{"id":1326,"date":"2023-07-26T20:57:06","date_gmt":"2023-07-26T20:57:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%87%e0%b8%8a%e0%b8%b1%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%a3%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%a2\/"},"modified":"2023-07-26T20:57:06","modified_gmt":"2023-07-26T20:57:06","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%87%e0%b8%8a%e0%b8%b1%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%a3%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%a2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%81%e0%b8%a5%e0%b8%b4%e0%b9%89%e0%b8%87%e0%b8%8a%e0%b8%b1%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%a3%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%a2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e21\u0e35\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e01\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32<\/span><\/p>\n

\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e21\u0e38\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e02\u0e2d\u0e07 pandas \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n

 df[' column_name<\/span> ']. rolling<\/span> ( rolling_window<\/span> ). mean<\/span> ()\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2b\u0e21\u0e35\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35 DataFrame \u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e14\u0e31\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#make this example reproducible\n<\/span>n.p. random<\/span> . seeds<\/span> (0)\n\n#create dataset<\/span>\nperiod = np. arange<\/span> (1, 101, 1)\nleads = np. random<\/span> . uniform<\/span> (1, 20, 100)\nsales = 60 + 2*period + np. random<\/span> . normal<\/span> (loc=0, scale=.5*period, size=100)\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' period<\/span> ': period, ' leads<\/span> ': leads, ' sales<\/span> ': sales})\n\n#view first 10 rows\n<\/span>df. head<\/span> (10)\n\n   period leads sales\n0 1 11.427457 61.417425\n1 2 14.588598 64.900826\n2 3 12.452504 66.698494\n3 4 11.352780 64.927513\n4 5 9.049441 73.720630\n5 6 13.271988 77.687668\n6 7 9.314157 78.125728\n7 8 17.943687 75.280301\n8 9 19.309592 73.181613\n9 10 8.285389 85.272259\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07 “\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22” \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a 5 \u0e07\u0e27\u0e14\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n
 #find rolling mean of previous 5 sales periods\n<\/span>df[' rolling_sales_5<\/span> '] = df[' sales<\/span> ']. rolling<\/span> (5). mean<\/span> ()\n\n#view first 10 rows\n<\/span>df. head<\/span> (10)\n\n\tperiod leads sales rolling_sales_5\n0 1 11.427457 61.417425 NaN\n1 2 14.588598 64.900826 NaN\n2 3 12.452504 66.698494 NaN\n3 4 11.352780 64.927513 NaN\n4 5 9.049441 73.720630 66.332978\n5 6 13.271988 77.687668 69.587026\n6 7 9.314157 78.125728 72.232007\n7 8 17.943687 75.280301 73.948368\n8 9 19.309592 73.181613 75.599188\n9 10 8.285389 85.272259 77.909514\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 5 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 5 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n
 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 5: (61.417+64.900+66.698+64.927+73.720)\/5 = 66.33<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c:<\/span><\/p>\n
 #find rolling mean of previous 5 leads periods \ndf[' rolling_leads_5<\/span> '] = df[' leads<\/span> ']. rolling<\/span> (5). mean<\/span> ()<\/span>\n\n#find rolling mean of previous 5 leads periods\n<\/span>df[' rolling_sales_5<\/span> '] = df[' sales<\/span> ']. rolling<\/span> (5). mean<\/span> ()\n\n#view first 10 rows\n<\/span>df. head<\/span> (10)\n\n\tperiod leads sales rolling_sales_5 rolling_leads_5\n0 1 11.427457 61.417425 NaN NaN\n1 2 14.588598 64.900826 NaN NaN\n2 3 12.452504 66.698494 NaN NaN\n3 4 11.352780 64.927513 NaN NaN\n4 5 9.049441 73.720630 66.332978 11.774156\n5 6 13.271988 77.687668 69.587026 12.143062\n6 7 9.314157 78.125728 72.232007 11.088174\n7 8 17.943687 75.280301 73.948368 12.186411\n8 9 19.309592 73.181613 75.599188 13.777773\n9 10 8.285389 85.272259 77.909514 13.624963\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e08\u0e38\u0e14\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e48\u0e27\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 Matplotlib \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt<\/span>\nplt. plot<\/span> (df[' rolling_sales_5<\/span> '], label=' Rolling Mean<\/span> ')<\/span>\nplt. plot<\/span> (df[' sales<\/span> '], label=' Raw Data<\/span> ')<\/span>\nplt. legend<\/span> ()<\/span>\nplt. ylabel<\/span> (' Sales<\/span> ')<\/span>\nplt. xlabel<\/span> (' Period<\/span> ')<\/span>\nplt. show<\/span> ()<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19<\/p>\n
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