在分组中移动滚动平均而不进行变换？

在分组中移动滚动平均而不进行变换是一种数据处理技术，用于计算数据序列中连续子序列的平均值，而不改变原始数据的顺序和数值。这种方法常用于时间序列分析、信号处理和数据预处理等领域。

移动滚动平均的基本思想是通过定义一个固定大小的窗口，在数据序列上滑动该窗口，并计算窗口内数据的平均值。随着窗口滑动，每次计算得到的平均值都会更新，从而得到一系列平均值。

优势：

1. 平滑数据：移动滚动平均可以平滑数据序列，减少噪声和异常值的影响，使数据变得更加稳定。
2. 趋势分析：通过计算连续子序列的平均值，可以观察数据的趋势变化，帮助分析人员更好地理解数据的走势。
3. 数据预测：基于移动滚动平均的历史数据，可以进行简单的预测，用于预测未来的数据趋势。

应用场景：

1. 股票市场分析：移动滚动平均常用于股票市场中的技术分析，用于平滑股价曲线，发现趋势和预测未来走势。
2. 传感器数据处理：在物联网领域，移动滚动平均可以用于处理传感器数据，平滑噪声并提取有用的信息。
3. 经济数据分析：移动滚动平均可以用于分析经济数据，如GDP、通货膨胀率等，帮助观察经济趋势和预测未来发展。

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