哥们姐们儿，今天来跟大家唠唠我之前捣鼓的一个小玩意儿，就是那个“移动平均”算法。听着玄乎，特简单，但用起来是真的香，能帮你看看数据到底往哪儿跑，预测个大概趋势。我刚开始也是一头雾水，后来自己上手一折腾，真给整明白了！
我为啥想折腾这玩意儿？
那阵子，我自己在搞点小项目，不是写写代码就是做点小生意。老盯着那些一堆堆的数据，什么销售额，网站访问量，搞得我头都大了。数据波动特别大，今天高明天低，完全看不出来个门道。我当时就想，有没有什么办法能把这些数据“抹平”一点，让我能看清它到底是在往上涨还是往下跌？总不能天天瞎猜。
正好有一次跟个做金融的朋友聊天，他随口提了一嘴“移动平均”，说他们看股票 K 线图，就靠这个来判断趋势。我一听，这不就是我想要的吗？立马就来了兴趣，回家就琢磨上了。
上手第一步：先用手算感受一下
刚开始我没想着搞啥高级工具，就拿了我自己项目里近一个月的每日访问量数据，密密麻麻一堆数。我想，既然叫“移动平均”，那是不是就是把最近几天的数字加起来，再除以几天不就行了？
我先试了个最简单的，就叫它“三天移动平均”。我把第一天、第二天、第三天的访问量加起来，除以三，得到一个平均数。这个数，我就当它是第三天的“平均值”。然后，第四天的时候，我就把第二天、第三天、第四天的访问量加起来，再除以三，得到第四天的“平均值”。就这么一直往下算，每天都把最近三天的平均一下。
- 我把表格拉出来，第一列是日期，第二列是每天的真实访问量。
- 第三列，我从第三行开始填。第三行的数，就是第一、二、三天访问量加起来除以三。
- 第四行的数，就是第二、三、四天访问量加起来除以三。
- 就这么一路往下复制公式，手动搞了一遍。
算完之后，我把这新的平均值数据跟原来的真实数据一起画了个图。你猜怎么着？原本那些上蹿下跳、跟过山车似的数据线，经过这么一平均，竟然变成了一条相对平滑的曲线！虽然这条曲线比真实数据稍微“滞后”一点点，但它确实能清清楚楚地告诉我，我这项目最近是在走上坡路，还是在走下坡路。我当时心里那个高兴劲儿，别提了！感觉一下子就拨开云雾见月明了。
“窗口期”这回事儿
尝到了甜头，我就开始折腾那个“天数”了。我把这个“天数”叫做“窗口期”。刚才我用的是三天，后来我又试了五天、七天，甚至是十天。
- 用“五天移动平均”的时候，曲线变得更平滑了，但滞后性也更明显了。就像一辆大卡车，转弯没小轿车那么灵敏。
- 要是用“十天移动平均”，那简直就是一条很稳的直线，但对最近的短期波动就没那么敏感了。
我发现，这个窗口期的长短，直接影响了你能看到的趋势是短期的还是长期的。窗口期短，对短期波动反应快，但容易被噪声干扰；窗口期长，趋势更清晰，但反应慢，对突发情况不那么敏感。这就得根据你看的什么数据，想看多长时间的趋势来定。我后来就摸索出来，看我的日常项目数据，选个五到七天的窗口期，效果是最好的，既能看到趋势，又不至于太滞后。
实战：我怎么在代码里搞定它
老手动算那可不得累死？学会了原理，我就想把它弄到代码里去。我用我最顺手的一个脚本语言，写了个小小的程序。
思路很简单：
- 把我要处理的数据（比如一个列表或者数组）先准备
- 定义一个变量，比如叫 `window_size`，这就是我的“窗口期”，我给它设成 5。
- 然后我开始一个循环，从数据的第 `window_size` 个位置开始。为啥从这开始？因为我需要前面 `window_size` 个数据才能算平均值。
- 在循环里面，我就取当前位置往前数 `window_size` 个数据。
- 把这 `window_size` 个数据加起来，然后除以 `window_size`，得到一个平均值。
- 把这个平均值存到一个新的列表里。
跑了一下，很快就得到了我想要的结果。那条平滑的曲线就出来了。我甚至还加了个小功能，能把原始数据和移动平均数据一起输出成一个文件，这样我再用图表工具一画，立马一目了然。
我的心得体会
这移动平均算法，说白了就是个“去噪”和“看趋势”的好工具。它不能帮你精准地预测未来某一个具体数值，比如说明天我的访问量一定是 10000。但是，它能让你看清楚，我的访问量是不是在稳步上升，还是在持续下滑。这就帮你省去了很多瞎猜的功夫，决策起来心里更有谱了。
我后来用这个方法，看了我的几项数据，比如每月支出、项目进度、甚至是一些个人习惯的打卡数据，都用移动平均处理过。每次一看到那条平滑的曲线，心里就踏实很多。知道自己努力的方向对不对，是不是在朝着目标前进。
所以说，大家伙儿手头要是有那些波动大、看不清方向的数据，不妨也试试这个移动平均。别被名字吓住了，它就是个简单又实用的工具，几分钟上手，真能帮你把事情看明白不少。
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