Làm mịn dữ liệu là gì?
Làm mịn dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng thuật toán để loại bỏ nhiễu khỏi bộ dữ liệu. Điều này cho phép các mẫu quan trọng nổi bật. Làm mịn dữ liệu có thể được sử dụng để giúp dự đoán xu hướng, chẳng hạn như những xu hướng được tìm thấy trong giá chứng khoán.
Dữ liệu được làm mịn được ưa thích vì nó thường xác định những thay đổi trong nền kinh tế so với dữ liệu không được cung cấp.
Giải thích làm mịn dữ liệu
Khi dữ liệu được biên dịch, nó có thể được thao tác để loại bỏ hoặc giảm bất kỳ biến động hoặc bất kỳ loại nhiễu nào khác. Điều này được gọi là làm mịn dữ liệu.
Ý tưởng đằng sau việc làm mịn dữ liệu là nó có thể xác định các thay đổi đơn giản hóa để giúp dự đoán các xu hướng và mô hình khác nhau. Nó hoạt động như một công cụ hỗ trợ cho các nhà thống kê hoặc nhà giao dịch, những người cần xem xét nhiều dữ liệu mà thường có thể phức tạp để tiêu hóa để tìm các mẫu mà họ không thấy.
Để giải thích với biểu diễn trực quan, hãy tưởng tượng biểu đồ một năm cho cổ phiếu của Công ty X. Mỗi điểm cao riêng lẻ trên biểu đồ cho cổ phiếu có thể được giảm trong khi tăng tất cả các điểm thấp hơn. Điều này sẽ làm cho một đường cong mượt mà hơn, do đó giúp một nhà đầu tư đưa ra dự đoán về cách cổ phiếu có thể hoạt động trong tương lai.
Phương pháp làm mịn dữ liệu
Có nhiều phương pháp khác nhau trong đó làm mịn dữ liệu có thể được thực hiện. Một số trong số này bao gồm phương pháp ngẫu nhiên, đi bộ ngẫu nhiên, trung bình di chuyển, hàm mũ đơn giản, hàm mũ tuyến tính và làm mịn theo cấp số nhân theo mùa.
Một trung bình di chuyển được làm mịn có trọng lượng tương đương với cả giá gần đây và giá lịch sử.
Mô hình đi bộ ngẫu nhiên thường được sử dụng để mô tả hành vi của các công cụ tài chính như cổ phiếu. Một số nhà đầu tư tin rằng không có mối quan hệ nào giữa chuyển động trong quá khứ về giá của chứng khoán và chuyển động trong tương lai của nó. Làm mịn bước đi ngẫu nhiên giả định rằng các điểm dữ liệu trong tương lai sẽ bằng điểm dữ liệu có sẵn cuối cùng cộng với một biến ngẫu nhiên. Các nhà phân tích kỹ thuật và cơ bản không đồng ý với ý tưởng này; họ tin rằng các phong trào trong tương lai có thể được ngoại suy bằng cách kiểm tra các xu hướng trong quá khứ.
Thường được sử dụng trong phân tích kỹ thuật, đường trung bình di chuyển làm giảm bớt hành động giá trong khi nó lọc biến động từ biến động giá ngẫu nhiên. Quá trình này dựa trên giá cả trong quá khứ, làm cho nó trở thành một chỉ báo theo xu hướng hoặc theo sau xu hướng.
Ưu và nhược điểm của việc làm mịn dữ liệu
Làm mịn dữ liệu có thể được sử dụng để giúp xác định xu hướng trong nền kinh tế, chứng khoán như cổ phiếu, tình cảm của người tiêu dùng hoặc cho các mục đích kinh doanh khác.
Chìa khóa chính
- Làm mịn dữ liệu sử dụng thuật toán để loại bỏ nhiễu khỏi tập dữ liệu, cho phép các mẫu quan trọng nổi bật. Nó có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng, chẳng hạn như các xu hướng được tìm thấy trong giá chứng khoán. Các mô hình làm mịn dữ liệu khác nhau bao gồm phương pháp ngẫu nhiên, bước đi ngẫu nhiên và trung bình di chuyển. Làm mịn dữ liệu có thể giúp dự đoán một số xu hướng nhất định, nó có thể dẫn đến một số điểm dữ liệu nhất định mặc kệ.
Ví dụ, một nhà kinh tế có thể làm mịn dữ liệu để điều chỉnh theo mùa cho một số chỉ số nhất định như doanh số bán lẻ bằng cách giảm các biến thể có thể xảy ra mỗi tháng như ngày lễ hoặc giá xăng.
Tuy nhiên, có những nhược điểm khi sử dụng công cụ này. Làm mịn dữ liệu không phải lúc nào cũng cung cấp một lời giải thích về các xu hướng hoặc các mẫu mà nó giúp xác định. Nó cũng có thể dẫn đến các điểm dữ liệu nhất định bị bỏ qua bằng cách nhấn mạnh các điểm khác.
