moving average smoothing

移动平均平滑（Moving Average Smoothing）是一种用于平滑时间序列数据的常见方法。在移动平均平滑中，我们将每个数据点与其周围的一系列数据点的平均值进行比较，以减少数据的噪声和波动。

具体来说，移动平均平滑使用一个固定大小的窗口，在窗口内依次计算平均值。例如，如果窗口大小为5，那么我们将计算出每个数据点及其相邻的前后两个数据点的平均值。然后，将得到的平均值作为平滑后的数据点取代原始数据点。

移动平均平滑有不同的类型，包括简单移动平均（Simple Moving Average）和加权移动平均（Weighted Moving Average）。简单移动平均将窗口内的每个数据点视为等权重，而加权移动平均则给予不同的权重，更多关注最近的数据点。

移动平均平滑的优点是能够平滑时序数据并减少噪声，从而更清晰地观察到数据的趋势和周期性。这有助于我们分析数据的长期趋势以及捕捉周期性变化，同时减少了数据的突然波动。然而，移动平均也存在一些缺点，例如可能会造成滞后效应，导致平滑后的数据点无法及时反映原始数据的变化。

总之，移动平均平滑是一种常用的数据平滑方法，可帮助我们从嘈杂的时序数据中提取出更有意义的信息。