कैसे करने के लिए calculate केन्द्रित चलती - औसत - प्रवृत्ति

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूँढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स पर क्लिक करें और श्रेणी B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती हुई प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा बिंदु नहीं हैं। दोवें अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है छोटे अंतराल, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत। जब चलती औसत चलती है, तो बीच के समय में औसत रखकर समझदारी होती है। पिछला उदाहरण हमने पहले 3 समय की अवधि के औसत की गणना की और इसे अगले अवधि के लिए रखा था 3 हम तीन अवधियों के समय अंतराल के मध्य में औसत रख सकते थे, जो कि अवधि 2 के बगल में है यह अजीब समय अवधि के साथ अच्छी तरह काम करता है , लेकिन समयावधि के लिए इतने अच्छे नहीं हैं तो हम पहली चलती औसत जब एम 4 की जगह लेंगे। तकनीकी, चलने का औसत टी 2 5, 3 5 पर गिर जाएगा। इस समस्या से बचने के लिए हम एम 2 का इस्तेमाल करते हुए एम 2 को चिकना करते हैं। हम निर्बाध मूल्यों को चिकना करते हैं। यदि हम एक भी संख्या में औसत की औसतता रखते हैं, तो हमें चिकनी मूल्यों को सुचारू बनाने की आवश्यकता है। निम्नलिखित तालिका एम 4 का उपयोग करते हुए परिणाम दिखाती है। डेविड, हां, मानचित्रराडस का उद्देश्य बड़ी मात्रा में डेटा पर काम करना है और विचार यह है कि आम तौर पर, मानचित्र और एफ कम करें कार्यों को ध्यान में रखना चाहिए कि कितने मैपर्स या कितने रेड्यूसर हैं, यह सिर्फ अनुकूलन है यदि आप मुझे एल्गोरिथम के बारे में सावधानी से सोचते हैं, तो आप देख सकते हैं कि मैपर क्या डेटा का क्या हिस्सा है प्रत्येक इनपुट रिकॉर्ड उपलब्ध होगा प्रत्येक ऑपरेशन को कम करने की आवश्यकता है जो इसे जम्मू के 18 सितंबर को 18 12 बजे 30. मेरी समझ में सबसे अच्छी चलती औसत मैप के नक्शे को ठीक नहीं करना है क्योंकि इसकी गणना अनिवार्य रूप से सॉर्ट किए गए डेटा के ऊपर खिड़की है, जबकि एमआर गैर-अन्तर्निहित श्रेणियों का प्रसंस्करण है सॉर्ट किए गए डेटा का समाधान मैं देख रहा हूं जैसा कि कस्टम पार्टिशनर को कार्यान्वित करने के लिए दो अलग-अलग विभाजनों को दो रनों में बनाने में सक्षम होने के लिए प्रत्येक रन में आपके रिड्यूसर को विभिन्न श्रेणियों के डेटा मिलेंगे और औसत चलने की गणना की जाएगी, जहां मुझे प्रतीत होता है पहली बार में रेडर्स के लिए डेटा रन 1 क्यू 1, क्यू 2, क्यू 3, क्यू 4 आर 2 क्यू 5, क्यू 3, क्यू 4 आर 2 क्यू 5, क्यू 6, क्यू 7, क्यू 8 होना चाहिए। आगे में आप कुछ क्यू के लिए चलती औसत को कैसा करेंगे। अगले पश्चात आपके रिड्यूसर को आर 1 क्यू 1 क्यू 6 आर 2 क्यू 6 क्यू 6 आर जैसे डेटा मिलना चाहिए। 3 Q10 Q14.और बाकी की चलती औसत caclulate तब आपको कुल परिणाम की आवश्यकता होगी। कस्टम पार्टीशनर का आईडिया है कि उसके पास दो मोड ऑपरेशन होंगे - हर बार समान श्रेणियों में विभाजित है, लेकिन कुछ बदलाव के साथ एक छद्मकोड में यह इस तरह दिखेगा विभाजन कुंजी SHIFT MAXKEY numOfPartitions जहां SHIFT कुंजी के अधिकतम MAXKEY अधिकतम मूल्य से लिया जाएगा मैं सादगी के लिए मानता हूँ कि वे शून्य के साथ शुरू करते हैं। रीकॉर्ड रीडर, आईएमएचओ एक समाधान नहीं है क्योंकि यह विशिष्ट विभाजन तक सीमित है और विभाजन पर स्लाइड नहीं कर सकता सीमा। एक और समाधान विभाजन इनपुट डेटा के कस्टम लॉजिक को लागू करने के लिए होगा, यह इन्पुटफ़ॉर्मेट का हिस्सा है। इसे विभाजन के समान 2 अलग-अलग स्लाइड्स करने के लिए किया जा सकता है। उत्तर 17 सितंबर 12 8 8 9।