Moving Media Aggregazione

neil-Lunn ho voluto calcolare una media mobile così per intervalli di 3 mesi io d voglio prendere un giorno e una media di quel giorno con gli ultimi 3 mesi di dati, e quindi farlo media per ogni giorno per 50 anni nei prossimi 50 anni in modo credo che certi valori si sovrappongono per le medie come si farebbe questo con MapReduce invece è possibile t farlo con il quadro di aggregazione credo che tu abbia ragione, io d devo confrontare documenti separati Grazie mc 6 agosto 14 al 12 53.I don t ritengono che il quadro aggregazione può fare questo per più date nella versione corrente 2 6, o, almeno, può t fare questo senza alcune ginnastica gravi il motivo è che il gasdotto aggregazione elabora un documento alla volta e solo documento, in modo da sarebbe necessario qualche modo creare un documento per ogni giorno che contiene i precedenti 3 mesi di informazioni pertinenti sarebbe come stadio gruppo che calcolare la media, il che significa che la fase precedente avrebbe prodotto circa 90 copie di ogni giorno s record con qualche chiave di distinzione che può essere utilizzato per la group. So I don t vedere un modo per fare questo per più di una data in un momento in una sola aggregazione I d felice di essere sbagliato e devono modificare rimuovere questa risposta se qualcuno trova il modo di farlo, anche se è così complicato che non è pratico funzione del tipo di partizione un PostgreSQL farebbe il lavoro qui forse verrà aggiunto che la funzione someday. answered 7 agosto 14 al 17 49.so allora si d necessario o query per pezzi di questo e calcolare la media mobile in un linguaggio ruby, Python, nodo o eseguire una query di aggregazione per ogni intervallo è che davvero la soluzione migliore doesn t appena sente sbagliato c'è un modo migliore per fare questo con mappa - riduco che posso t pensare mc 7 agosto 14 al 18 41.I rifugio t pensato di mappa-ridurre in generale, cerco di evitare l'uso di carta, ridurre quanto ha una sanzione significativa le prestazioni e non è sicuro in quanto si esegue su misura codice lato server io cercherò di dare qualche pensiero ad esso, o forse qualcun altro cucinare una soluzione mr wdberkeley 7 14 agosto al 18 44.I pensare che io possa avere una risposta per la mia domanda carta Ridurre lo farebbe primo utilizzo emettere per mappare ogni documento ad esso s vicini che dovrebbe essere in media con, quindi utilizzare ridurre a AVG ogni matrice e quella nuova gamma di medie dovrebbe essere il movimento straordinario medie trama, poiché s ID sarebbe stato il nuovo intervallo di date che si cura di. I indovinare avevo bisogno di capire mappa-ridurre better. For esempio se volessimo farlo in memoria in seguito possiamo creare collections. Does che sembrano right. This funzionalità è sperimentale e può essere modificato o rimosso completamente in una versione futura elastico sarà prendere un approccio migliore sforzo per risolvere gli eventuali problemi, ma funzioni sperimentali non sono soggetti alla SLA sostegno di GA features. Given ufficiale una serie ordinata di dati, il Moving Average aggregazione scivolerà una finestra attraverso i dati ed emettere il valore medio di tale finestra ad esempio, dati i dati 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 si può calcolare una media mobile semplice con finestre dimensioni 5 come follows. Moving medie sono un metodo semplice per lisciare sequenziale dati le medie mobili sono in genere applicati ai dati basati sul tempo, come i prezzi delle azioni o metriche dei server Il livellamento può essere utilizzato per eliminare le fluttuazioni ad alta frequenza o rumore casuale, che permette le tendenze frequenza più bassa per essere più facilmente visualizzati, come seasonality. The modello lineare assegna una ponderazione lineare punti nella serie, in modo tale che datapoints anziani ad esempio quelli all'inizio della finestra di contribuire con una linearmente meno quantità alla media totale la ponderazione lineare, aiuta a ridurre il ritardo dietro i dati s, punti da anziani medi avere meno influence. A modello lineare non ha impostazioni speciali per configure. Like il modello semplice, la dimensione della finestra può modificare il comportamento della media mobile, ad esempio, una piccola finestra finestra di 10 seguirà attentamente monitorare i dati e solo appianare piccola scala fluctuations. Figure 3 lineare media mobile con finestra di dimensioni 10.In contrasto, lineare media mobile con grande finestra 100 sarà appianare tutte le fluttuazioni a più alta frequenza, lasciando solo a bassa frequenza, tendenze a lungo termine tende anche a restare indietro rispetto ai dati effettivi di una notevole quantità, anche se in genere inferiore al semplice model. Figure 4 lineare media mobile con finestra di dimensioni 100.Multiplicative Holt-Wintersedit. Multiplicative è specificato impostando il tipo di mult Questa varietà è preferibile quando la stagione affetto è moltiplicato contro i tuoi dati E g se la stagione è influenzare x5 i dati, piuttosto che la semplice aggiunta di it. the valori di default di alfa e gamma sono 0 3 mentre beta è 0 1 le impostazioni di accettare qualsiasi galleggiante 0-1 inclusiva il valore predefinito del periodo è di 1. moltiplicativo modello di Holt-Winters può essere Minimized. Multiplicative Holt-Winters lavora dividendo ogni punto di dati per il valore di stagione questo è un problema se uno dei tuoi dati è zero, o se ci sono lacune nei dati dal momento che questo si traduce in un divId-by - Zero Per combattere questo, il mult-Holt Winters pad tutti i valori da una quantità molto piccola 1 10 -10 in modo che tutti i valori sono diversi da zero questo influenza il risultato, ma solo in minima Se i dati è diverso da zero, o se si preferisce per vedere NaN quando si incontrano a zero s, è possibile disattivare questo comportamento con pad false. All il modello di media mobile supporta una modalità di previsione, che tenterà di estrapolare nel futuro data l'attuale lisciato, media mobile a seconda del modello e dei parametri, queste previsioni possono o non possono essere accurate. Predictions sono abilitati con l'aggiunta di un parametro di prevedere qualsiasi movimento di aggregazione media, specificando il numero di previsioni che vorresti aggiunto alla fine della serie queste previsioni saranno distanziati allo stesso intervallo come il tuo buckets. The semplici modelli lineari e EWMA tutti producono previsioni piatte hanno sostanzialmente convergono sulla media dell'ultimo valore della serie, producendo un flat. Figure 11 media mobile semplice con finestra di dimensioni 10, prevedono contrasto 50.In, il modello di Holt può estrapolare in base alle tendenze costanti locali o globali Se impostiamo un alto valore di beta, possiamo estrapolare in base alle tendenze costanti locali in questo caso, le previsioni a testa in giù, perché i dati alla fine della serie si stava dirigendo verso il basso in un direction. Figure 12 Holt-lineare media mobile con finestra di dimensioni 100, prevedere 20, alpha 0 5, beta 0 8.In contrario, se si sceglie una piccola beta le previsioni si basano sulla tendenza costante globale In questa serie, la tendenza globale è leggermente positivo, quindi la previsione fa una brusca inversione di marcia e inizia una slope. Figure 13 Doppia media mobile esponenziale positivo con finestra di dimensioni 100, prevedere 20, alpha 0 5, beta 0 1. holtwinters modello ha il potenziale di fornire la migliore previsioni, in quanto incorpora anche fluttuazioni stagionali nel model. Figure 14 Holt-Winters media mobile con finestra di dimensioni 120, prevedere 25, alpha 0 8, beta 0 2, gamma 0 7, periodo 30.Un tempo fa ho scritto sul calcolo media mobile dei dati in tempo reale utilizzando il metodo del buffer nel reattivi estensioni il metodo crea un buffer di aggiornamenti il ​​cui confine si, come lo sviluppatore specifica, e vi fornisce questo buffer in esecuzione con ogni aggiornamento successivo l'aggiornamento corrente sarebbe ultima nel buffer, che consente di calcolare la media mobile inclusiva, quella in cui l'ultimo fattore è incluso nel results. Recently, ho dovuto fare qualcosa di simile con i dati statici in un programma che non stava usando RX, gemma aveva un provider di dati LINQ a base di ben definito Con mia grande sorpresa, ho scoperto che LINQ non fornisce un metodo per il buffering, fuori dalla scatola Con mia grande sorpresa, ho scoperto che era facile da implementare uno il codice è below. I non voleva pensare che ci sarebbe solo eseguire aggregazioni media pertanto, ho mantenuto la mia soluzione abbastanza generico sarebbe fino a che l'utente della mia funzione per codificare la logica di aggregazione In questo post, vorrei dimostrare aggregazioni media, ma l'utente di questa funzione sarebbe in grado di fare qualsiasi cosa con una data set di items. First, let s definire una struttura di dati, denominata aggregazione che sarebbe utilizzato per avvolgere l'originale e aggiungere una nuova linea di proprietà AggregatedValue 16 che avremmo essere popolato durante il processo di aggregazione Poi mi definisco un TimedDataPoint campione che verrebbe utilizzato per tenere i prezzi delle azioni nel mio example. Finally, let s definire una funzione LINQ che tamponare un insieme di elementi nel set originale e ritornerei un insieme modificato con un minor numero di elementi, dove ogni elemento conterrebbe un valore di aggregazione per la set. To tamponata rivendicare il successo, ho bisogno di testare la funzione per giocare con i numeri reali, let s get la storia del settimanale MSFT rendimenti azionari da Yahoo Sia s esportare questi dati in excel e creare set di medie mobili di prossimità prezzo per testare i nostri dati Qui s cosa il foglio di calcolo dovrebbe guardare like. we potete quindi creare un set di dati campione per rappresentare i valori di chiusura originali possiamo quindi testare la nostra funzione mio creando un calcolo della media mobile sul set di dati il ​​codice è below. First, creo il dataaset, poi iterare il set di dati, piping dei dati in funzione di aggregatore mia, che a sua volta mi richiama e mi chiede di fare 2 decisions.1 importante Se dovesse continuare linee buffer 60 e 71 2 Dato un buffer di fornire un'aggregazione linea 61 nel primo esempio e le linee 74-82 nell'output second. The del campione dovrebbe corrispondere la colonna medio di 6 giorni nel spreadsheet. I allegato trovato la speranza questa funzione aggregatore molto utile che sarà troppo.