SQL에서 3일 이동 평균 계산하기: 단계별 가이드

SQL에서 3일 이동 평균 계산하기

SQL에서 대규모 데이터 집합으로 작업할 때 특정 기간 동안의 추세와 패턴을 분석해야 하는 경우가 종종 있습니다. 일반적인 분석 기법 중 하나는 이동 평균을 계산하는 것으로, 변동을 완화하고 장기적인 추세를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 단계별 가이드에서는 SQL에서 3일 이동 평균을 계산하는 데 중점을 두겠습니다.

3일 이동 평균을 계산하려면 여러 가지 SQL 함수와 기법을 조합하여 사용해야 합니다. 먼저 관련 데이터를 선택하고 날짜별로 정렬하는 것으로 시작하겠습니다. 그런 다음 창 함수를 사용하여 각 레코드에 대한 이전 3일 데이터의 평균을 계산합니다. 이렇게 하면 각 날짜의 이동 평균값을 얻을 수 있습니다.

다음으로 적절한 함수와 구문을 사용하여 SQL 쿼리를 작성하는 방법을 살펴보겠습니다. 각 단계마다 자세한 설명과 예제를 제공하여 SQL을 처음 접하는 분들도 쉽게 따라할 수 있도록 하겠습니다. 또한, SQL에서 이동 평균을 계산할 때 발생할 수 있는 잠재적 한계와 대체 접근 방식에 대해서도 설명합니다.

*고지 사항: 이 가이드는 SQL에 대한 기본 지식이 있다고 가정하며 교육 목적으로만 제공됩니다. 이 지침을 특정 데이터베이스 환경 및 요구 사항에 맞게 조정하는 것이 중요합니다.

이 가이드가 끝나면 SQL에서 3일 이동 평균을 계산하는 방법을 확실히 이해하게 될 것입니다. 이 기술은 재무 분석에서 마케팅 캠페인에 이르기까지 다양한 시나리오에 적용할 수 있습니다. 이제 바로 시작하여 매혹적인 SQL 분석의 세계를 탐험해 보겠습니다!

이동 평균의 개념 이해하기

이동 평균은 일정 기간 동안의 추세를 분석하고 예측하기 위해 데이터 분석에서 일반적으로 사용되는 통계 계산입니다. 이동 평균은 무작위 변동의 영향을 줄여 데이터의 패턴을 식별하고 이해하는 데 도움이 되는 매끄러운 선을 제공합니다.

이동 평균의 개념은 과거 데이터를 사용하여 미래 추세를 예측할 수 있다는 아이디어에 기반합니다. 특정 기간 동안 일련의 데이터 포인트의 평균을 구하면 변동을 완화하고 전체 추세를 보다 명확하게 파악할 수 있는 이동 평균선을 만들 수 있습니다.

이동 평균을 계산하는 데 사용되는 기간을 “윈도우” 또는 “룩백 기간"이라고 합니다. 예를 들어 3일 이동 평균은 지난 3일간의 데이터 포인트의 평균을 계산하고 5일 이동 평균은 지난 5일간의 데이터 포인트의 평균을 계산합니다.

이동 평균을 사용할 때의 주요 이점 중 하나는 노이즈를 걸러내고 데이터의 기본 추세를 분리하는 데 도움이 된다는 것입니다. 이는 단기 변동이 오해의 소지가 있는 주가 등의 금융 데이터를 분석할 때 특히 유용할 수 있습니다.

이동 평균에는 단순 이동 평균(SMA)과 지수 이동 평균(EMA) 등 다양한 유형이 있습니다. 이 두 가지의 주요 차이점은 SMA는 창의 각 데이터 요소에 동일한 가중치를 부여하는 반면, EMA는 가장 최근의 데이터 요소에 더 많은 가중치를 부여한다는 것입니다.

이동 평균을 계산하려면 창의 데이터 요소를 합산하고 데이터 요소의 수로 나눕니다. 이 과정을 각 데이터 요소에 대해 반복하여 타임라인을 따라 창을 슬라이드하여 이동 평균선을 만듭니다.

또한 읽어보세요: 1 USD는 BGN으로 무엇을 의미합니까? - 최신 환율 및 통화 변환기

이동 평균은 일반적으로 금융, 경제, 기술 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이동 평균은 데이터의 기본 추세를 보다 명확하게 파악하여 분석가와 투자자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

날짜	가격	3일 이동 평균
01/01/2021	100	n/a
02/01/2021	105	N/A
03/01/2021	95	N/A
04/01/2021	110	100
05/01/2021	115	103.33
06/01/2021	120	108.33

위의 표는 일련의 가격에 대한 3일 이동 평균을 계산하는 예시를 보여줍니다. 이동 평균은 지난 3일간의 가격을 합산한 후 3으로 나누어 계산합니다. 새로운 데이터 포인트가 추가되면 최신 정보를 반영하도록 평균이 업데이트됩니다.

결론적으로 이동평균은 과거 데이터를 기반으로 추세를 분석하고 예측하는 데 유용한 도구입니다. 변동을 완화하고 기본 추세를 강조함으로써 다양한 분야의 의사 결정에 도움이 되는 귀중한 인사이트를 제공합니다.

1단계: 데이터 수집

3일 이동 평균을 계산하려면 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 평균을 계산하려는 값과 해당 날짜 또는 타임스탬프로 구성되어야 합니다.

예를 들어 다음과 같은 구조의 “stock_prices"라는 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다:

또한 읽어보세요: PAMM은 합법인가요? PAMM 계정에 대한 진실 밝히기

날짜	가격
2021-01-01	100.00
2021-01-02	105.25
2021-01-03	110.50
2021-01-04	115.75
2021-01-05	121.00
2021-01-06	126.25

이 표는 6일 동안의 특정 자산의 주가를 나타냅니다. ‘날짜’ 열에는 날짜가, ‘가격’ 열에는 해당 가격이 포함되어 있습니다.

3일 이동 평균을 계산하기 전에 이 형식의 필요한 데이터가 있는지 확인해야 합니다.

데이터가 확보되면 계산 프로세스의 다음 단계로 진행할 수 있습니다.

FAQ:

3일 이동 평균이란 무엇인가요?

3일 이동 평균은 3일이라는 지정된 기간 동안 데이터의 변동을 완화하는 데 도움이 되는 계산입니다. 추세와 패턴을 파악하기 위해 재무 분석에 자주 사용됩니다.

SQL에서 3일 이동 평균을 계산하려면 어떻게 해야 하나요?

SQL에서 3일 이동 평균을 계산하려면 OVER 절과 함께 윈도우 함수 AVG()를 사용할 수 있습니다. 먼저 날짜별로 데이터를 정렬합니다. 그런 다음 현재 행 앞에 세 개의 행으로 된 창이 있는 AVG() 함수를 사용하여 이전 3일 데이터의 평균을 계산합니다.

3일 이동 평균의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?

3일 이동 평균은 주가 추적, 웹사이트 트래픽 분석, 판매 데이터 모니터링 등 다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다. 단기 변동을 완화하고 시간 경과에 따른 추세를 보다 명확하게 파악하는 데 도움이 됩니다.

3일 이동평균을 사용하는 데 제한이 있나요?

3일 이동 평균은 유용한 인사이트를 제공할 수 있지만, 모든 유형의 데이터에 적합하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 데이터의 변동성이 크거나 갑작스러운 변화가 있는 경우 이동 평균 기간을 더 짧게 또는 길게 설정하는 것이 더 적합할 수 있습니다. 데이터를 분석하고 그에 따라 이동 평균 기간을 조정하는 것이 중요합니다.