Przeprowadzka Średnia. Ten przykład uczy, jak obliczyć średnią ruchową serii czasowej w programie Excel Średnia średnica ruchoma służy do wygładzania szczytów i dolin nieprawidłowego rozpoznania trendów.1 Po pierwsze, spójrzmy na serię naszych czasów.2 Na karcie Dane kliknij pozycję Analiza danych. Należy nacisnąć przycisk Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak.3 Wybierz Średnia ruchoma i kliknij przycisk OK.4 Kliknij pole Zakres wejściowy i wybierz zakres B2 M2. 5 Kliknij w polu Interwał i wpisz 6.6 Kliknij w polu Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3.8 Wykres wykresu tych wartości. Instrukcja, ponieważ ustawiamy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżący punkt danych W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone Wykres pokazuje tendencję wzrostową Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczająco dużo poprzednich punktów danych.9 Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i przedziału 4. Konkluzja La rger odstępu, im więcej szczytów i dolin są wygładzane Im krótszy odstęp między nimi, im bliżej średnie ruchome są rzeczywiste punkty danych. Gdy obliczanie bieżącej średniej ruchomej, wprowadzenie średniej w środkowym okresie ma sens. W poprzedni przykład oblicziliśmy średnią z pierwszych trzech okresów czasu i umieściliśmy ją obok okresu 3 Możemy umieścić średnią w środku przedziału czasowego trzech okresów, to jest obok okresu 2 To działa dobrze z nieparzystymi okresami czasu , ale nie tak dobre dla parzystych okresów Więc gdzie umieścimy pierwszą średnią ruchową, gdy M 4.Technicznie, średnia ruchoma spadnie poniżej t 2 5, 3 5. Aby uniknąć tego problemu wygładzamy MA s przy użyciu M 2 Tak wygładzamy wygładzone wartości. Jeśli przejedziemy parzystą liczbą terminów, musimy wygładzić wygładzone wartości. W poniższej tabeli pokazano wyniki za pomocą M 4. David, tak, MapReduce ma działać na dużej ilości danych I pomysł polega na tym, że w ogóle, mapę i zmniejszyć f nie należy troszczyć się o to, ile maperów lub ile reduktorów jest, co jest po prostu optymalizacją Jeśli zastanowisz się nad algorytmem wysłanym, możesz zauważyć, że nie ma znaczenia, który maper dostanie jakie części danych Każdy rekord wejściowy będzie dostępny do każdej redukcji operacji, która go potrzebuje Joe K Kwiecień 18 12 w 22 30.W najlepszym zrozumieniu średniej ruchomej nie jest ładnie mapy do paradygmatu MapReduce, ponieważ jego obliczenie jest zasadniczo przesuwane okno nad uporządkowanymi danymi, a MR jest przetwarzanie nie intersected zakresów z sortowanych danych Rozwiązanie widzę jak poniżej Aby wdrożyć niestandardowy partycjoner, aby móc tworzyć dwie różne partycje na dwóch biegach W każdym biegu reduktory otrzymają różne zakresy danych i obliczają średnią ruchową, gdzie właściwie będę próbował zilustrować W pierwszej kolejności uruchomić dane dla reduktorów powinny być R1 Q1, Q2, Q3, Q4 R2 Q5, Q6, Q7, Q8. gdzie będziesz kauczał średnią ruchomą dla niektórych Q. W następnym uruchomieniu reduktory powinny uzyskać dane takie jak R1 Q1 Q6 R2 Q6 Q10 R 3 Q10 Q14.Na caclulate resztę średnich kroczących Wtedy będziesz musiał agregować wyniki. Idea niestandardowych partycjonerów, że będą miały dwa tryby pracy - za każdym razem dzieląc na równe zakresy, ale z pewną zmianą W pseudokodie będzie wyglądać tak klucz partycji SHIFT MAXKEY numOfPartitions, gdzie SHIFT zostanie wzięty z konfiguracji Maksymalna wartość MAXKEY klucza Przypuszczam, że dla uproszczenia zaczynają się zero. RecordReader, IMHO nie jest rozwiązaniem, ponieważ jest ograniczone do konkretnego podziału i nie może przesuwać się przez podzielone s boundary. Another rozwiązaniem byłoby wdrożenie niestandardowej logiki podziału danych wejściowych jest częścią InputFormat Można zrobić, aby zrobić 2 różne slajdy, podobne do partycjonowania. jpg 17 września w 8 59.
Comments
Post a Comment