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## exponentialMovingAverage
도입 버전: v21.11.0 지정된 시간에 대한 값의 지수 이동 평균을 계산합니다. 각 `value`는 해당 `timeunit`에 대응합니다. 반감기 `x`는 지수 가중치가 절반으로 줄어드는 시간 지연입니다. 이 함수는 가중 평균을 반환합니다. 시점이 오래될수록 해당 값에 적용되는 가중치는 더 작아집니다. **구문** ```sql theme={null} exponentialMovingAverage(x)(value, timeunit) ``` **매개변수** * `x` — 반감기. [`(U)Int*`](/ko/reference/data-types/int-uint) 또는 [`Float*`](/ko/reference/data-types/float) 또는 [`Decimal`](/ko/reference/data-types/decimal) **인수** * `value` — 값. [`(U)Int*`](/ko/reference/data-types/int-uint) 또는 [`Float*`](/ko/reference/data-types/float) 또는 [`Decimal`](/ko/reference/data-types/decimal) * `timeunit` — 시간 단위. `timeunit`은 timestamp(초)가 아니라 시간 인터벌의 인덱스입니다. `intDiv`를 사용해 계산할 수 있습니다. [`(U)Int*`](/ko/reference/data-types/int-uint) 또는 [`Float*`](/ko/reference/data-types/float) 또는 [`Decimal`](/ko/reference/data-types/decimal) **반환 값** 최신 시점을 기준으로 지난 `x` 기간의 값에 대한 지수 평활 이동 평균을 반환합니다. [`Float64`](/ko/reference/data-types/float) **예시** **기본 지수 이동 평균** ```sql title=Query theme={null} -- 온도 데이터가 포함된 입력 테이블 SELECT exponentialMovingAverage(5)(temperature, timestamp) FROM VALUES('temperature Int32, timestamp Int32', (95, 1), (95, 2), (95, 3), (96, 4), (96, 5), (96, 6), (96, 7), (97, 8), (97, 9), (97, 10), (97, 11), (98, 12), (98, 13), (98, 14), (98, 15), (99, 16), (99, 17), (99, 18), (100, 19), (100, 20)) ``` ```response title=Response theme={null} ┌─exponentialM⋯ timestamp)─┐ │ 92.25779635374204 │ └──────────────────────────┘ ``` **`bar` 함수를 사용한 예시** ```sql title=Query theme={null} SELECT value, time, round(exp_smooth, 3), bar(exp_smooth, 0, 1, 50) AS bar FROM ( SELECT (number = 0) OR (number >= 25) AS value, number AS time, exponentialMovingAverage(10)(value, time) OVER (Rows BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS exp_smooth FROM numbers(50) ) ``` ```response title=Response theme={null} ┌─value─┬─time─┬─round(exp_smooth, 3)─┬─bar────────────────────────────────────────┐ │ 1 │ 0 │ 0.067 │ ███▎ │ │ 0 │ 1 │ 0.062 │ ███ │ │ 0 │ 2 │ 0.058 │ ██▊ │ │ 0 │ 3 │ 0.054 │ ██▋ │ │ 0 │ 4 │ 0.051 │ ██▌ │ │ 0 │ 5 │ 0.047 │ ██▎ │ │ 0 │ 6 │ 0.044 │ ██▏ │ │ 0 │ 7 │ 0.041 │ ██ │ │ 0 │ 8 │ 0.038 │ █▊ │ │ 0 │ 9 │ 0.036 │ █▋ │ │ 0 │ 10 │ 0.033 │ █▋ │ │ 0 │ 11 │ 0.031 │ █▌ │ │ 0 │ 12 │ 0.029 │ █▍ │ │ 0 │ 13 │ 0.027 │ █▎ │ │ 0 │ 14 │ 0.025 │ █▎ │ │ 0 │ 15 │ 0.024 │ █▏ │ │ 0 │ 16 │ 0.022 │ █ │ │ 0 │ 17 │ 0.021 │ █ │ │ 0 │ 18 │ 0.019 │ ▊ │ │ 0 │ 19 │ 0.018 │ ▊ │ │ 0 │ 20 │ 0.017 │ ▋ │ │ 0 │ 21 │ 0.016 │ ▋ │ │ 0 │ 22 │ 0.015 │ ▋ │ │ 0 │ 23 │ 0.014 │ ▋ │ │ 0 │ 24 │ 0.013 │ ▋ │ │ 1 │ 25 │ 0.079 │ ███▊ │ │ 1 │ 26 │ 0.14 │ ███████ │ │ 1 │ 27 │ 0.198 │ █████████▊ │ │ 1 │ 28 │ 0.252 │ ████████████▌ │ │ 1 │ 29 │ 0.302 │ ███████████████ │ │ 1 │ 30 │ 0.349 │ █████████████████▍ │ │ 1 │ 31 │ 0.392 │ ███████████████████▌ │ │ 1 │ 32 │ 0.433 │ █████████████████████▋ │ │ 1 │ 33 │ 0.471 │ ███████████████████████▌ │ │ 1 │ 34 │ 0.506 │ █████████████████████████▎ │ │ 1 │ 35 │ 0.539 │ ██████████████████████████▊ │ │ 1 │ 36 │ 0.57 │ ████████████████████████████▌ │ │ 1 │ 37 │ 0.599 │ █████████████████████████████▊ │ │ 1 │ 38 │ 0.626 │ ███████████████████████████████▎ │ │ 1 │ 39 │ 0.651 │ ████████████████████████████████▌ │ │ 1 │ 40 │ 0.674 │ █████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 41 │ 0.696 │ ██████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 42 │ 0.716 │ ███████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 43 │ 0.735 │ ████████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 44 │ 0.753 │ █████████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 45 │ 0.77 │ ██████████████████████████████████████▍ │ │ 1 │ 46 │ 0.785 │ ███████████████████████████████████████▎ │ │ 1 │ 47 │ 0.8 │ ███████████████████████████████████████▊ │ │ 1 │ 48 │ 0.813 │ ████████████████████████████████████████▋ │ │ 1 │ 49 │ 0.825 │ █████████████████████████████████████████▎ │ └───────┴──────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────────────┘ ``` **시간 기반 계산을 위한 윈도 함수 사용법** ```sql title=Query theme={null} CREATE TABLE data ENGINE = Memory AS SELECT 10 AS value, toDateTime('2020-01-01') + (3600 * number) AS time FROM numbers_mt(10); -- intDiv를 사용하여 timeunit 계산 SELECT value, time, exponentialMovingAverage(1)(value, intDiv(toUInt32(time), 3600)) OVER (ORDER BY time ASC) AS res, intDiv(toUInt32(time), 3600) AS timeunit FROM data ORDER BY time ASC ``` ```response title=Response theme={null} ┌─value─┬────────────────time─┬─────────res─┬─timeunit─┐ │ 10 │ 2020-01-01 00:00:00 │ 5 │ 438288 │ │ 10 │ 2020-01-01 01:00:00 │ 7.5 │ 438289 │ │ 10 │ 2020-01-01 02:00:00 │ 8.75 │ 438290 │ │ 10 │ 2020-01-01 03:00:00 │ 9.375 │ 438291 │ │ 10 │ 2020-01-01 04:00:00 │ 9.6875 │ 438292 │ │ 10 │ 2020-01-01 05:00:00 │ 9.84375 │ 438293 │ │ 10 │ 2020-01-01 06:00:00 │ 9.921875 │ 438294 │ │ 10 │ 2020-01-01 07:00:00 │ 9.9609375 │ 438295 │ │ 10 │ 2020-01-01 08:00:00 │ 9.98046875 │ 438296 │ │ 10 │ 2020-01-01 09:00:00 │ 9.990234375 │ 438297 │ └───────┴─────────────────────┴─────────────┴──────────┘ ```