Нахождение скользящей средней - Справка FineReport | Разработка отчетов | Отчеты | Учебные пособия

Найдите скользящую среднюю

1. Обзор

1.1 История вопроса

Скользящее среднее по времени - это распространенный метод сглаживания данных, используемый для отсеивания краткосрочных колебаний в данных и выделения долгосрочных тенденций в них. Фактически это процесс усреднения на основе данных в определенном временном интервале. Примеры: 5-дневная скользящая средняя, 10-дневная скользящая средняя, 30-дневная скользящая средняя, 3-месячная скользящая средняя и так далее.

Для примера, если размер временного окна составляет 3 месяца, то мы можем рассчитать 3-месячную скользящую среднюю следующим образом.

Предположим, что продажи с первого по пятый месяц составили: M1, M2, M3, M4, M5

Скользящее среднее для месяца 1 = (M1)1/1
Скользящее среднее для месяца 2 = (M1+M2)/2
Скользящее среднее для месяца 3 = (M1+M2+M3)/3
Скользящее среднее для 4-го месяца = (M2+M3+M4)/3
Скользящее среднее за 5 месяцев = (M3+M4+M5)/3

1.2 Ожидаемые результаты

Желтая линия показывает колебания продаж по месяцам, а наблюдение за линией выявляет большие колебания с множеством резких крутых участков.

Чтобы лучше проследить тенденцию продаж, мы можем обработать ее методом 3-месячной скользящей средней, и обработанная линия показана синим цветом на графике ниже.

2. Операционные шаги

2.1 Добавление данных

Скачать пример данных: Данные о продажах в супермаркетах.xlsx

Создайте тему анализа и загрузите в нее загруженные данные примера. Это показано на рисунке ниже:

2.2 Обработка данных

1) Поскольку изначально мы хотим сложить данные по месяцам, сначала можно выполнить "групповую сводку" в наборе данных самопомощи. Группировка данных по месяцам удобна для последующих расчетов и позволяет эффективно сократить объем данных.

(2) Поскольку в дальнейшем необходимо использовать более раннюю функцию для межстрочного расчета (т.е. вверх и вниз по строке для расчета), есть серийные номера, которые могут быть удобны для определения, какая строка является верхней, какая - нижней.

Поэтому здесь мы добавляем колонку с серийным номером.

Нажмите "Добавить итоговый столбец", чтобы расположить даты заказа в порядке возрастания, как показано ниже:

3) Нажмите "Сохранить и обновить", чтобы сохранить изменения.

2.3 Производство компонентов

1) Выберите тип диаграммы "Линейная диаграмма" и перетащите в поле "Дата продаж". Как показано на рисунке ниже:

2) Рассчитайте мартовскую скользящую среднюю, как показано ниже:

формулы	описания	Функциональная помощь
AVG_AGG (продажи )	Усреднение продаж	AVG_AGG - среднее значение
[Серийный номер? <=EARLIER(серийный номер?) [Серийный номер? >=EARLIER(серийный номер? -2)]	В качестве условия фильтрации отсеивайте серийные номера, относящиеся к первым трем месяцам	EARLIER - получение значения текущей строки.
DEF_ADD(AVG_AGG (sales), [],[Серийный номер? <=EARLIER(Серийный номер?) ,[Серийный номер? >=EARLIER(Серийный номер? -2)] )	Отфильтруйте и усредните данные о продажах за предыдущие три месяца в соответствии с условиями фильтрации	DEF_ADD

3) Перетащите "3 Months Moving Average" на график, как показано ниже:

2.4 Ожидаемые результаты

Подробности см. в разделе 1.2.