exponentialMovingAverage
exponentialMovingAverage
주어진 시점까지의 값들에 대해 지수 이동 평균(exponential moving average)을 계산하는 집계 함수예요. 과거로 갈수록 값의 가중치가 지수적으로 줄어듭니다.
출처: 문서
본문
도입 버전: v21.11.0
결정된 시간에 대한 값들의 지수 이동 평균을 계산합니다.
각 value는 결정된 timeunit에 대응합니다. 반감기(half-life) x는 지수 가중치가 절반으로 감쇠(decay)하는 데 걸리는 시간 지연입니다. 이 함수는 가중 평균을 반환하는데, 시점이 오래될수록 해당 값은 더 적은 가중치로 간주됩니다.
구문 (Syntax)
exponentialMovingAverage(x)(value, timeunit)
파라미터 (Parameters)
인자 (Arguments)
value— 값.(U)Int*또는Float*또는Decimaltimeunit— 시간 단위.timeunit은 타임스탬프(초)가 아니라 시간 구간의 인덱스입니다.intDiv를 사용해 계산할 수 있어요.(U)Int*또는Float*또는Decimal
반환 값
가장 최근 시점에서 과거 x 시간 동안의 값들에 대한 지수 평활 이동 평균을 반환합니다. Float64
예제
기본 지수 이동 평균
-- 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 함수와 함께 사용한 예제
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 │ █████████████████████████████████████████▎ │
└───────┴──────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────────────┘
시간 기반 계산과 함께 사용한 윈도우 함수 예제
CREATE TABLE data
ENGINE = Memory AS
SELECT
10 AS value,
toDateTime('2020-01-01') + (3600 * number) AS time
FROM numbers_mt(10);
-- Calculate timeunit using intDiv
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 │
└───────┴─────────────────────┴─────────────┴──────────┘