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说到数据分析和预测，最常用的技术之一就是移动平均线。 在 LearnSQL 中，了解如何计算和使用移动平均线对于根据历史数据趋势做出明智决策至关重要。
目录
定义： 移动平均线，也称为滚动平均线，是一种统计计算方法，用于确定特定时期内一系列数据点的平均值，通常作为平滑波动和识别趋势的一种方法。 它广泛应用于金融、经济和股市分析等各个领域。
计算： 要计算移动平均线，需要选择一个特定的周期，并确定该周期内各数据点的平均值。 周期可以短至几个数据点，也可以跨越更大的时间间隔，具体取决于分析要求。
用途： 移动平均数有多种用途，但其主要目的是帮助识别数据趋势。 通过平滑波动，移动平均线更容易发现一段时间内的上升或下降趋势，这对于预测或分析某些事件或行动的影响非常有价值。 移动平均线可用于分析股票价格、销售数据、经济指标等。
了解 LearnSQL 中的移动平均线对任何专业或有抱负的数据分析师来说都至关重要。 掌握这项技术，你将获得分析和解释数据趋势的强大工具，最终做出更好的决策，提高分析能力。
LearnSQL 中移动平均线的定义
移动平均是一种统计计算方法，用于分析一定时期内的数据点。 它通常用于金融和经济领域，以确定趋势并进行预测。 在 LearnSQL 中，移动平均值是一个内置函数，用于计算表中指定行数的平均值。
通过求取数据点移动窗口的平均值，移动平均值可以平滑、连续地表示基础数据集。 它有助于过滤短期波动，突出长期趋势。 移动平均数在时间序列分析中特别有用，因为数据点是按时间顺序排列的。
要在 LearnSQL 中计算移动平均值，可以将 AVG() 函数与 OVER() 子句结合使用。 OVER()`子句定义了窗口函数，如计算中要包括的前一行或后一行的数量。
例如，下面的 SQL 查询计算名为 “订单 “的表中销售额的 3 天移动平均值：
SELECT date, AVG(sales) OVER (ORDER BY date ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average`该查询根据 “日期 “列的顺序计算当前行和前面两行的平均值。 结果显示在名为 “moving/average “的列中。
移动平均数是数据分析和预测的有力工具。 它可以帮助识别模式、检测异常值，并根据历史数据进行预测。 使用 LearnSQL 中的内置移动平均数功能，可以轻松执行这些计算，并从数据中获得有价值的见解。
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什么是移动平均法？
移动平均数是一种统计计算方法，通常用于数据分析，以识别一定时期内的模式和趋势。 它是一种将指定数量的数据点平均化的计算方法，常用于金融、经济和其他分析时间序列数据的领域。
移动平均法有助于平滑数据中的波动和噪音，更清晰地反映潜在趋势。 它可用于分析过去的数据，并根据计算出的平均值预测未来的数值。 移动平均线通常与其他统计方法结合使用，以分析和解释数据。
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移动平均线的计算涉及对特定时间段内特定数量的数据点进行平均。 计算中使用的数据点数量通常称为 “窗口大小”，时间段可从几分钟到几天、几个月甚至几年不等，具体取决于所分析的数据和所需的粒度水平。
要计算移动平均值，需要将指定数据点的总和除以窗口大小。 随后的每个数据点都要重复这一过程，在时间上向前移动。 随着新数据点的增加，旧数据点会从计算中删除，从而得到一个不断更新的移动平均值。
数据点 | 移动平均值（窗口大小 = 3） | | — | — | 移动平均值（窗口大小 = 3 | — | — | | 1 | N/A | | 2 | N/A | 2 不适用 | 3 | 2 | | 4 | 3 | | 5 | 4 |
在上面的示例中，计算移动平均值时使用的窗口大小为 3。 前两个数据点没有移动平均值，因为还没有足够的数据点进行平均。 添加第三个数据点后，移动平均值的计算公式为 (1 + 2 + 3) / 3 = 2。 以后每增加一个数据点，移动平均值都会相应更新。
移动平均法是识别趋势、平滑数据和进行预测的有用工具。 它被广泛应用于各个领域，能为了解时间序列数据的行为提供有价值的见解。
常见问题：
什么是移动平均线？
移动平均线是一种统计计算方法，用于分析一定时期内的数据点，平滑波动并揭示趋势或模式。
移动平均线是如何计算的？
移动平均线的计算方法是取特定时间段内一组数据点的平均值。 计算方法是将数据点相加，然后除以该组数据点的数量。
移动平均线为什么有用？
移动平均线之所以有用，是因为它有助于识别数据的趋势和模式。 它能使数据点变得平滑，从而更容易发现长期趋势并过滤掉随机波动。
移动平均线有哪些常见用途？
移动平均线通常用于金融领域，以分析股票价格和识别趋势。 它还用于天气预报、销售预测和市场研究。 此外，移动平均线还用于技术分析，以发现买入或卖出信号。
