डेटा स्मूथिंग परिभाषा
डेटा सेट से शोर को हटाने के लिए एक एल्गोरिथ्म का उपयोग करके डेटा चौरसाई किया जाता है। यह महत्वपूर्ण पैटर्न को बाहर खड़ा करने की अनुमति देता है। डेटा स्मूथिंग का उपयोग रुझानों की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि प्रतिभूतियों की कीमतों में पाया जाता है।
चिकना डेटा पसंद किया जाता है क्योंकि यह आम तौर पर अनचाहे डेटा की तुलना में अर्थव्यवस्था में परिवर्तन की पहचान करता है।
डेटा चौरसाई समझाया
जब डेटा संकलित किया जाता है, तो इसे किसी भी अस्थिरता, या किसी अन्य प्रकार के शोर को हटाने या कम करने के लिए हेरफेर किया जा सकता है। इसे डेटा स्मूथिंग कहा जाता है।
डेटा चौरसाई के पीछे का विचार यह है कि विभिन्न रुझानों और पैटर्न की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए सरलीकृत परिवर्तनों की पहचान कर सकता है। यह सांख्यिकीविदों या व्यापारियों के लिए एक सहायता के रूप में कार्य करता है, जिन्हें बहुत सारे आंकड़ों पर ध्यान देने की आवश्यकता होती है - जिन्हें अक्सर पचाने के लिए जटिल किया जा सकता है - पैटर्न को खोजने के लिए जो वे अन्यथा नहीं देखेंगे।
एक दृश्य प्रतिनिधित्व के साथ समझाने के लिए, कंपनी एक्स के स्टॉक के लिए एक साल के चार्ट की कल्पना करें। स्टॉक के लिए चार्ट पर प्रत्येक व्यक्तिगत उच्च बिंदु को सभी निचले बिंदुओं को ऊपर उठाते हुए कम किया जा सकता है। यह एक चिकनी वक्र बना देगा, इस प्रकार एक निवेशक को भविष्य में स्टॉक कैसे प्रदर्शन कर सकता है, इसके बारे में भविष्यवाणियां करने में मदद करता है।
डेटा चौरसाई तरीके
अलग-अलग तरीके हैं जिनमें डेटा स्मूथिंग किया जा सकता है। इनमें से कुछ में यादृच्छिक विधि, यादृच्छिक चलना, चलती औसत, सरल घातीय, रैखिक घातीय, और मौसमी घातीय चौरसाई शामिल हैं।
एक चिकनी चलती औसत जगह हाल की कीमतों और ऐतिहासिक दोनों के लिए समान वजन रखती है।
रैंडम वॉक मॉडल का उपयोग आमतौर पर स्टॉक जैसे वित्तीय साधनों के व्यवहार का वर्णन करने के लिए किया जाता है। कुछ निवेशकों का मानना है कि सुरक्षा के मूल्य और उसके भविष्य के आंदोलन में पिछले आंदोलन के बीच कोई संबंध नहीं है। रैंडम वॉक स्मूथिंग मानती है कि भविष्य के डेटा पॉइंट पिछले उपलब्ध डेटा पॉइंट और एक रैंडम वैरिएबल के बराबर होंगे। तकनीकी और मौलिक विश्लेषक इस विचार से असहमत हैं; उनका मानना है कि भविष्य के आंदोलनों को अतीत के रुझानों की जांच करके अलग किया जा सकता है।
अक्सर तकनीकी विश्लेषण में उपयोग किया जाता है, चलती औसत मूल्य कार्रवाई को सुचारू करता है जबकि यह यादृच्छिक मूल्य आंदोलनों से अस्थिरता को फ़िल्टर करता है। यह प्रक्रिया अतीत की कीमतों पर आधारित है, जो इसे एक प्रवृत्ति-निम्नलिखित या लैगिंग-संकेतक बनाती है।
पेशेवरों और डेटा चौरसाई के विपक्ष
अर्थव्यवस्था में रुझानों की पहचान करने में मदद करने के लिए डेटा स्मूथिंग का उपयोग किया जा सकता है, प्रतिभूतियों जैसे स्टॉक, उपभोक्ता भावना या अन्य व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए।
चाबी छीन लेना
- डेटा चौरसाई एक डेटा सेट से शोर को हटाने के लिए एक एल्गोरिथ्म का उपयोग करती है, जिससे महत्वपूर्ण पैटर्न बाहर खड़े हो सकते हैं।
- इसका उपयोग रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि प्रतिभूतियों की कीमतों में पाए जाने वाले।
- विभिन्न डेटा चौरसाई मॉडल में यादृच्छिक विधि, यादृच्छिक चलना और चलती औसत शामिल हैं।
- जबकि डेटा चौरसाई कुछ रुझानों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकती है, इससे कुछ डेटा बिंदुओं को अनदेखा किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, एक अर्थशास्त्री कुछ संकेतकों जैसे खुदरा बिक्री के लिए मौसमी समायोजन करने के लिए डेटा को सुचारू कर सकता है, जो हर महीने छुट्टियों या गैस की कीमतों की तरह भिन्नता को कम कर सकता है।
हालांकि, इस उपकरण का उपयोग करने के लिए पतन हैं। डेटा चौरसाई हमेशा उन रुझानों या पैटर्नों का स्पष्टीकरण प्रदान नहीं करता है जो इसे पहचानने में मदद करता है। यह कुछ डेटा बिंदुओं को भी अनदेखा कर सकता है, ताकि दूसरों पर जोर दिया जा सके।
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