Cómo calcular la media móvil acumulativa en Python/SQLAlchemy/Flask

Question

Daré un contexto para que tenga sentido. Estoy capturando las valoraciones de los clientes de los productos en una tabla (clasificación) y quiero poder devolver una media móvil acumulativa de las calificaciones según el tiempo.

Un ejemplo básico sigue teniendo una calificación por día:

02 FEB - Rating: 5 - Cum Avg: 5 
03 FEB - Rating: 4 - Cum Avg: (5+4)/2 = 4.5 
04 FEB - Rating: 1 - Cum Avg: (5+4+1)/3 = 3.3 
05 FEB - Rating: 5 - Cum Avg: (5+4+1+5)/4 = 3.75 
Etc... 

Estoy tratando de pensar en un enfoque que no se escala horrible.

Mi idea actual es tener una función que se dispara cuando se inserta una fila en la tabla de clasificación que se resuelve el Cum Promedio basado en la fila anterior de ese producto

Así los campos sería algo así como:

TABLE: Rating 
| RatingId | DateTime | ProdId | RatingVal | RatingCnt | CumAvg | 

Pero esto parece una manera bastante peligrosa de almacenar los datos.

¿Cuál sería la (o alguna) forma de lograr esto? Si tuviera que usar el 'disparador' de géneros, ¿cómo haces eso en SQLAlchemy?

¡Todos y cada uno de los consejos apreciados!

Answer 1

No sé sobre SQLAlchemy, pero podría utilizar un enfoque de esta manera:

• Almacene el promedio acumulativo y el recuento de calificación por separado de las calificaciones individuales.
• Cada vez que reciba una nueva calificación, actualizar la media y la Cuenta de clasificación acumulada:
  • NEW_COUNT = old_count + 1
  • new_average = ((old_average * old_count) + new_rating)/NEW_COUNT
• Opcionalmente, almacene una fila para cada nueva calificación.

La actualización del promedio y el recuento de calificación se pueden realizar con una sola instrucción de SQL.

Answer 2

creo que debe almacenar el MA en una lista 2 elemento, que sería mucho más simple:

#first rating 5 is rating number 0 
a = [5,0] 

#next: 
for i in rating: 
a = [(a[0]*a[1]+lastRating)/(a[1]+1),a[1]+1] 

adiós