ডেটা স্মুথিং

ডেটা স্মুথিং কি?

প্রদত্ত ডেটা সেট থেকে শব্দ অপসারণের জন্য একটি বিশেষ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডেটা স্মুথিং কার্যকর করা হয়। প্রদত্ত প্রক্রিয়াটি ডেটার গুরুত্বপূর্ণ নিদর্শনগুলিকে আলাদা করার অনুমতি দেওয়ার জন্য পরিচিত। ডেটা স্মুথিং ট্রেন্ডের পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করতে পারে - যেমন নিরাপত্তা মূল্যে পাওয়া যায়।

ডেটা মসৃণ করার একটি অন্তর্দৃষ্টি

ডেটা সংকলিত হওয়ার সাথে সাথে যেকোন ধরণের উদ্বায়ীতা বা অন্যান্য ধরণের শব্দ অপসারণ বা হ্রাস করার জন্য এটি কার্যকরভাবে পরিচালনা করা যেতে পারে। এটিকে ডেটা মসৃণ করার প্রক্রিয়া হিসাবে উল্লেখ করা হয়।

ডেটা স্মুথিং প্রক্রিয়ার পিছনে মূল ধারণাটি হল যে এটি বিভিন্ন নিদর্শন এবং প্রবণতাগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সরলীকৃত পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম। এটি ব্যবসায়ী বা পরিসংখ্যানবিদদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হিসাবে কাজ করে যাদের প্রচুর ডেটা মোকাবেলা করতে হয় - প্রায়শই বেশ জটিল বলে পরিচিত, এমন প্যাটার্নগুলি খুঁজে বের করার জন্য যা অন্যথায় দেখা সম্ভব হবে না।

কিছু ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা দিয়ে একই ব্যাখ্যা করার জন্য, আপনাকে এক বছরের জন্য কিছু কোম্পানি X এর স্টকের একটি চার্ট ধরে নিতে হবে। প্রদত্ত চার্টে, প্রদত্ত নিম্ন পয়েন্টগুলি বাড়ানোর সময় প্রদত্ত স্টকের জন্য প্রতিটি পৃথক উচ্চ পয়েন্ট হ্রাস করা যেতে পারে। এটি চার্টে একটি মসৃণ বক্ররেখা নিশ্চিত করবে। এটি বিনিয়োগকারীদের স্টক সম্পর্কে কার্যকর ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে যে আগামী ভবিষ্যতে পারফর্ম হতে পারে।

ডেটা মসৃণ করার পদ্ধতি

ডেটা মসৃণ করার জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে যা কার্যকরভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে। কিছু সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে চলন্ত গড়, র্যান্ডম ওয়াক, এলোমেলো পদ্ধতি, মৌসুমী সূচকীয় মসৃণকরণ, সাধারণ সূচকীয় এবং রৈখিক সূচকীয় মসৃণকরণ।

ডেটা স্মুথিংয়ের জন্য র্যান্ডম ওয়াক পদ্ধতিটি সাধারণত স্টক সহ প্রধান আর্থিক উপকরণগুলির সামগ্রিক আচরণ বর্ণনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়। সেখানে কিছু বিশেষজ্ঞ বিনিয়োগকারী বিশ্বাস করে যে নিরাপত্তার মূল্যের অতীত আন্দোলন এবং এর সংশ্লিষ্ট ভবিষ্যত আন্দোলনের মধ্যে কোন সম্পর্ক নেই।

অন্যদিকে, র্যান্ডম ওয়াক পদ্ধতিটি কিছু ভবিষ্যত ডেটা অনুমান করার জন্য পরিচিত এবং এই সত্য যে প্রদত্ত ডেটা পয়েন্টগুলি কিছু র্যান্ডম ভেরিয়েবলের সাথে পূর্বে উপলব্ধ ডেটা পয়েন্টের সমান হতে চলেছে। মুভিং এভারেজ স্মুথিং পদ্ধতি বেশিরভাগ নিশ্চিতকরণের ধারণায় ব্যবহৃত হয়প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ এবং প্রদত্ত এলোমেলো মূল্যের গতিবিধি থেকে অস্থিরতা ফিল্টার করার সময় সংশ্লিষ্ট মূল্য ক্রিয়াকে মসৃণ করতে সহায়তা করে। প্রদত্ত প্রক্রিয়া পূর্ববর্তী মূল্যের উপর ভিত্তি করে পরিচিত হয়.

ডেটা স্মুথিংয়ের সুবিধা

ডেটা মসৃণ করার প্রক্রিয়াটি প্রবণতা সনাক্তকরণে সহায়তা করার জন্য দরকারী বলে পরিচিতঅর্থনীতি, নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক উদ্দেশ্য, এবং অন্যান্য সিকিউরিটিজ যেমন ভোক্তার অনুভূতি, স্টক, এবং আরও অনেক কিছু।

উদাহরণস্বরূপ, একটিঅর্থনীতিবিদ সামগ্রিক খুচরা বিক্রয়ের মতো নির্দিষ্ট সূচকগুলির জন্য মৌসুমী সমন্বয় নিশ্চিত করার জন্য ডেটা মসৃণ করতে সক্ষম। এটি বিদ্যমান বৈচিত্রগুলি হ্রাস করার মাধ্যমে অর্জন করা হয় যা একটি মাসিক ঘটতে পারেভিত্তি যেমন গ্যাসের দাম বা ছুটির দিন।