Apakah Data Melicinkan?
Meluruskan data dilakukan dengan menggunakan algoritma untuk menghilangkan bunyi dari set data. Ini membolehkan corak penting ditonjolkan. Perataan data boleh digunakan untuk membantu meramalkan trend, seperti yang terdapat dalam harga sekuriti.
Data smoothed lebih disukai kerana ia secara amnya mengenal pasti perubahan dalam ekonomi berbanding dengan data yang tidak disunting.
Pelepasan Data Dijelaskan
Apabila data dikumpulkan, ia boleh dimanipulasi untuk menghapuskan atau mengurangkan sebarang turun naik, atau jenis bunyi yang lain. Ini dipanggil melicinkan data.
Idea di sebalik smoothing data ialah ia dapat mengenal pasti perubahan mudah untuk membantu meramalkan trend dan corak yang berbeza. Ia bertindak sebagai bantuan untuk ahli statistik atau peniaga yang perlu melihat banyak data-yang selalunya boleh rumit untuk dicerna-untuk mencari corak yang mereka tidak dapat melihat.
Untuk menerangkan dengan perwakilan visual, bayangkan carta satu tahun untuk stok Syarikat X. Setiap titik tinggi individu pada carta untuk stok boleh dikurangkan sambil menaikkan semua mata yang lebih rendah. Ini akan menjadikan keluk yang lebih lancar, dengan itu membantu pelabur membuat ramalan mengenai bagaimana stok boleh dilakukan pada masa akan datang.
Kaedah Pemecahan Data
Terdapat kaedah yang berbeza di mana perataan data boleh dilakukan. Ada yang termasuk kaedah rawak, berjalan rawak, purata bergerak, eksponen mudah, eksponen linier, dan melicinkan eksponen bermusim.
Rata-rata bergerak yang ditempatkan meletakkan kedudukan yang sama dengan harga terkini dan sejarah.
Model jalan rawak biasanya digunakan untuk menggambarkan kelakuan instrumen kewangan seperti stok. Sesetengah pelabur percaya bahawa tidak ada hubungan antara pergerakan lalu dalam harga keselamatan dan pergerakan masa depannya. Peralihan berjalan secara rawak mengandaikan bahawa titik data masa depan akan sama dengan titik data yang terakhir ditambah dengan pemboleh ubah rawak. Penganalisis teknikal dan asas tidak bersetuju dengan idea ini; mereka percaya pergerakan masa depan dapat diekstrapolasi dengan mengkaji trend masa lalu.
Selalunya digunakan dalam analisis teknikal, purata bergerak melancarkan tindakan harga sementara ia menyaring ketidaktentuan dari pergerakan harga rawak. Proses ini didasarkan pada harga terdahulu, menjadikannya penunjuk trend-berikut-atau ketinggalan.
Kebaikan dan Kekurangan Pelepasan Data
Perataan data boleh digunakan untuk membantu mengenal pasti trend dalam ekonomi, sekuriti seperti saham, sentimen pengguna, atau untuk tujuan perniagaan yang lain.
Takeaways Utama
- Perataan data menggunakan algoritma untuk menghilangkan bunyi dari set data, yang membolehkan corak penting ditonjolkan. Ia boleh digunakan untuk meramalkan trend, seperti yang terdapat dalam harga sekuriti. Model pelicaraan data yang berbeza termasuk kaedah rawak, berjalan rawak, dan purata bergerak. Walaupun perataan data dapat membantu meramalkan trend tertentu, ia boleh menyebabkan titik data tertentu diabaikan.
Sebagai contoh, seorang ahli ekonomi boleh melicinkan data untuk membuat pelarasan bermusim untuk penunjuk tertentu seperti jualan runcit dengan mengurangkan variasi yang mungkin berlaku setiap bulan seperti cuti atau harga gas.
Walau bagaimanapun, terdapat kegagalan menggunakan alat ini. Meluruskan data tidak selalu memberikan penjelasan mengenai trend atau pola yang membantu mengenal pasti. Ia juga boleh membawa kepada titik data tertentu yang diabaikan dengan menekankan orang lain.
