移动平均是时间序列分析中使用的一种统计技术，用于平滑短期波动并突出长期趋势或周期。它计算特定时期内滑动窗口中数据点的平均值，该窗口随时间向前移动。例如，7 天移动平均将计算数据集中每个连续 7 天窗口的平均值。这有助于减少噪声，更容易识别潜在模式，而不会受到随机变化的干扰。移动平均在处理股票价格、传感器读数或应用程序使用指标等数据时特别有用，因为临时峰值或下降可能会掩盖有意义的趋势。
开发人员经常在异常检测、趋势预测或实时监控系统等应用程序中使用移动平均。简单移动平均 (SMA) 为窗口中的所有数据点分配相同的权重，而指数移动平均 (EMA) 使用衰减因子优先考虑最近的数据点。例如，在股票交易应用程序中，50 天 SMA 可能会显示股票价格的总体趋势，而 10 天 EMA 可以帮助跟踪短期动量。在物联网系统中，应用于温度传感器数据的移动平均可以过滤掉由间歇性连接问题引起的瞬态错误。SMA 和 EMA 之间的选择取决于对最近变化的响应能力 (EMA) 或对所有数据的同等考虑 (SMA) 对于用例是否更重要。
实施移动平均需要仔细考虑窗口大小和数据结构。小窗口（例如，3 个周期）对变化反应迅速，但可能会过度拟合噪声，而大窗口（例如，30 个周期）会积极平滑，但可能会滞后于趋势。在 Python 中，Pandas 等库提供了内置函数（例如，rolling().mean()），但开发人员也可以使用队列或数组手动实现它，以维护滑动窗口。必须解决边缘情况，例如处理数据集开始处的不完整窗口 - 例如，通过返回 NaN 或使用扩展窗口直到达到完整大小。在使用合成数据（例如，具有添加噪声的正弦波）进行测试可以帮助验证平滑效果，然后再将其应用于真实世界的数据流。