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1. 概述编辑

1.1 背景

时间移动平均是一种常用的数据平滑方法,用于过滤掉数据的短期波动,突出数据的长期趋势。其实就是基于一定的时间窗口内的数据进行平均处理。例如:5日移动平均、10日移动平均、30日移动平均、3月移动平均等。

举个例子来说明,若时间窗口的大小为 3 个月,那么我们可以按照以下步骤计算3月移动平均。

假设第一个月到第五个月的销售额分别为: M1、M2、M3、M4、M5

  • 第1个月的移动平均=(M1)1/1

  • 第2个月的移动平均=(M1+M2)/2

  • 第3个月的移动平均=(M1+M2+M3)/3

  • 第4个月的移动平均=(M2+M3+M4)/3

  • 第5个月的移动平均=(M3+M4+M5)/3

1.2 预期效果

黄色线条展示的是销售额随月份的波动,观察该线条可以发现波动幅度大,且有很多尖锐的陡峭部分。

为了更好的观察销售额趋势,我们可以采用3月移动平均方法处理,处理后的线条在下图显示为蓝色。

2. 操作步骤编辑

2.1 添加数据

下载示例数据:超市销售数据.xlsx

创建一个分析主题,将下载的示例数据上传至主题。

2.2 制作组件

1)制作分组表,拖入「订单日期、销售额」求不同年月的销售额情况。如下图所示:

2024-08-13_15-37-35.png

2)计算近三个月销售额移动平均,如下图所示:

2024-08-13_15-47-44.png

公式内容
说明备注
WINDOW_AVG(SUM_AGG(销售额))销售额跨行求平均

WINDOW_AVG-跨行求平均

参数2:[]不对数据进行分组
参数3:订单日期

按订单日期(年月)进行排序

不写排序方式默认升序
参数4:【-2,0】

获取上两行到当前行的数

按订单日期(年月)顺序获取前两行和当前行数据,求移动平均
2024-08-13_16-17-39.png

3)将「三个月移动平均」拖入图表,如下图所示:

2024-08-13_16-47-12.png

2.4 预期效果

详细请参见 1.2 节