Što je zaglađivanje podataka?
Izglađivanje podataka vrši se korištenjem algoritma za uklanjanje buke iz skupa podataka. To omogućuje da se ističu važni obrasci. Izglađivanje podataka može se koristiti za predviđanje trendova, poput onih koji se nalaze u cijenama vrijednosnih papira.
Izglađeni podaci preferiraju se jer oni uglavnom identificiraju promjene u ekonomiji u usporedbi s neskladnim podacima.
Objašnjenje podataka
Prilikom sastavljanja podataka, njime se može manipulirati kako bi se uklonila ili smanjila volatilnost ili bilo koja druga vrsta buke. To se naziva izglađivanje podataka.
Ideja iza zaglađivanja podataka je da se mogu identificirati pojednostavljene promjene kako bi se moglo predvidjeti različite trendove i obrasce. Djeluje kao pomoć za statističare ili trgovce koji trebaju pogledati puno podataka - koje su često složene za probavu - kako bi pronašli obrasce koje inače ne bi vidjeli.
Da biste objasnili vizualnim prikazom, zamislite jednogodišnji grafikon dionica tvrtke X. Svaka pojedinačna visoka točka na grafikonu može se smanjiti uz podizanje svih donjih bodova. To bi omogućilo glatku krivulju i na taj način pomoglo investitoru da predvidi kako će dionice raditi u budućnosti.
Metode izglađivanja podataka
Postoje različite metode u kojima se može izglađivati podatke. Neki od njih uključuju slučajnu metodu, slučajni hod, pomični prosjek, jednostavno eksponencijalno, linearno eksponencijalno i sezonsko eksponencijalno izglađivanje.
Glatki pomični prosjek daje jednaku težinu kako nedavnim cijenama, tako i povijesnim.
Model slučajnog hodanja obično se koristi za opisivanje ponašanja financijskih instrumenata poput zaliha. Neki ulagači smatraju da ne postoji veza između prošlog kretanja u cijeni vrijednosnog papira i njegovog kretanja u budućnosti. Slučajno izravnavanje hoda pretpostavlja da će buduće podatkovne točke biti jednake posljednjoj dostupnoj točki podataka plus slučajnoj varijabli. Tehnički i temeljni analitičari se ne slažu s ovom idejom; vjeruju da se budući pokreti mogu ekstrapolirati ispitivanjem prošlih trendova.
Često korišten u tehničkoj analizi, pokretni prosjek izglađuje radnju cijena dok filtrira volatilnost iz nasumičnih kretanja cijena. Taj se proces temelji na prošlim cijenama, što ga čini trendovima koji slijede ili zaostaju.
Za i protiv izglađivanja podataka
Izglađivanje podataka može se koristiti za prepoznavanje trendova u gospodarstvu, vrijednosnih papira kao što su zalihe, raspoloženje potrošača ili u druge poslovne svrhe.
Ključni odvodi
- Zaglađivanje podataka koristi algoritam za uklanjanje buke iz skupa podataka, omogućujući istaknuti važne uzorke. Može se koristiti za predviđanje trendova, poput onih koji se nalaze u cijenama vrijednosnih papira. Različiti modeli izravnavanja podataka uključuju slučajnu metodu, slučajni hod i pomični prosjek. Dok izravnavanje podataka može pomoći u predviđanju određenih trendova, može dovesti do određenih točaka podataka zanemarena.
Na primjer, ekonomist može izravnati podatke kako bi izvršio sezonska prilagođavanja za određene pokazatelje poput maloprodajne prodaje, smanjujući varijacije koje se mogu pojaviti svakog mjeseca, poput praznika ili cijene plina.
Međutim, postoji nedostatak korištenja ovog alata. Izglađivanje podataka ne daje uvijek objašnjenje trendova ili obrazaca koji pomažu u prepoznavanju. Također može dovesti do zanemarivanja određenih podatkovnih točaka naglašavanjem drugih.
