LearnSQL의 이동 평균 이해: 정의, 계산 및 사용법

Learnsql에서 이동 평균이란 무엇입니까?

데이터 분석 및 예측과 관련하여 가장 일반적으로 사용되는 기술 중 하나는 이동 평균입니다. LearnSQL에서 이동 평균을 계산하고 활용하는 방법을 이해하는 것은 과거 데이터 추세를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다.

**정의: 이동 평균(롤링 평균이라고도 함)은 특정 기간 동안 일련의 데이터 포인트의 평균값을 결정하는 통계 계산으로, 일반적으로 변동을 완화하고 추세를 파악하기 위한 방법으로 사용됩니다. 금융, 경제, 주식 시장 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

**계산: 이동 평균을 계산하려면 특정 기간을 선택하고 해당 기간 내 데이터 포인트의 평균값을 결정해야 합니다. 기간은 분석 요구 사항에 따라 몇 개의 데이터 포인트처럼 짧을 수도 있고 더 큰 시간 간격에 걸쳐있을 수도 있습니다.

**활용: 이동 평균은 다양한 방식으로 사용되지만, 주요 목적은 데이터의 추세를 파악하는 데 있습니다. 이동 평균은 변동을 완화하여 시간 경과에 따른 상승 또는 하락 추세를 더 쉽게 파악할 수 있게 해주므로 특정 이벤트나 작업의 영향을 예측하거나 분석하는 데 유용할 수 있습니다. 이동 평균은 주가, 판매 데이터, 경제 지표 등을 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

*학습SQL의 이동 평균을 이해하는 것은 모든 전문가 또는 데이터 분석가 지망생에게 매우 중요합니다. 이 기술을 마스터하면 데이터 추세를 분석하고 해석할 수 있는 강력한 도구를 확보하여 궁극적으로 더 나은 의사 결정과 분석 기술 향상으로 이어질 수 있습니다.

LearnSQL에서 이동 평균의 정의

이동 평균은 특정 기간 동안의 데이터 포인트를 분석하는 데 사용되는 통계 계산입니다. 일반적으로 금융 및 경제 분야에서 추세를 파악하고 예측하는 데 사용됩니다. LearnSQL에서 이동 평균은 테이블에서 지정된 수의 행의 평균을 계산하는 기본 제공 함수입니다.

이동 평균은 데이터 포인트의 이동 기간의 평균을 구함으로써 기본 데이터 집합을 부드럽고 연속적으로 표현합니다. 단기적인 변동을 걸러내고 장기적인 추세를 강조하는 데 도움이 됩니다. 이동 평균은 데이터 요소가 시간 순서대로 정렬되는 시계열 분석에서 특히 유용합니다.

LearnSQL에서 이동 평균을 계산하려면 AVG() 함수를 OVER() 절과 함께 사용할 수 있습니다. 오버()` 절은 계산에 포함할 이전 또는 다음 행의 수와 같은 윈도우 함수를 정의합니다.

예를 들어 다음 SQL 쿼리는 “orders"라는 테이블에서 3일간의 매출 이동 평균을 계산합니다:

또한 읽어보세요: 수학에서 이동 평균을 계산하는 단계를 알아보세요.

SELECT date, AVG(sales) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING ROWS AND CURRENT ROWS) AS moving_average 이 쿼리는 “date” 열의 순서에 따라 현재 행과 이전 두 행의 평균을 계산합니다. 결과는 “moving_average"라는 열에 표시됩니다.

이동 평균은 데이터 분석 및 예측을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 패턴을 식별하고, 이상값을 감지하고, 과거 데이터를 기반으로 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. LearnSQL에 내장된 이동 평균 함수를 사용하면 이러한 계산을 쉽게 수행하고 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이동 평균이란 무엇인가요?

이동 평균은 특정 기간 동안의 패턴과 추세를 파악하기 위해 데이터 분석에서 일반적으로 사용되는 통계 계산입니다. 이동 평균은 지정된 수의 데이터 포인트의 평균을 구하는 계산으로, 시계열 데이터를 분석하는 금융, 경제 및 기타 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

이동 평균은 데이터의 변동과 노이즈를 완화하여 기본 추세를 보다 명확하게 파악하는 데 도움이 됩니다. 과거 데이터를 분석하고 계산된 평균을 기반으로 미래 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 이동 평균은 데이터를 분석하고 해석하기 위해 다른 통계적 방법과 함께 사용되는 경우가 많습니다.

이동 평균을 계산하려면 특정 기간 동안 지정된 수의 데이터 포인트의 평균을 구해야 합니다. 계산에 사용되는 데이터 포인트의 수를 일반적으로 “윈도우 크기"라고 하며, 기간은 분석하는 데이터와 원하는 세부 수준에 따라 분에서 며칠, 몇 달 또는 몇 년까지 다양할 수 있습니다.

이동 평균을 계산하려면 지정된 데이터 포인트 수의 합계를 창 크기로 나눕니다. 이 과정은 이후의 각 데이터 포인트에 대해 반복되며, 시간이 지남에 따라 진행됩니다. 새 데이터 요소가 추가되면 이전 데이터 요소는 계산에서 삭제되므로 이동 평균이 지속적으로 업데이트됩니다.

또한 읽어보세요: 두 가지 이동 평균 지표를 효과적으로 사용하는 방법

데이터 요소	이동 평균(창 크기 = 3)
1	N/A
2	N/A
3	2
4	3
5	4

위의 예에서 이동 평균은 창 크기 3을 사용하여 계산됩니다. 처음 두 데이터 포인트에는 아직 평균을 낼 데이터 포인트가 충분하지 않으므로 이동 평균 값이 없습니다. 세 번째 데이터 포인트가 추가되면 이동 평균은 (1 + 2 + 3) / 3 = 2로 계산됩니다. 이후 각 데이터 포인트가 추가될 때마다 이동 평균이 그에 따라 업데이트됩니다.

이동평균은 추세를 파악하고, 데이터를 평활화하며, 예측을 하는 데 유용한 도구입니다. 다양한 분야에서 널리 사용되며 시계열 데이터의 동작에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.