Ano ang Smoothing ng Data?
Ang data smoothing ay ginagawa sa pamamagitan ng paggamit ng isang algorithm upang maalis ang ingay mula sa isang set ng data. Pinapayagan nito ang mga mahahalagang pattern upang malantad. Ang data smoothing ay maaaring magamit upang makatulong na mahulaan ang mga uso, tulad ng mga matatagpuan sa mga presyo ng seguridad.
Ang data ng smoothed ay ginustong dahil sa pangkalahatan ay kinikilala ang mga pagbabago sa ekonomiya kumpara sa data na walang nakaganyak.
Ipinaliwanag ang Smoothing ng Data
Kapag ang data ay naipon, maaari itong manipulahin upang alisin o mabawasan ang anumang pagkasumpungin, o anumang iba pang uri ng ingay. Ito ay tinatawag na data smoothing.
Ang ideya sa likod ng data smoothing ay maaari itong makilala ang pinasimple na mga pagbabago upang makatulong na mahulaan ang iba't ibang mga uso at pattern. Ito ay nagsisilbing tulong para sa mga istatistika o mangangalakal na kailangang tumingin ng maraming data - na madalas na kumplikado upang matunaw — upang makahanap ng mga pattern na hindi nila nakikita.
Upang ipaliwanag sa isang visual na representasyon, isipin ang isang isang taong tsart para sa stock ng Company X. Ang bawat indibidwal na mataas na punto sa tsart para sa stock ay maaaring mabawasan habang pinalalaki ang lahat ng mas mababang mga puntos. Makakagawa ito ng isang mas maayos na curve, kaya tumutulong sa isang mamumuhunan na gumawa ng mga hula tungkol sa kung paano maaaring gumanap ang stock sa hinaharap.
Mga Paraan ng Smoothing ng Data
Mayroong iba't ibang mga pamamaraan kung saan maaaring magawa ang data smoothing. Ang ilan sa mga ito ay kasama ang random na pamamaraan, random na lakad, average na paglipat, simpleng exponential, linear exponential, at pana-panahong exponential smoothing.
Ang isang smoothed na gumagalaw na average na mga lugar na pantay na timbang sa parehong mga kamakailan-lamang na presyo at makasaysayang mga.
Ang random na modelo ng lakad ay karaniwang ginagamit upang ilarawan ang pag-uugali ng mga instrumento sa pananalapi tulad ng stock. Ang ilang mga namumuhunan ay naniniwala na walang kaugnayan sa pagitan ng nakaraang paggalaw sa presyo ng isang seguridad at sa hinaharap na kilusan. Ipinapalagay ng Random na paglalakad ng paglalakad na ang mga puntos sa hinaharap na data ay katumbas ng huling magagamit na punto ng data kasama ang isang random variable. Hindi sumasang-ayon ang mga teknikal at pangunahing analyst sa ideyang ito; naniniwala sila na ang mga paggalaw sa hinaharap ay maaaring ma-extrapolated sa pamamagitan ng pagsusuri sa mga nakaraang uso.
Kadalasang ginagamit sa teknikal na pagsusuri, ang gumagalaw na average ay kumikiskis sa pagkilos ng presyo habang pinupunan nito ang pagkasumpungin mula sa mga random na paggalaw ng presyo. Ang prosesong ito ay batay sa mga nakaraang presyo, na ginagawang isang sumusunod na trend o sumusunod na tagpahiwatig.
Mga kalamangan at kahinaan ng Data Smoothing
Ang data smoothing ay maaaring magamit upang matukoy ang mga uso sa ekonomiya, mga seguridad tulad ng stock, sentimyento sa consumer, o para sa iba pang mga layuning pangnegosyo.
Mga Key Takeaways
- Ang smoothing ng data ay gumagamit ng isang algorithm upang maalis ang ingay mula sa isang set ng data, na nagpapahintulot sa mga mahahalagang pattern na lumabas. Maaari itong magamit upang mahulaan ang mga uso, tulad ng mga natagpuan sa mga presyo ng seguridad.Ang mga modelo ng makinis na data ay nagsasama ng mga random na pamamaraan, random na paglalakad, at paglipat ng average.While data smoothing ay makakatulong na mahulaan ang ilang mga uso, maaari itong humantong sa ilang mga punto ng data na hindi pinansin.
Halimbawa, ang isang ekonomista ay maaaring makinis ang data upang gumawa ng mga pana-panahon na pagsasaayos para sa ilang mga tagapagpahiwatig tulad ng mga benta ng tingi sa pamamagitan ng pagbabawas ng mga pagkakaiba-iba na maaaring mangyari sa bawat buwan tulad ng mga pista opisyal o presyo ng gas.
May mga pagbagsak sa paggamit ng tool na ito, gayunpaman. Ang data smoothing ay hindi palaging nagbibigay ng paliwanag sa mga uso o pattern na nakakatulong na makilala. Maaari rin itong humantong sa ilang mga punto ng data na hindi pinansin sa pamamagitan ng pagbibigay diin sa iba.
