两种移动方式区别是啥？

由于你没有明确指出是哪两种移动方式，下面我以常见的两种移动方式，即移动平均法和加权移动平均法为例，来为你分析它们的区别。

从计算方法来看，移动平均法是对时间序列数据，按一定的时间间隔（移动期数）逐期移动，计算出一系列的平均数。比如，以3期移动平均为例，就是依次计算每连续3个数据的平均值。而加权移动平均法在计算平均数时，会根据每个数据距离预测期的远近赋予不同的权重，通常距离预测期越近的数据权重越大。例如，在3期加权移动平均中，可能最近一期数据权重为0.5，上一期为0.3，再上一期为0.2，然后用各期数据乘以对应权重后相加得到加权平均值。

在反映数据变化的灵敏度方面，移动平均法对所有参与计算的数据给予相同的权重，因此对数据的变化反应相对较为平稳和滞后。当数据出现突然的波动时，移动平均法计算出的结果不能及时体现这种变化。而加权移动平均法因为加大了近期数据的权重，所以能更灵敏地反映数据的最新变化趋势。如果近期数据有明显的上升或下降趋势，加权移动平均法能更快地捕捉到这种趋势并在计算结果中体现出来。

从适用场景来说，移动平均法适用于数据波动相对较为平稳，没有明显长期趋势和季节性变化的情况，它可以平滑数据，消除短期的随机波动，从而更清晰地显示出数据的基本趋势。加权移动平均法更适用于数据变化较快，且近期数据对未来预测更具参考价值的场景，比如在市场需求变化迅速的行业中，使用加权移动平均法可以更准确地预测未来的市场需求。

综上所述，移动平均法和加权移动平均法在计算方法、对数据变化的灵敏度以及适用场景等方面都存在明显的区别。在实际应用中，需要根据具体的数据特点和分析目的来选择合适的移动方式。