డేటా స్మూతీంగ్ అంటే ఏమిటి?
డేటా సమితి నుండి శబ్దాన్ని తొలగించడానికి అల్గోరిథం ఉపయోగించి డేటా సున్నితంగా జరుగుతుంది. ఇది ముఖ్యమైన నమూనాలను నిలబెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది. సెక్యూరిటీల ధరలలో కనిపించే ధోరణులను అంచనా వేయడంలో డేటా స్మూతీంగ్ ఉపయోగపడుతుంది.
సున్నితమైన డేటాకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది ఎందుకంటే ఇది సాధారణంగా అన్‌మూత్ డేటాతో పోలిస్తే ఆర్థిక వ్యవస్థలో మార్పులను గుర్తిస్తుంది.
డేటా స్మూతీంగ్ వివరించబడింది
డేటా కంపైల్ చేయబడినప్పుడు, ఏదైనా అస్థిరతను లేదా ఇతర రకాల శబ్దాన్ని తొలగించడానికి లేదా తగ్గించడానికి దీనిని మార్చవచ్చు. దీన్ని డేటా స్మూతీంగ్ అంటారు.
డేటా సున్నితంగా వెనుక ఉన్న ఆలోచన ఏమిటంటే, విభిన్న పోకడలు మరియు నమూనాలను అంచనా వేయడంలో సహాయపడటానికి ఇది సరళీకృత మార్పులను గుర్తించగలదు. ఇది చాలా డేటాను చూడవలసిన గణాంకవేత్తలకు లేదా వ్యాపారులకు సహాయంగా పనిచేస్తుంది-అవి తరచుగా జీర్ణం కావడానికి సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి-వారు చూడని నమూనాలను కనుగొనడం.
దృశ్య ప్రాతినిధ్యంతో వివరించడానికి, కంపెనీ X యొక్క స్టాక్ కోసం ఒక సంవత్సరం చార్ట్ imagine హించుకోండి. అన్ని దిగువ పాయింట్లను పెంచేటప్పుడు స్టాక్ కోసం చార్టులోని ప్రతి వ్యక్తి హై పాయింట్‌ను తగ్గించవచ్చు. ఇది సున్నితమైన వక్రతను చేస్తుంది, తద్వారా పెట్టుబడిదారుడు భవిష్యత్తులో స్టాక్ ఎలా పని చేయవచ్చనే దాని గురించి అంచనాలు వేయడానికి సహాయపడుతుంది.
డేటా స్మూతీంగ్ పద్ధతులు
డేటా సున్నితంగా చేయడానికి వివిధ పద్ధతులు ఉన్నాయి. వీటిలో కొన్ని యాదృచ్ఛిక పద్ధతి, యాదృచ్ఛిక నడక, కదిలే సగటు, సాధారణ ఘాతాంక, సరళ ఘాతాంక మరియు కాలానుగుణ ఘాతాంక సున్నితత్వం.
సున్నితమైన కదిలే సగటు ఇటీవలి ధరలు మరియు చారిత్రక ధరలకు సమానంగా ఉంటుంది.
యాదృచ్ఛిక నడక నమూనా సాధారణంగా స్టాక్స్ వంటి ఆర్థిక సాధనాల ప్రవర్తనను వివరించడానికి ఉపయోగిస్తారు. కొంతమంది పెట్టుబడిదారులు భద్రతా ధరలో గత కదలికకు మరియు దాని భవిష్యత్ ఉద్యమానికి మధ్య ఎటువంటి సంబంధం లేదని నమ్ముతారు. రాండమ్ వాక్ స్మూతీంగ్ భవిష్యత్ డేటా పాయింట్లు చివరిగా అందుబాటులో ఉన్న డేటా పాయింట్‌తో పాటు యాదృచ్ఛిక వేరియబుల్‌కు సమానంగా ఉంటుందని umes హిస్తుంది. సాంకేతిక మరియు ప్రాథమిక విశ్లేషకులు ఈ ఆలోచనతో విభేదిస్తున్నారు; గత పోకడలను పరిశీలించడం ద్వారా భవిష్యత్ కదలికలను బహిష్కరించవచ్చని వారు నమ్ముతారు.
సాంకేతిక విశ్లేషణలో తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది, కదిలే సగటు ధర చర్యను సున్నితంగా చేస్తుంది, అయితే ఇది యాదృచ్ఛిక ధరల కదలికల నుండి అస్థిరతను ఫిల్టర్ చేస్తుంది. ఈ ప్రక్రియ గత ధరలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది ధోరణిని అనుసరించే - లేదా వెనుకబడి - సూచికగా చేస్తుంది.
డేటా స్మూతీంగ్ యొక్క లాభాలు మరియు నష్టాలు
ఆర్థిక వ్యవస్థలోని పోకడలు, స్టాక్స్, వినియోగదారుల సెంటిమెంట్ లేదా ఇతర వ్యాపార ప్రయోజనాల కోసం సెక్యూరిటీలను గుర్తించడంలో డేటా స్మూతీంగ్ ఉపయోగపడుతుంది.
కీ టేకావేస్
- డేటా సమితి డేటా సమితి నుండి శబ్దాన్ని తొలగించడానికి ఒక అల్గోరిథంను ఉపయోగిస్తుంది, ముఖ్యమైన నమూనాలను నిలబెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది. సెక్యూరిటీల ధరలలో కనిపించే పోకడలను అంచనా వేయడానికి ఇది ఉపయోగపడుతుంది. విభిన్న డేటా సున్నిత నమూనాలలో యాదృచ్ఛిక పద్ధతి, యాదృచ్ఛిక నడక మరియు కదిలే సగటు ఉన్నాయి. డేటా సున్నితత్వం కొన్ని పోకడలను అంచనా వేయడంలో సహాయపడుతుంది, ఇది కొన్ని డేటా పాయింట్లకు దారితీస్తుంది నిర్లక్ష్యం.
ఉదాహరణకు, సెలవుదినాలు లేదా గ్యాస్ ధరలు వంటి ప్రతి నెలా సంభవించే వైవిధ్యాలను తగ్గించడం ద్వారా రిటైల్ అమ్మకాలు వంటి కొన్ని సూచికలకు కాలానుగుణ సర్దుబాట్లు చేయడానికి ఆర్థికవేత్త డేటాను సున్నితంగా చేయవచ్చు.
ఏదేమైనా, ఈ సాధనాన్ని ఉపయోగించడంలో నష్టాలు ఉన్నాయి. డేటా సున్నితత్వం ఎల్లప్పుడూ గుర్తించడంలో సహాయపడే పోకడలు లేదా నమూనాల వివరణను అందించదు. ఇది ఇతరులను నొక్కి చెప్పడం ద్వారా కొన్ని డేటా పాయింట్లను విస్మరించడానికి కూడా దారితీయవచ్చు.
