هموار سازی داده ها به یک رویکرد آماری از بین بردن مسافت های دور از مجموعه داده ها اشاره دارد تا الگوهای مورد توجه قرار بگیرند. با استفاده از الگوریتم ها برای از بین بردن نویز آماری از مجموعه داده ها حاصل می شود. استفاده از هموار سازی داده ها می تواند به الگوهای پیش بینی ، مانند مواردی که در قیمت سهم دیده می شود ، کمک کند.
در حین تدوین داده ها ، ممکن است برای کاهش یا از بین بردن هرگونه واریانس گسترده یا سایر صداهای آماری تغییر یابد. هموار سازی داده ها به بازرگانان یا آمارشناسان کمک می کند تا به داده های زیادی نگاه کنند - که می تواند برای پردازش پیچیده باشد - برای یافتن روندها یا الگویی که در غیر این صورت از آنها غافل می شوند.
چنین رویکردی از پیشرفت های ساده برای پیش بینی الگوهای مختلف بهتر استفاده می کند. این امر با جلوگیری از هرگونه داده بی ثبات از داده ها و ترسیم منحنی نرم تر در نقاط داده ، بر ایجاد یک جهت اصلی برای نقاط اصلی داده ها تمرکز دارد.
خلاصه
- هموار سازی داده ها را می توان به عنوان یک رویکرد آماری برای از بین بردن مسافت های دور از مجموعه داده ها تعریف کرد تا الگوهای قابل توجه تر شود.
- روش تصادفی ، میانگین حرکت ساده ، پیاده روی تصادفی ، نمایی ساده و میانگین متحرک نمایی برخی از روشهای مورد استفاده برای هموار سازی داده ها است.
- هموار سازی داده ها می تواند در شناسایی روند مشاغل ، اوراق بهادار مالی و اقتصاد کمک کند.
روشهای هموار سازی داده ها
روش تصادفی ، میانگین حرکت ساده ، پیاده روی تصادفی ، نمایی ساده و میانگین متحرک نمایی برخی از روش هایی است که می تواند برای هموار سازی داده ها استفاده شود. روشهای متداول در زیر بحث شده است:
1. نمایی ساده
روش نمایی ساده به دلیل سهولت در محاسبه ، انعطاف پذیری و عملکرد خوب ، یک روش صاف کننده داده محبوب است. از یک محاسبه متوسط برای اختصاص وزن در حال کاهش نمایی با شروع جدیدترین استفاده استفاده می کند. این روش را می توان به راحتی آموخت و کاربرد داشت.
پیش بینی ها دقیق در نظر گرفته می شوند زیرا تفاوت بین پیش بینی های واقعی و آنچه واقعاً اتفاق می افتد در رویکرد نمایی ساده به حساب می آید. با این حال ، این روش قادر به مدیریت خوب روند نیست. از این رو ، هنگامی که تغییرات چرخه ای وجود نداشته باشد ، از آن استفاده می شود.
2. میانگین حرکت
روش متوسط در حال حرکت در صورت وجود تنوع فصلی جزئی یا بدون استفاده از آن به بهترین وجه استفاده می شود. حرکت هموار سازی داده های متوسط برای جدا کردن تغییرات تصادفی استفاده می شود.
این یک رویکرد صاف کننده داده ساده است که اقتصاددانان برای ارزیابی الگوهای اساسی در مجوزهای ساخت و سایر مجموعه داده های بی ثبات از آن استفاده می کنند. میانگین حرکت نقاط داده های ماهانه را به واحدهای زمانی طولانی تر از یک ماه ، مانند میانگین داده های چند ماه ، ادغام می کند.
3. پیاده روی تصادفی
روش هموار سازی داده پیاده روی تصادفی معمولاً برای توصیف الگوهای موجود در ابزارهای مالی استفاده می شود. برخی از سرمایه گذاران فکر می کنند که حرکت گذشته در قیمت یک امنیت و جنبش های آینده نمی تواند مرتبط باشد. آنها از روش پیاده روی تصادفی استفاده می کنند ، که فرض می کند که یک متغیر تصادفی هنگام اضافه شدن به آخرین نقطه داده در دسترس ، نقاط بالقوه داده را ارائه می دهد.
4- میانگین متحرک نمایی
در رویکرد میانگین متحرک نمایی ، وزن ها پس از استفاده از روش هموار سازی نمایی ، به مشاهدات تاریخی اعمال می شود. این بیشتر روی آخرین مشاهدات داده تمرکز دارد. از این رو ، میانگین متحرک نمایی سریعتر از تغییر قیمت نسبت به روش متوسط حرکت ساده پاسخ می دهد.
علاوه بر این ، پیش بینی ها فقط به پیش بینی نوسانات قبلی و تغییر قیمت چرخه قبلی نیاز دارند. پیش بینی لازم نیست با استفاده از سابقه بازده قیمت طولانی محاسبه شود.
مزایای هموار سازی داده ها
روشهای هموار سازی داده ها قابل درک و پیاده سازی هستند. این می تواند در شناسایی روندهای مشاغل ، اوراق بهادار مالی و اقتصاد کمک کند.
هموار سازی داده ها می تواند به افشای الگوهای در داده های پیچیده کمک کند. این امر در پیش بینی جهت معمول نقطه داده مشاهده شده بعدی کمک می کند. اگر کاربران به نقاط داده خاصی احتیاج ندارند ، در صورت عدم علاقه به کاربر ، صاف کردن داده ها نقاط داده را از بین می برد.
همچنین به تولید نمودارهای صاف کمک می کند که روند و الگوهای را به تصویر می کشد.
محدودیت های هموار سازی داده ها
هموار سازی داده ها لزوماً تفسیری از مضامین یا الگوهای مورد نظر برای تشخیص ارائه نمی دهد. همچنین می تواند با تمرکز روی دیگران به نقاط داده خاصی کمک کند.
بعضی اوقات ، صاف کردن داده ها ممکن است نقاط داده قابل استفاده را از بین ببرد. اگر مجموعه داده فصلی باشد و کاملاً منعکس کننده واقعیت تولید شده توسط نقاط داده باشد ، ممکن است منجر به پیش بینی های نادرست شود. علاوه بر این ، هموار سازی داده ها می تواند مستعد اختلال قابل توجهی از طرف دور داده ها باشد.
بیشتر بدانید
برای ادامه پیشرفت حرفه خود ، منابع اضافی زیر مفید خواهد بود:
