1. 概述
1.1 背景
時間行動平均是一種常用的資料平滑方法,用於過濾掉資料的短期波動,突出資料的長期趨勢。其實就是基於一定的時間視窗內的資料進行平均處理。例如:5日行動平均、10日行動平均、30日行動平均、3月行動平均等。
舉個例子來說明,若時間視窗的大小為 3 個月,那麼我們可以按照以下步驟計算3月行動平均。
假設第一個月到第五個月的銷售額分別為: M1、M2、M3、M4、M5
第1個月的行動平均=(M1)1/1
第2個月的行動平均=(M1+M2)/2
第3個月的行動平均=(M1+M2+M3)/3
第4個月的行動平均=(M2+M3+M4)/3
第5個月的行動平均=(M3+M4+M5)/3
1.2 預期效果
藍色線條展示的是銷售額隨月份的波動,觀察該線條可以發現波動幅度大,且有很多尖銳的陡峭部分。
為了更好的觀察銷售額趨勢,我們可以採用3月行動平均方法處理,處理後的線條在下圖顯示為黑色。
2. 操作步驟
2.1 新增資料
下載範例資料:超市銷售資料.xlsx
建立一個分析主題,將下載的範例資料上傳至主題。如下圖所示:
2.2 處理資料
1)製作分組表,拖入「訂單日期、銷售額」求不同年月的銷售額情況。如下圖所示:
2)計算近三個月銷售額行動平均,如下圖所示:
公式內容 | 說明 | 備註 |
---|---|---|
WINDOW_AVG(SUM_AGG(銷售額)) | 銷售額跨行求平均 | |
參數2:[] | 不對資料進行分組 | |
參數3:訂單日期 | 按訂單日期(年月)進行排序 | 不寫排序方式預設升冪 |
參數4:【-2,0】 | 獲取上兩行到當前行的數值 | 按訂單日期(年月)順序獲取前兩行和當前行資料,求行動平均 |
3)將「三個月行動平均」拖入圖表,如下圖所示:
2.3 預期效果
詳細請參見 1.2 節