Какво е изглаждане на данни?
Изглаждането на данни се извършва с помощта на алгоритъм за премахване на шум от набор от данни. Това позволява да се откроят важни модели. Изглаждането на данни може да се използва за прогнозиране на тенденциите, като тези, които се намират в цените на ценните книжа.
Изгладените данни са за предпочитане, защото обикновено идентифицират промените в икономиката в сравнение с негладните данни.
Обяснение на изглаждане на данни
Когато се компилират данни, може да се манипулира, за да се премахне или намали променливостта или всеки друг вид шум. Това се нарича изглаждане на данни.
Идеята на изглаждането на данните е, че тя може да идентифицира опростени промени, за да помогне за прогнозиране на различни тенденции и модели. Той действа като помощно средство за статистици или търговци, които трябва да прегледат много данни - които често могат да бъдат сложни за усвояване - за да намерят модели, които иначе не биха могли да видят.
За да обясните с визуално представяне, представете си едногодишна диаграма за акциите на компанията X. Всяка отделна висока точка на диаграмата за запаса може да бъде намалена, докато се повишат всички по-ниски точки. Това би направило по-плавна крива, като по този начин ще помогне на инвеститора да направи прогнози за това как може да се представи акцията в бъдеще.
Методи за изглаждане на данни
Има различни методи, при които може да се направи изглаждане на данни. Някои от тях включват случаен метод, произволно ходене, подвижна средна стойност, просто експоненциално, линейно експоненциално и сезонно експоненциално изглаждане.
Изгладената подвижна средна стойност поставя еднакво тегло както на скорошните цени, така и на историческите.
Моделът на случайни разходки обикновено се използва за описание на поведението на финансови инструменти, като например акции. Някои инвеститори смятат, че няма връзка между предишното движение в цената на ценната книга и нейното бъдещо движение. Изравняването на случайното ходене предполага, че бъдещите точки от данни ще се равняват на последната налична точка на данни плюс случайна променлива. Техническите и фундаментални анализатори не са съгласни с тази идея; те вярват, че бъдещите движения могат да бъдат екстраполирани чрез изследване на минали тенденции.
Често използвана в техническия анализ, подвижната средна стойност изравнява ценовото действие, докато филтрира нестабилността от случайни движения на цените. Този процес се основава на минали цени, което го прави индикатор за следване или изоставане.
Плюсове и минуси на изглаждане на данни
Изглаждането на данни може да се използва за идентифициране на тенденциите в икономиката, ценни книжа като акции, настроение на потребителите или за други бизнес цели.
Ключови заведения
- Изглаждането на данни използва алгоритъм за премахване на шума от набор от данни, позволявайки да се откроят важни модели. Може да се използва за прогнозиране на тенденции, като например тези, намерени в цените на ценните книжа. Различните модели за изглаждане на данни включват произволен метод, произволно ходене и подвижна средна стойност. игнориран.
Например, икономист може да изглади данните, за да направи сезонни корекции за определени показатели като продажбите на дребно, като намали вариациите, които могат да възникнат всеки месец, като празници или цени на газ.
Има обаче недостатъци при използването на този инструмент. Изглаждането на данни не винаги дава обяснение на тенденциите или моделите, които помага да се идентифицират. Това може също да доведе до игнориране на определени точки от данни, като се подчертае други.
