「SQLで移動平均と累積合計をマスターするための簡単なガイド」

Simple guide to mastering moving averages and cumulative totals in SQL.

SQLにおける高度なデータ分析の解除

データを扱う場合、おそらく「移動平均」と「累積合計」の用語に頻繁に出会ったことがあるでしょう。データの専門家たちはしばしば言うことがあります、

「トレンドはあなたの友達です。」

トレンドを明確に理解することは、正確な予測と情報に基づいた意思決定には不可欠です。しかし、トレンドを特定することは常に簡単な作業ではありません。ここで、シンプルな移動平均が登場します。定義された期間にわたってトレンドを追跡することで、ノイズを特定し軽減すると同時にデータの変動を平滑化します。この技術により、効果的なパターン分析と信頼性のある予測が可能になります。

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コードのデモに入る前に、いくつかのキーワードについて理解しましょう。

移動平均とは何ですか？

移動平均は、ローリング平均、ランニング平均、またはローリング平均とも呼ばれます。一定期間の値の平均を取ることによって計算します。

これは、データを要約し分析するための標準化された簡潔な方法を提供し、データの分布、中央傾向、変動性、およびデータセット内の関係に基づいて、データの専門家や意思決定者が意味のある結論を導くことを可能にします。

多くの人々は、毎日の歩数を追跡することに熱心です。そこで、移動平均の概念を理解するためにこれを使用しましょう。たとえば、毎日の歩数だけに焦点を当てる代わりに、7日間の移動平均歩数を計算します。

7日間の移動平均を計算するには、過去7日間の歩数を合計し、その合計を7で割ります。

上の画像の計算を考慮すると、7928.57歩の移動平均は私たちの全体的な活動レベルをより良く理解するのに役立ちます。この平均を毎日の歩数と比較することで、私たちは平均を一貫して達成または上回っているかどうかがわかります。

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