Set up docs MCPexponentialMovingAverage
導入バージョン: v21.11.0
指定された時刻における値の指数移動平均を計算します。
各 value は、対応する timeunit に対応します。
半減期 x は、指数重みが半分に減衰するまでの時間差です。
この関数は加重平均を返します。時点が古いほど、対応する値に与えられる重みは小さくなります。
構文
exponentialMovingAverage(x)(value, timeunit)パラメータ
引数
value— 値。(U)Int*またはFloat*またはDecimaltimeunit— 時間単位。timeunit はタイムスタンプ (秒) ではなく、時間間隔の索引です。intDivを使用して計算できます。(U)Int*またはFloat*またはDecimal
戻り値
最新時点での、過去 x 時間にわたる値の指数平滑移動平均を返します。Float64
例
基本的な指数移動平均
-- Input table with temperature data
SELECT exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp)
FROM VALUES('temperature Int32, timestamp Int32',
(95, 1), (95, 2), (95, 3), (96, 4), (96, 5), (96, 6), (96, 7),
(97, 8), (97, 9), (97, 10), (97, 11), (98, 12), (98, 13), (98, 14),
(98, 15), (99, 16), (99, 17), (99, 18), (100, 19), (100, 20))┌─exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp)─┐
│ 92.25779635374204 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘bar 関数の例
SELECT
value,
time,
round(exp_smooth, 3),
bar(exp_smooth, 0, 1, 50) AS bar
FROM
(
SELECT
(number = 0) OR (number >= 25) AS value,
number AS time,
exponentialMovingAverage(10)(value, time) OVER (Rows BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS exp_smooth
FROM numbers(50)
)┌─value─┬─time─┬─round(exp_smooth, 3)─┬─bar────────────────────────────────────────┐
│ 1 │ 0 │ 0.067 │ ███▎ │
│ 0 │ 1 │ 0.062 │ ███ │
│ 0 │ 2 │ 0.058 │ ██▉ │
│ 0 │ 3 │ 0.054 │ ██▋ │
│ 0 │ 4 │ 0.051 │ ██▌ │
│ 0 │ 5 │ 0.047 │ ██▎ │
│ 0 │ 6 │ 0.044 │ ██▏ │
│ 0 │ 7 │ 0.041 │ ██ │
│ 0 │ 8 │ 0.038 │ █▉ │
│ 0 │ 9 │ 0.036 │ █▊ │
│ 0 │ 10 │ 0.033 │ █▋ │
│ 0 │ 11 │ 0.031 │ █▌ │
│ 0 │ 12 │ 0.029 │ █▍ │
│ 0 │ 13 │ 0.027 │ █▎ │
│ 0 │ 14 │ 0.025 │ █▎ │
│ 0 │ 15 │ 0.024 │ █▏ │
│ 0 │ 16 │ 0.022 │ █ │
│ 0 │ 17 │ 0.021 │ █ │
│ 0 │ 18 │ 0.019 │ ▉ │
│ 0 │ 19 │ 0.018 │ ▉ │
│ 0 │ 20 │ 0.017 │ ▊ │
│ 0 │ 21 │ 0.016 │ ▊ │
│ 0 │ 22 │ 0.015 │ ▋ │
│ 0 │ 23 │ 0.014 │ ▋ │
│ 0 │ 24 │ 0.013 │ ▋ │
│ 1 │ 25 │ 0.079 │ ███▉ │
│ 1 │ 26 │ 0.14 │ ███████ │
│ 1 │ 27 │ 0.198 │ █████████▉ │
│ 1 │ 28 │ 0.252 │ ████████████▌ │
│ 1 │ 29 │ 0.302 │ ███████████████ │
│ 1 │ 30 │ 0.349 │ █████████████████▍ │
│ 1 │ 31 │ 0.392 │ ███████████████████▌ │
│ 1 │ 32 │ 0.433 │ █████████████████████▋ │
│ 1 │ 33 │ 0.471 │ ███████████████████████▌ │
│ 1 │ 34 │ 0.506 │ █████████████████████████▎ │
│ 1 │ 35 │ 0.539 │ ██████████████████████████▉ │
│ 1 │ 36 │ 0.57 │ ████████████████████████████▌ │
│ 1 │ 37 │ 0.599 │ █████████████████████████████▉ │
│ 1 │ 38 │ 0.626 │ ███████████████████████████████▎ │
│ 1 │ 39 │ 0.651 │ ████████████████████████████████▌ │
│ 1 │ 40 │ 0.674 │ █████████████████████████████████▋ │
│ 1 │ 41 │ 0.696 │ ██████████████████████████████████▊ │
│ 1 │ 42 │ 0.716 │ ███████████████████████████████████▊ │
│ 1 │ 43 │ 0.735 │ ████████████████████████████████████▊ │
│ 1 │ 44 │ 0.753 │ █████████████████████████████████████▋ │
│ 1 │ 45 │ 0.77 │ ██████████████████████████████████████▍ │
│ 1 │ 46 │ 0.785 │ ███████████████████████████████████████▎ │
│ 1 │ 47 │ 0.8 │ ███████████████████████████████████████▉ │
│ 1 │ 48 │ 0.813 │ ████████████████████████████████████████▋ │
│ 1 │ 49 │ 0.825 │ █████████████████████████████████████████▎ │
└───────┴──────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────────────┘時間ベースの計算におけるウィンドウ関数の使用
CREATE TABLE data
ENGINE = Memory AS
SELECT
10 AS value,
toDateTime('2020-01-01') + (3600 * number) AS time
FROM numbers_mt(10);
-- intDivを使用してtimeunitを計算する
SELECT
value,
time,
exponentialMovingAverage(1)(value, intDiv(toUInt32(time), 3600)) OVER (ORDER BY time ASC) AS res,
intDiv(toUInt32(time), 3600) AS timeunit
FROM data
ORDER BY time ASC┌─value─┬────────────────time─┬─────────res─┬─timeunit─┐
│ 10 │ 2020-01-01 00:00:00 │ 5 │ 438288 │
│ 10 │ 2020-01-01 01:00:00 │ 7.5 │ 438289 │
│ 10 │ 2020-01-01 02:00:00 │ 8.75 │ 438290 │
│ 10 │ 2020-01-01 03:00:00 │ 9.375 │ 438291 │
│ 10 │ 2020-01-01 04:00:00 │ 9.6875 │ 438292 │
│ 10 │ 2020-01-01 05:00:00 │ 9.84375 │ 438293 │
│ 10 │ 2020-01-01 06:00:00 │ 9.921875 │ 438294 │
│ 10 │ 2020-01-01 07:00:00 │ 9.9609375 │ 438295 │
│ 10 │ 2020-01-01 08:00:00 │ 9.98046875 │ 438296 │
│ 10 │ 2020-01-01 09:00:00 │ 9.990234375 │ 438297 │
└───────┴─────────────────────┴─────────────┴──────────┘