이동 평균 계산기

이동 평균는 간단하고 효율적인 이동 평균 계산기로 쉽게 계산할 수 있습니다.이동 평균(MA)은 지정된 기간 동안 숫자의 평균을 계산하여 데이터 포인트를 분석하는 데 사용되는 통계적 측정값입니다. 이동 평균은 단기 변동을 완화하고 데이터 세트의 장기적 추세를 강조하는 데 사용됩니다. 일반적으로 시계열 분석, 특히 금융에서 주식이나 상품의 평균 가격을 일정 기간 동안 추적하는 데 사용됩니다.

다음은 주식 시장 분석, 판매 예측, 날씨 예측, 교통 분석 및 에너지 소비 모니터링에서의 역할을 보여주는 다양한 영역에 걸친 이동 평균의 응용(MA)입니다.
• 주식 시장 분석:
투자자는 MA를 사용하여 특정 기간 동안의 주가를 분석합니다. 예를 들어, 50일 MA는 종종 전반적인 가격 추세를 파악하는 데 사용됩니다. 주가가 50일 MA 위에 있으면 상승 추세를 시사하는 반면, 가격이 아래에 있으면 잠재적인 하락 추세를 나타냅니다.
• 소매업에서의 매출 예측:
소매업체는 MA를 사용하여 과거 매출 데이터를 분석하여 매출 추세를 예측합니다. 예를 들어 3개월 MA는 휴일이나 여름철 동안 매출이 증가하는 등 계절적 패턴을 파악하는 데 도움이 되어 재고 관리 및 마케팅 전략에 도움이 됩니다.
• 날씨 예측:
기상학자는 MA를 사용하여 날씨 패턴을 예측합니다. 이동 평균을 사용하여 일일 기온 변동을 분석함으로써, 몇 주에 걸친 온난화 추세와 같은 장기적 추세를 파악할 수 있으며, 이는 날씨 예보와 기후 연구에 매우 중요할 수 있습니다.
• 교통에서의 교통 분석:
교통 기관은 MA를 사용하여 시간 경과에 따른 교통 흐름을 분석합니다. 한 달이나 분기와 같은 특정 기간 동안 일일 교통량을 평균화하여 교통 패턴, 피크 시간을 파악하고 이에 따라 인프라 개선 또는 교통 관리 전략을 계획할 수 있습니다.
• 에너지 소비 모니터링:
에너지 회사는 MA를 사용하여 에너지 소비 패턴을 모니터링합니다. 일일 또는 월별 에너지 사용량의 이동 평균을 계산하여 추세를 파악하고, 이상을 감지하고, 에너지 분배와 자원 계획을 최적화할 수 있습니다.

주간 종가, 금융, 날씨 분석, 비즈니스, 개인 습관 등 다양한 시나리오에 걸쳐 계산하다 이동 평균하는 이동 평균 예시는 다음과 같습니다.
예 1:
데이터 입력: 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22
평균을 계산할 연속 포인트 수: 2
이동 평균: 11, 13, 15, 17, 19, 21
예 2:
데이터 입력: 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80
평균을 계산할 연속 포인트 수: 4
이동 평균: 57.5, 62.5, 67.5, 72.5
예 3:
데이터 입력: 5, 8, 11, 14, 17, 20, 23
평균을 구할 연속 포인트 수: 3
이동 평균: 8, 11, 14, 17, 20
예제 4:
데이터 입력: 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220
평균을 구할 연속 포인트 수: 5
이동 평균: 140, 160, 180
예제 5:
데이터 입력: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13
평균을 구할 연속 포인트 수: 3
이동 평균: 3, 5, 7, 9, 11