स्थानांतरण - औसत - spotfire

मेरे पास डेटा सेट है, जहां आपके पास एक दस्तावेज़ प्रॉपर्टी है, जो आइटम का चयन करती है, प्रत्येक आइटम का विशेष उपयोग दिन होता है, मैं 1 या अधिक चयनित आइटमों के लिए मूविंग औसत के आउटपुट की गणना करना चाहता हूं, उपयोग किए जाने वाले कॉलम के तहत चलती औसत जीवन का डेटा मैं अपनी पसंद की चुनी तारीख और मेरी पसंद के रोलिंग औसत संख्या को ध्यान में रखकर यह कैसे गणना करता हूं। क्या आपके विशेष विचार हैं कि मैं गणना कैसे कर सकता हूं यानी एक परिकलित स्तंभ या टेक्स्ट फ़ील्ड में। कार ट्रिप ट्रिप पर 1 9 123 2 6 07 2013.1 एबी 234 29 07 2013 6 09 2013 42.1 एबी 345 6 09 2013 28 09 2013 22.1 एबावा 2 9 56 9 09 2013 21 10 2013 23.2 एबी 567 26 10 2013 12 11 2013 22.2 एबी 678 12 11 2013 की यात्रा की तारीख का अंतिम तिथि दिन 8 12 2013 26. ऊपर की पंक्तियों में समस्या का एक उदाहरण है, एक छवि को पेस्ट नहीं किया जा सकता है, क्योंकि मैं एक छवि को पेस्ट नहीं कर सका क्योंकि मैं चयनित समय सीमा के लिए कार और या कारों के उपयोग की गणना करना चाहता हूं उदा। उस दिन 2 100 एसपो के दिनों में कार 1 और 2 के लिए यात्रा के दिन टॉफ़र जॉब्स। स्प्रॉटफ़ीयर जॉब रिक्ति ट्रेन्ण्ड। नौकरियों की नौकरी पोस्टिंग के कारण विज्ञापन स्थायी रूप से Spotfire को सभी स्थायी या अनुबंध आईटी जॉब्स के आधार के रूप में डेटाबेस बिजनेस इंटेलिजेंस श्रेणी में एक मैच के साथ उद्धृत करते हैं। स्प्रॉटफ़ायर वेतन रुझान। यह चार्ट 3 महीने की चलती औसत Spotfire. Potfire वेतन हिस्टोग्राम का हवाला देते हुए स्थायी आईटी नौकरियों में उद्धृत वेतन के लिए। 3 महीने से 14 मार्च 2017 तक Spotfire का हवाला देते हुए आईटी की नौकरियों का वेतन वितरण। शीर्ष 30 नौकरी स्थान। स्प्रिंगफ़र शीर्ष 30 कार्य स्थान। नीचे दी गई तालिका मांग को देखती है और इसके लिए एक गाइड प्रदान करता है आईटी नौकरियों में उद्धृत औसत वेतन 3 महीने से 14 मार्च 2017 तक ब्रिटेन में स्पॉटफाई का हवाला देते हुए रैंक बदलें कॉलम पिछले वर्ष की इसी अवधि के 3 महीने की अवधि के आधार पर प्रत्येक स्थान के भीतर मांग में परिवर्तन का संकेत देता है। वर्ष। मैटिंग स्थायी आईटी जॉब विज्ञापन। मैडियन वेतन पिछले 3 महीने.एक प्रवृत्ति जोड़ें या एक चार्ट में औसत रेखा को बढ़ाना। एक्सेल 2016 के लिए लागू होता है 2016 शब्द 2016 पावर प्वाइंट 2016 एक्सेल 2013 वर्ड 2013 आउटलुक 2013 पॉव rPoint 2013 अधिक कम। डेटा प्रवृत्तियों को प्रदर्शित करने के लिए या आप जो चार्ट तैयार करते हैं, उसके साथ बढ़ते औसत आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं आप भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए अपने वास्तविक डेटा से परे एक ट्रेंडलाइन का विस्तार भी कर सकते हैं उदाहरण के लिए, निम्न रैखिक ट्रेंडलाइन दो तिमाहियों के आगे और स्पष्ट रूप से पूर्वानुमान लगाते हैं भविष्य की बिक्री के लिए आशाजनक दिखने वाला एक ऊंचा रुझान दिखाता है। आप 2-डी चार्ट में एक ट्रेंडलाइन जोड़ सकते हैं जो कि क्षेत्र, बार, स्तंभ, रेखा, स्टॉक, स्कैटर, और बबल सहित स्टैक नहीं है। आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ नहीं सकते स्टैक्ड, 3-डी, रडार, पाई, सतह या डोनट चार्ट। एक ट्रेंडलाइन जोड़ें। अपने चार्ट पर, उस डेटा श्रृंखला पर क्लिक करें, जिसमें आप एक ट्रेंडलाइन जोड़ना चाहते हैं या औसत चल रहे हैं। ट्रेंडलाइन पहले डाटा बिन्दु पर शुरू हो जाएगी आपके द्वारा चुने गए डेटा श्रृंखला। चार्ट के ऊपरी-दाएं कोने के बगल में चार्ट तत्व बटन पर क्लिक करें। ट्रेन्डलाइन बॉक्स की जांच करें। किसी भिन्न प्रकार की ट्रेंडलाइन का चयन करने के लिए, ट्रेंडलाइन के बगल में स्थित तीर पर क्लिक करें और फिर एक्सपेंसिनल रैखिक पूर्वानुमान या दो पीरियड पर क्लिक करें अतिरिक्त ट्रेंडल के लिए मूविंग औसत अधिक विकल्पों पर क्लिक करें। यदि आप अधिक विकल्प चुनते हैं, तो ट्रेंडलाइन विकल्प के तहत स्वरूप ट्रेंडलाइन फलक में आप जितने विकल्प चाहते हैं, उस पर क्लिक करें। यदि आप पॉलिनेमियल का चयन करते हैं, तो ऑर्डर बॉक्स में स्वतंत्र वैरिएबल के लिए उच्चतम शक्ति दर्ज करें। यदि आप मूविंग औसत का चयन करते हैं तो संख्या दर्ज करें अवधि बॉक्स में चलती औसत की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली समयावधि। टिप एक ट्रेंडलाइन सबसे सटीक होती है, जब उसका आर-स्क्ववर्ड मान 0 से 1 के एक नंबर से पता चलता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मान कितने करीब से आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप हैं करीब 1 जब आप अपने डेटा पर एक ट्रेंडलाइन जोड़ते हैं, तो एक्सेल स्वतः अपने आर-स्क्वेर्ड मान की गणना करता है आप अपने चार्ट पर इस मान को चार्ट बॉक्स स्वरूप ट्रेंडलाइन फलक, ट्रेंडलाइन ऑप्शंस पर प्रदर्शन आर-स्क्वेर्ड मान को चेक करके दिखा सकते हैं। आप इसके बारे में अधिक जान सकते हैं नीचे दिए गए अनुभागों में सभी प्रवृत्ति लाइन विकल्प। लाइनर ट्रेंड लाइन। इस प्रकार की ट्रेंडलाइन का उपयोग करें, सरल रैखिक डेटा सेट के लिए सर्वोत्तम-फिट सीधी रेखा बनाएं अपने डेटा को रैखिक बना दिया जाता है यदि इसके डेटा बिंदुओं में पैटर्न दिखता है ईए लाइन एक रैखिक ट्रेंडलाइन आम तौर पर दिखाती है कि स्थिर दर पर कुछ बढ़ रहा है या घट रहा है। एक रेखीय प्रवृत्ति एक पंक्ति के लिए कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है। जहां मी ढलान है और बी अंतराल है। निम्नलिखित रेखीय प्रवृत्ति से पता चलता है कि रेफ्रिजरेटर की बिक्री में लगातार 8 साल की अवधि में वृद्धि हुई है ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य एक संख्या से 0 से 1 है जो बताता है कि ट्रेंडलाइन के अनुमानित मूल्यों के आपके वास्तविक डेटा के अनुरूप कितनी बारीकी से 9 9 2 9 है, जो कि एक अच्छा फिट है आंकड़ों की रेखा। सबसे अच्छा फिट वक्र रेखा दिखाते समय, यह ट्रेंडलाइन उपयोगी होती है जब डेटा में परिवर्तन की दर बढ़ जाती है या जल्दी और फिर स्तर घट जाती है एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन नकारात्मक और सकारात्मक मूल्यों का उपयोग कर सकती है.एक लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग करती है कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए अंक के माध्यम से फिट बैठते हैं। जहां सी और बी स्थिर होते हैं और एलएन प्राकृतिक लॉगरिथम फ़ंक्शन होता है। निम्नलिखित लॉगरिदमिक ट्रेंडलाइन से जानवरों की अनुमानित आबादी में वृद्धि तय होती है एड-स्पेस एरिया, जहां जनसंख्या को जानवरों के लिए स्थान के रूप में समतल किया गया था, ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 9 9 33 है, जो आंकड़ों की रेखा के अपेक्षाकृत अच्छा फिट है। यह ट्रेंडलाइन उपयोगी है, जब आपका डेटा में उतार-चढ़ाव होता है उदाहरण के लिए, जब आप बड़े डेटा सेट पर लाभ और घाटे का विश्लेषण करते हैं बहुपद का क्रम डेटा में उतार-चढ़ाव की संख्या से या वक्र में कितने झुकता पहाड़ियों और घाटियों से निर्धारित किया जा सकता है, आमतौर पर, एक ऑर्डर 2 बहुपद ट्रेंडलाइन में केवल एक पहाड़ी या घाटी, एक ऑर्डर 3 में एक या दो पहाड़ियों या घाटियां हैं, और एक ऑर्डर 4 में तीन पहाड़ियों या घाटियां हैं। एक बहुपक्षीय या क्षैतिज रुझान रेखा अंक के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए इस समीकरण का उपयोग करता है। जहां ख और स्थिरांक हैं। ऑर्डर 2 बहुपद ट्रेंडलाइन के बाद एक पहाड़ी ड्राइविंग गति और ईंधन की खपत के बीच के रिश्ते को दर्शाता है ध्यान दें कि आर-स्क्वेर्ड वैल्यू 0 9 7 9 है, जो कि 1 के करीब है, इसलिए डेटा को एक अच्छी लाइन में लाया जा सकता है.एक घुमावदार रेखा दिखाते हुए, यह ट्रेंडलाइन usef उदाहरण के लिए, एक विशिष्ट दर से बढ़ने वाले माप की तुलना करना उदाहरण के लिए, 1 सेकंड के अंतराल पर एक रेस कार का त्वरण यदि आप अपने डेटा में शून्य या नकारात्मक मानों को पा सकते हैं तो एक शक्ति प्रवृत्ति का निर्माण नहीं किया जा सकता है। एक पावर ट्रेंडलाइन इस समीकरण का उपयोग करने के लिए गणना करता है कम से कम वर्ग अंक के माध्यम से फिट होते हैं। जहां सी और बी स्थिर हैं। नोट: यह विकल्प तब उपलब्ध नहीं है जब आपके डेटा में नकारात्मक या शून्य मूल्य शामिल होते हैं। निम्नलिखित दूरी माप चार्ट से मिनटों में सेकंड में दूरी दिखाती है शक्ति प्रवृत्ति स्पष्ट रूप से बढ़ती त्वरण को दर्शाती है आर-स्क्वरेड वैल्यू 0 9 86 है, जो डेटा के लिए लाइन का लगभग पूर्ण सही है। एक घुमावदार रेखा दिखाते समय, यह ट्रेंडलाइन उपयोगी होती है जब डेटा मूल्य लगातार बढ़ती दरों में बढ़ो या गिरता है यदि आप अपना डेटा शून्य या ऋणात्मक मूल्य होते हैं। एक घातीय प्रवृत्ति, इस समीकरण का उपयोग अंकों के माध्यम से कम से कम वर्गों की गणना करने के लिए करता है। जहां सी और बी स्थिर हैं और ई आधार है प्राकृतिक लॉगरिथम के निम्न घातीय प्रवृत्ति से एक वस्तु में कार्बन 14 की कम मात्रा को दर्शाता है क्योंकि यह उम्र है कि आर-स्क्वेर्ड मूल्य 9 0 9 है, जिसका मतलब है कि रेखा लगभग पूरी तरह से डेटा को फिट करती है। औसत औसत प्रवृत्ति। इस ट्रेंडलाइन एक पैटर्न या प्रवृत्ति को और अधिक स्पष्ट रूप से दिखाने के लिए आंकड़ों में उतार-चढ़ाव का भी पता चलता है एक चल औसत औसत अवधि के आधार पर सेट किए गए डेटा बिंदुओं की एक विशिष्ट संख्या का उपयोग करता है, उनकी औसत, और औसत मूल्य को पंक्ति में एक बिंदु के रूप में उपयोग करता है उदाहरण के लिए, अगर अवधि सेट होती है 2 तक, पहले दो डेटा बिंदुओं का औसत चलती औसत प्रवृत्ति के पहले बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है दूसरे और तीसरे डेटा पॉइंट का औसत ट्रेंडलाइन में दूसरा बिंदु के रूप में उपयोग किया जाता है, आदि। चलती हुई औसत प्रवृत्ति इस समीकरण का उपयोग करती है एक चलती औसत प्रवृत्ति में अंक की संख्या, श्रृंखला में कुल अंकों की संख्या के बराबर होती है, शून्य से उस अवधि के लिए आपके द्वारा निर्दिष्ट संख्या। एक स्कैटर चार्ट में, ट्रेंडलाइन चार्ट में एक्स मानों के क्रम पर आधारित है। बेहतर परिणामस्वरूप, चलती औसत जोड़ने से पहले एक्स मानों को सॉर्ट करें। निम्न चलती औसत प्रवृत्ति के अनुसार 26-सप्ताह की अवधि के दौरान बेचे गए घरों की संख्या में एक पैटर्न दिखाया गया है।