이동 평균. 이 예제는 Excel에서 시계열의 이동 평균을 계산하는 방법을 가르쳐줍니다. 이동 평균은 불규칙한 봉우리와 계곡을 부드럽게하여 경향을 쉽게 인식하는 데 사용됩니다 .1 먼저 시간 시리즈를 살펴 보겠습니다 .2 데이터 탭에서 데이터 분석을 클릭하십시오. 데이터 분석 단추를 찾을 수 없습니다. 여기를 클릭하여 분석 도구 추가 기능을로드하십시오 .3 이동 평균을 선택하고 확인을 클릭하십시오 .4 입력 범위 상자를 클릭하고 B2 M2 범위를 선택하십시오. 5 간격 상자를 클릭하고 6.6을 입력합니다. 출력 범위 상자를 클릭하고 셀 B3.8을 선택합니다. 이 값의 그래프를 플롯합니다. 설명 간격을 6으로 설정했기 때문에 이동 평균은 이전 5 개 데이터 포인트의 평균이고 현재 데이터 포인트 결과적으로 최고점과 최저점은 부드럽게됩니다. 그래프는 증가 추세를 보여줍니다. Excel은 이전 데이터 포인트가 충분하지 않기 때문에 처음 5 개 데이터 포인트에 대한 이동 평균을 계산할 수 없습니다 .9 간격 2에 대해 2 - 8 단계를 반복하십시오 및 간격 4. 결론 거리가 클수록 봉우리와 골이 더 매끄럽게됩니다. 간격이 작을수록 이동 평균이 실제 데이터 포인트에 가까워집니다. 이동중인 이동 평균을 계산할 때 평균을 중간 시간에 배치하면 의미가 있습니다. 이전 예 처음 3 시간 기간의 평균을 계산하여 기간 3 다음에 배치했습니다. 평균 기간을 3 기간, 즉 2 기간 옆에 배치 할 수있었습니다. 이것은 홀수 시간 기간 우리가 M 4 일 때 첫 번째 이동 평균을 어디에 놓을 것인가? 이동 평균은 t 2 5, 3 5로 떨어질 것이다. 이 문제를 피하려면 우리는 M 2를 사용하여 MA를 부드럽게한다. 우리는 평활화 된 값을 부드럽게합니다. 우리가 평균 수를 평균하면 평활화 된 값을 부드럽게해야합니다. 다음 표는 M 4를 사용하여 결과를 보여줍니다. David, 예, MapReduce는 많은 양의 데이터를 조작하기위한 것입니다. 아이디어는 일반적으로지도와 f를 줄이는 것입니다. 조종사는 얼마나 많은 매퍼를 고려해야하는지, 아니면 얼마나 많은 레 듀서가 있는지를 신경 쓰지 않아야합니다. 내가 게시 한 알고리즘을주의 깊게 생각한다면, 매퍼가 데이터의 어느 부분을 차지하는지 알 수 있습니다. 각 입력 레코드를 사용할 수 있습니다. Joe K Sep 18 12 at 22 30. 이해가 가장 잘되는 점은 이동 평균이 MapReduce 패러다임에 잘 매핑되어 있지 않기 때문입니다. 계산은 기본적으로 정렬 된 데이터보다 슬라이딩 윈도우이고 MR은 비 교차 범위 처리입니다. 정렬 된 데이터의 솔루션 다음과 같은 해결책은 다음과 같습니다. a 두 개의 다른 파티션을 두 번 실행하는 데 사용할 수있는 사용자 지정 파티션을 구현하려면 각 실행에서 축소 기가 다른 범위의 데이터를 가져와 이동 평균을 계산합니다. 감속기에 대한 주행 데이터는 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8이어야합니다. 일부 Q의 경우 이동 평균을 계산합니다. 다음 실행시 감속기는 R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R과 같은 데이터를 가져와야합니다. 3 Q10 Q14. 나머지 이동 평균을 계산하십시오. 결과를 집계해야합니다. 사용자 정의 분할 자의 이데아는 두 개의 조작 모드를 가질 것입니다 - 매번 같은 범위로 나누지 만 약간의 이동을 가짐 의사 코드에서는 다음과 같이 보입니다. 파티션 키 SHIFT MAXKEY 구성에서 SHIFT를 취할 numOfPartitions MAXKEY 간단하게 0으로 시작하는 키의 최대 값입니다. RecordReader, IMHO는 특정 분할에만 국한되어 있으며 분할을 통해 이동할 수 없습니다. 또 다른 솔루션은 InputFormat의 일부인 입력 데이터를 분할하는 사용자 지정 논리를 구현하는 것입니다. 분할과 마찬가지로 2 개의 다른 슬라이드를 수행 할 수 있습니다. 답변 : Sep 17 12 at 8 59.
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