EMA (dh zu berechnender EMA) C Aktueller Originaldatenwert K Glättung Konstante P Vorherige EMA (Die erste EMA im berechneten Bereich ist K Smoothing Constant 2 (1 n) Auf diese Formel folgt ein Beispiel, das ich ein Bit erweitert habe, und zwar mit dieser Tabelle: Die Datensätze von Produkt A Ich habe die Zahlen aus Produkt B. Hier ist die Modell-Klausel Abfrage, die die Formel implementiert. Beachten Sie, wie die Formel direkt in die einzige Regel der Modell-Klausel zu übersetzen. Die Glättungskonstante K ist gesetzt Auf 5, basierend auf einem Fenster von Werten (n) gleich 3. Challenge: versuchen Sie dies ohne die Modell-Klausel und sehen, ob Sie kommen können mit etwas umfangreicher. 5 Kommentare: 11.2 Funktionen in Verwendung mit dat as (select 39A39 product Datum 392009-01-0139 Monat, 10 Betrag aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-02-0139, 15 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-03-0139, 17 aus Dual Union alle wählen 39A39, Datum 392009 -04-0139, 20 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-05-0139, 22 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-06-0139, 20 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-07-0139, 25 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-08-0139, 27 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-09-0139, 30 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-10-0139, 35 aus Dual Union alle Wählen Sie 39A39, Datum 392009-11-0139, 37 aus Dual Union alle auswählen 39A39, Datum 392009-12-0139, 40 aus Dual Union alle 39B39 wählen, Datum 392009-01-0139, 0 aus Dual Union alle wählen 39B39, Datum 392009 -02-0139, 50 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-03-0139, 10 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-04-0139, 40 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-05-0139, 15 aus Dual Union alle wählen 39B39, Datum 392009-06-0139, 35 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-07-0139, 30 aus Dual Union alle wählen 39B39, Datum 392009-08-0139, 30 aus Dual Union alle Auswählen 39B39, Datum 392009-09-0139, 20 aus Dual Union alle auswählen 39B39, Datum 392009-10-0139, 20 aus Dual Union alle 39B39 auswählen, Datum 392009-11-0139, 20 aus Dual Union alle wählen 39B39, Datum 392009 -12-0139, 20 von dual), rns as (select dat. . Rownumber () over (Partition nach Produkt Reihenfolge nach Monat) rn -. 2 (1count () über (Teilung durch Produkt)) k. 0.5 k von dat), res (Produkt, Monat, Betrag, rn, x) als (wählen Sie r. product, r. month, r. amount, r. rn, r. amount x aus rns r, wobei rn 1 union alle auswählen (Ns. amount - es. x) es. xx von rns ns, res es, wo ns. rn es. rn 1 und ns. product es Produkt, Monat, Betrag, rn, Runde (x, 3) EMA aus res Reihenfolge nach Produkt, Monat nach der Berechnung der geschlossenen Form Ich kam mit dem folgenden Code, dass mehr wie eine Verschleierung als alles umfassende. Die Idee ist, laufende Multiples mit einer Stringverkettung und der xml-eval-Funktionalität zu erstellen. Die geschlossenen Formen der Sonderfälle brauchen nur laufende Summen. Es gibt einen allgemeinen Fall und zwei spezielle Fälle, die viel einfacher sind: mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Menge ci, rownumber () über (Teilung durch Produkt Reihenfolge nach Monat) rn, --2 (1 rownumber () über (Produktauswahl, Monat, Betrag, (Fall bei rn 1, dann 1 sonst ki end ci) ai, Fall bei rn 1 und 1 sonst (1 - Ki) ende bi von t1), t3 als (SELECT-Produkt, MONTH, Menge, ai, xmlquery (REPLACE (wmconcat (bi) über (PARTITION BY Produkt ORDER BY MONTH Zeilen ZWISCHEN unbeschränkte vorhergehende AND CURRENT ROW), 39,39, 3939 ) RETURNING-Inhalt).getnumberval () mi FROM t2), t4 as (Produkt, Monat, Betrag, mi, (ai mi) xi aus t3 auswählen) Produkt, MONTH, Menge, Runde (mi SUM (xi) over (PARTITION BY Produkt ORDER BY MONTH Zeilen ZWISCHEN unbeschränkte vorhergehende AND CURRENT ROW), 3) ema FROM t4 Spezialfall K 0.5: mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Rownumber () auswählen (Partition nach Produkt Reihenfolge pro Monat) rn, Betrag (1, 0), 1)) ci vom Verkauf) Produkt, Monat, Betrag, Runde (sum (ci) über (Partition von (2, rn), 3) ema von t1 Sonderfall K 2 (1 i): mit t1 als (Produkt, Monat, Betrag, Rownumber () wählen (Partition Nach Produkt sortiert nach Monat) rn, Menge rownumber () über (Teilung nach Produkt Sortierung nach Monat) ci vom Verkauf) Produkt, Monat, Betrag, Umlauf (Summe (ci) Und die aktuelle Zeile) 2 (rn (rn 1)), 3) ema von t1 I39ll den Beweis der geschlossenen Form, wenn irgendjemand daran interessiert ist. Dies ist ein großes Beispiel für quotfun mit SQLquot :-) Eine Kombination von XMLQuery, die undokumentierte wmconcat und analytische Funktionen mit der windowing-Klausel. Ich mag das. Obwohl es nicht so umfassend ist wie die Modellklauselvariante und die Rafu39s rekursiv mit einem, wie Sie selbst sagten. Und sicher sehen wir den Beweis der geschlossenen Gestalt. Ich habe eine Frage gestellt: wie man die Glättungskonstante SELECT k - Glättungskonstante optimiert. Ms - mittlerer quadratischer Fehler FROM (SELECT FROM sales MODELL DIMENSION BY (Produkt: ROWNUMBER () OVER (PARTITION BY Produkt ORDER BY Monat ASC) rn) MASSNAHMEN (Betrag - Verkaufsmenge Monat Monat 0 ASC AS S - quadrierter Fehler - - Arbeitszeile und Attribute - a) Arbeitszeile ist Produkt 39X39, rn 1 - b) Arbeitsattribute sind wie folgt:. 0 AS SSE - Summe SE für alle ProdukteMonate. 0 AS MSE - bedeuten SSE für alle ProdukteMonate. 0 AS k - für alle ProdukteMonate. 0 AS PreMSE - vor k39s MSE für alle productsmonths. 0 AS diff - zwischen aktuellem MSE und vorherigen. 0,1 AS Delta - Anfangsschritt. 0 AS priorpt - anfänglicher Startpunkt -) RULES ITERATE (99) UNTIL (abs (diff39A39,1) lt 0,00010) (Cany, rn amountcv (), cv () K39A39,1 priorpt39A39,1 delta39A39,1 Xany , Rn ORDER BY Produkt, rn ASC COALESCE (K39A39,1 Ccv (), cv () (1-K39A39,1) Xcv (), cv () - 1, Ccv (), cv ()).Produkt, rn Xcv (), Cv () - 1. SEproduct, rn POWER (Ccv (), cv () - Xcv (), cv () - 1, 2) SSE39A39,1 SUM (SE) beliebig (SE) beliebige 24. diff39A39,1 CASE-Iterationsnummer WHEN 0 dann NULL ELSE preMSE39A39,1 MSE39A39,1 delta39A39,1 CASE WHEN diff39A39,1 lt 0 THEN - abs (delta39A39, 12) ELSE abs (delta39A39,1) END. Priorpt39A39,1 K39A39,1)), wobei das Produkt 39A39 und rn 1 K MSE ---------- ---------- .599999237 174.016094


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