Moving average aggregation no Brasil

Neil-lunn Eu queria calcular uma média móvel para intervalos de 3 meses Eu gostaria de ter um dia e média desse dia com os últimos dados de 3 meses e, em seguida, fazer essa média para todos os dias durante 50 anos nos próximos 50 anos Então Eu acho que certos valores se sobrepõem para as médias Como você faria isso com mapReduce em vez disso, você não pode fazê-lo com o quadro de agregação Eu acho que você está certo, eu tenho que comparar documentos separados Obrigado mc Aug 6 14 at 12 53.I don T acredita que o quadro de agregação pode fazer isso para várias datas na versão atual 2 6, ou, pelo menos, não pode fazer isso sem alguma ginástica séria A razão é que o pipeline de agregação processa um documento de cada vez e um único documento, então Seria necessário, de alguma forma, criar um documento para cada dia que contenha os 3 meses anteriores de informações relevantes. Isso seria como uma fase de grupo que calcularia a média, significando que a etapa anterior teria produzido cerca de 90 cópias de cada dia Rec Ord com alguma chave distintiva que pode ser usado para o grupo. Então eu não vejo uma maneira de fazer isso por mais de uma data de cada vez em uma única agregação eu ficaria feliz em estar errado e tem que editar remover esta resposta se Alguém acha uma maneira de fazê-lo, mesmo que seja tão complicado que não é prático Uma função de tipo PostgreSQL PARTITION faria o trabalho aqui talvez essa função será adicionada um dia. 7 de agosto 14 às 17 49.so então você d tem que Ou consulta para pedaços deste e calcular a média móvel em alguma linguagem ruby, python, nó ou executar uma consulta agregada para cada intervalo é que realmente a melhor solução Doesn t apenas se sentir errado existe uma maneira melhor de fazer isso com o mapa - Reduzir que eu não consigo pensar em mc Ago 7 14 em 18 41. Eu não pensei sobre map-reduce Geralmente, eu tento evitar o uso de mapa de reduzir, pois tem uma pena de desempenho significativo e não é tão seguro, uma vez que você está executando personalizado Código do lado do servidor Eu vou tentar pensar um pouco, ou talvez alguém vai cozinhar Up um mr solução wdberkeley 7 de agosto 14 em 18 44.I pensar que eu posso ter uma resposta para a minha própria pergunta Mapa Reduzir iria fazê-lo Primeiro uso emitem para mapear cada documento para os vizinhos s que deve ser calculada com a média, Avg cada matriz e que a nova matriz de médias devem ser as médias móveis projetam tempo extra desde que s id seria o novo intervalo de data que você se preocupa about. I acho que eu precisava entender mapa de reduzir melhor. Por exemplo, se queríamos fazê-lo Na memória mais tarde, podemos criar collections. Does que parecem direito. Esta funcionalidade é experimental e pode ser alterado ou removido completamente em uma versão futura Elastic terá uma abordagem de melhor esforço para corrigir quaisquer problemas, mas os recursos experimentais não estão sujeitos a suporte SLA Das características oficiais do GA. Dada uma série ordenada de dados, a agregação da Média Móvel irá deslizar uma janela através dos dados e emitir o valor médio dessa janela. Por exemplo, dados os dados 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 , 8, 9, 10 podemos calcular uma movin simples G média com o tamanho de janelas de 5 como follows. Moving médias são um método simples para suavizar dados seqüenciais médias móveis são normalmente aplicadas a dados baseados em tempo, como preços de ações ou métricas de servidor O alisamento pode ser usado para eliminar flutuações de alta freqüência ou aleatória O modelo linear atribui uma ponderação linear aos pontos da série, de tal forma que os pontos de dados mais antigos, por exemplo, aqueles no início da janela, contribuem com uma quantidade linearmente menor para a Média total A ponderação linear ajuda a reduzir o atraso por trás da média dos dados, uma vez que os pontos mais velhos têm menos influência. Um modelo linear não tem configurações especiais para configurar. Como o modelo simples, o tamanho da janela pode mudar o comportamento da média móvel Por exemplo, Uma pequena janela de janela 10 acompanhará de perto os dados e suavizará apenas as flutuações de pequena escala. Figura 3 Média móvel linear com janela de tamanho 10. Em contraste, um movimento linear A média com a janela de janela maior 100 suavizará todas as flutuações de alta freqüência, deixando apenas as tendências de baixa freqüência e de longo prazo. Também tende a ficar aquém dos dados reais por uma quantidade substancial, embora tipicamente menor do que o modelo simples. Média com janela de tamanho 100.Multiplicativa Holt-Wintersedit. Multiplicative é especificada por tipo de configuração mult Esta variedade é preferida quando o efeito sazonal é multiplicado contra os seus dados E g se o efeito sazonal é x5 os dados, em vez de simplesmente adicioná-lo. Os valores padrão de alfa e gama são 0 3 enquanto beta é 0 1 As configurações aceitam qualquer float de 0-1 inclusive O valor padrão do período é 1.O modelo Holt-Winters multiplicativo pode ser Minimizado. Multiplicativo Holt-Winters funciona dividindo Cada ponto de dados pelo valor sazonal Isso é problemático se qualquer um de seus dados é zero, ou se houver lacunas nos dados uma vez que isso resulta em um divid-by-zero Para combater isso, o mult Holt-Winters almofadas todos os valores É por uma quantidade muito pequena 1 10 -10 de modo que todos os valores são diferentes de zero Isso afeta o resultado, mas apenas minimamente Se seus dados não são zero, ou você prefere ver NaN quando zero s são encontrados, você pode desativar este Comportamento com o pad falso. Todo o modelo de média móvel suporta um modo de previsão, que tentará extrapolar para o futuro, dada a corrente suavizada, média móvel Dependendo do modelo e parâmetro, estas previsões podem ou não ser exactas. As previsões são activadas por Adicionando um parâmetro de previsão a qualquer agregação de média móvel, especificando o número de previsões que você gostaria de acrescentar ao final da série Estas previsões serão espaçadas no mesmo intervalo que os seus baldes. Os modelos lineares e ewma simples produzem previsões planas eles Convergem para a média do último valor da série, produzindo um plano. Figura 11 Simples média móvel com janela de tamanho 10, prever 50. Em contraste, o modelo holt pode extrapolar baseado em local ou glo Bal tendências constantes Se definimos um valor beta elevado, podemos extrapolar com base em tendências constantes locais, neste caso, as previsões cabeça para baixo, porque os dados no final da série estava indo em uma direção descendente. Figura 12 Holt-linear média móvel Com janela de tamanho 100, prever 20, alfa 0 5, beta 0 8. Em contraste, se escolhemos uma pequena beta as previsões são baseadas na tendência global constante Nesta série, a tendência global é ligeiramente positiva, então a previsão faz Um afiado u-turn e começa uma inclinação positiva. Figura 13 Double média móvel exponencial com janela de tamanho 100, prever 20, alfa 0 5, beta 0 1.O modelo holtwinters tem o potencial para entregar as melhores previsões, uma vez que também incorpora Flutuações sazonais no modelo. Figura 14 Holt-Winters média móvel com janela de tamanho 120, prever 25, alfa 0 8, beta 0 2, gama 0 7, período 30.A enquanto eu escrevi sobre o cálculo da média móvel de dados vivos usando O método Buffer em Extensões Reativas O m Ethod cria um buffer de atualizações cujo limite você, como o desenvolvedor especificar, e fornece a você este buffer de execução com cada atualização subseqüente A atualização atual seria a última no buffer, que permite calcular a média móvel inclusive, onde o último fator Está incluído no results. Recently, eu tive que fazer algo semelhante com dados estáticos em um aplicativo que não estava usando RX, bud tinha um provedor de dados LINQ-baseado bem definido Para minha surpresa, descobri que o LINQ não fornece um buffering Método fora da caixa Para minha maior surpresa, eu achei que era fácil de implementar um O código é below. I não queria assumir que só iria realizar agregações médias, portanto, eu mantive a minha solução bastante genérico Seria até Para o usuário da minha função para codificar a lógica de agregação Neste post, eu iria demonstrar agregações médias, mas o usuário desta função seria capaz de fazer qualquer coisa com um determinado conjunto de itens. Primeiro, vamos definir uma estrutura de dados, ligar Ed Agregação que seria usado para embrulhar o original e adicionar uma nova linha de propriedade AggregatedValue 16 que seríamos preenchidos durante o processo de agregação Então eu defino um TimedDataPoint amostra que seria usado para manter os preços das ações no meu exemplo. Finalmente, vamos definir um LINQ que buffer um conjunto de itens no conjunto original e iria retornar um conjunto modificado com menos itens, onde cada item iria conter um valor de agregação para o buffered set. Para reivindicar o sucesso, eu preciso testar a função para jogar com real Números, vamos obter o histórico de ações semanais MSFT retorna do yahoo Vamos exportar esses dados para excel e criar um conjunto de médias móveis de preço próximo para testar nossos dados Aqui está o que a folha de cálculo deve ser like. We pode então criar um conjunto de dados de exemplo Para representar os preços de fechamento originais Podemos então testar nossa função minha criação de um cálculo de média móvel no conjunto de dados O código é below. First, eu criar o dataaset, então eu iterar através do conjunto de dados, piping o d Ata em minha função de agregador, que por sua vez chama-me de volta e me pede para tomar 2 decisões importantes.1 Se ele continuar buffering Linhas 60 e 71 2 Dado um buffer fornecer uma agregação Linha 61 no primeiro exemplo e linhas 74-82 no Segundo. A saída da amostra deve coincidir com a coluna de 6 dias Média na planilha anexada. Eu achei essa função agregador muito útil Espero que você também.