Flyttande medelvärde. Detta exempel lär dig hur man beräknar det glidande medlet av en tidsserie i Excel. Ett glidande medel används för att släpa ut oregelbundenheter toppar och dalar för att enkelt kunna känna igen trenderna. 1 Först, låt oss ta en titt på vår tidsserie.2 På Datafliken klickar du på Data Analysis. Note kan inte hitta knappen Data Analysis Klicka här för att ladda till verktyget Add-in Analysis ToolPak.3 Välj Flytta genomsnitt och klicka på OK.4 Klicka på rutan Inmatningsområde och välj intervallet B2 M2. 5 Klicka i rutan Intervall och skriv 6.6 Klicka i rutan Utmatningsområde och välj cell B3.8 Skriv ett diagram över dessa värden. Planering eftersom vi anger intervallet till 6 är det rörliga genomsnittet genomsnittet för de föregående 5 datapunkterna och Den aktuella datapunkten Som ett resultat utjämnas toppar och dalar Grafen visar en ökande trend Excel kan inte beräkna det glidande medlet för de första 5 datapunkterna eftersom det inte finns tillräckligt med tidigare datapunkter.9 Upprepa steg 2 till 8 för intervall 2 Och intervall 4.Konklusion Den la Rger intervallet desto mer topparna och dalarna släpper ut. Ju mindre intervallet desto närmare de rörliga medelvärdena ligger till de faktiska datapunkterna. När man räknar ett löpande rörligt medelvärde är det meningsfullt att placera medelvärdet under mellantid. Tidigare exempel beräknade vi genomsnittet av de första 3 tidsperioderna och placerade det bredvid period 3 Vi kunde ha placerat medelvärdet mitt i tidsintervallet av tre perioder, det vill säga intill period 2 Detta fungerar bra med udda tidsperioder , Men inte så bra för jämna tidsperioder Så var skulle vi placera det första glidande medlet när M 4. Tekniskt sett skulle det rörliga genomsnittet falla vid t 2 5, 3 5. För att undvika detta problem släpper vi MAs med M 2 Vi släpper ut de släta värdena. Om vi i genomsnitt ett jämnt antal villkor måste vi jämföra de jämnderade värdena. Följande tabell visar resultaten med hjälp av M 4. David, Ja, MapReduce är avsedd att fungera på en stor mängd data tanken är att i allmänhet kartan och minska f unioner bör inte bry sig om hur många mappers eller hur många reducerare det finns, det är bara optimering Om du tänker noggrant på den algoritm som jag skrev upp kan du se att det spelar ingen roll vilken mappare får vilka delar av data som varje inmatningsrekord kommer att vara tillgänglig till varje reducera operation som behöver det Joe K Sep 18 12 på 22 30. I bästa av min förståelse är glidande medelvärde inte snygga kartor till MapReduce-paradigmet eftersom dess beräkning väsentligen skjuter fönster över sorterade data medan MR behandlar icke-skärmade intervall av sorterade data Lösning jag ser är som följer a För att implementera anpassad partitioner för att kunna göra två olika partitioner i två körningar I varje körning kommer dina reducerare att få olika dataområden och beräkna glidande medelvärde där det är lämpligt att jag ska försöka illustrera I första kör data för reduktionsmedel bör vara R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. där kommer du att cacluera glidande medelvärde för vissa Qs. In nästa körning bör dina reducerare få data som R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R 3 Q10 Q14.And caclulate resten av glidande medelvärden Då måste du aggregera results. Idea av anpassad partitioner att det kommer att ha två driftssätt - varje gång dela i lika stora men med lite skift I en pseudokod kommer det att se ut så här partitionsnyckel SHIFT MAXKEY numOfPartitioner där SHIFT kommer att tas från konfigurationen MAXKEY maximalt värde för nyckeln Jag antar för enkelhet att de börjar med noll. RecordReader, IMHO är inte en lösning eftersom den är begränsad till specifik delning och kan inte glida över split s Gränsen. En annan lösning skulle vara att genomföra anpassad logik för att dela in data som den är en del av InputFormat. Det kan göras att göra 2 olika bilder som liknar partitionering.
No comments:
Post a Comment