डेटा स्मूथिंग

डेटा स्मूथिंग म्हणजे काय?

दिलेल्या डेटा सेटमधून आवाज काढून टाकण्यासाठी विशेष अल्गोरिदम वापरून डेटा स्मूथिंग कार्यान्वित केले जाते. दिलेली प्रक्रिया डेटाचे महत्त्वाचे पॅटर्न वेगळे ठेवण्यासाठी ओळखली जाते. डेटा स्मूथिंग ट्रेंडचा अंदाज लावण्यात मदत करू शकते – जसे की सुरक्षा किमतींमध्ये आढळतात.

डेटा स्मूथिंग मधील अंतर्दृष्टी

डेटा संकलित केल्यावर, कोणत्याही प्रकारची अस्थिरता किंवा इतर प्रकारचे आवाज काढून टाकण्यासाठी किंवा कमी करण्यासाठी ते प्रभावीपणे हाताळले जाऊ शकते. याला डेटा स्मूथिंगची प्रक्रिया असे म्हणतात.

डेटा स्मूथिंग प्रक्रियेमागील मुख्य संकल्पना ही आहे की ती वेगवेगळ्या पॅटर्न आणि ट्रेंडचा अंदाज लावण्यासाठी सरलीकृत बदल ओळखण्यास सक्षम आहे. हे व्यापार्‍यांसाठी किंवा सांख्यिकीशास्त्रज्ञांसाठी एक महत्त्वाचे साधन आहे, ज्यांना बर्‍याचदा डेटाचा सामना करावा लागतो-अनेकदा खूप क्लिष्ट म्हणून ओळखले जाते, जे नमुने पाहणे शक्य होणार नाही.

काही व्हिज्युअल प्रतिनिधित्वासह हे स्पष्ट करण्यासाठी, तुम्ही एका वर्षासाठी काही कंपनी X च्या स्टॉकचा तक्ता गृहीत धरावा. दिलेल्या चार्टवर, दिलेल्या स्टॉकसाठी प्रत्येक वैयक्तिक उच्च बिंदू कमी केले जाऊ शकतात आणि दिलेले खालचे बिंदू वाढवता येतात. हे चार्टवर एक गुळगुळीत वक्र सुनिश्चित करेल. हे गुंतवणूकदारांना आगामी भविष्यात स्टॉकच्या कामगिरीबद्दल प्रभावी अंदाज बांधण्यास मदत करते.

डेटा स्मूथिंगसाठी पद्धती

डेटा स्मूथिंगसाठी अनेक पद्धती आहेत ज्या प्रभावीपणे लागू केल्या जाऊ शकतात. काही सामान्य पद्धतींमध्ये मूव्हिंग एव्हरेज, यादृच्छिक चालणे, यादृच्छिक पद्धती, हंगामी घातांकीय स्मूथिंग, साधे घातांक आणि रेखीय घातांकीय स्मूथिंग यांचा समावेश आहे.

डेटा स्मूथिंगसाठी यादृच्छिक चालण्याची पद्धत सामान्यतः स्टॉकसह प्रमुख आर्थिक साधनांच्या एकूण वर्तनाचे वर्णन करण्यासाठी वापरली जाते. तिथल्या काही तज्ञ गुंतवणूकदारांचा असा विश्वास आहे की सुरक्षेच्या किमतीची भूतकाळातील हालचाल आणि त्याच्या संबंधित भविष्यातील हालचाली यांच्यात कोणताही संबंध नाही.

दुसरीकडे, यादृच्छिक चालण्याची पद्धत भविष्यातील काही डेटा गृहीत धरण्यासाठी ओळखली जाते आणि दिलेले डेटा पॉइंट काही यादृच्छिक व्हेरिएबलसह पूर्वी उपलब्ध असलेल्या डेटा पॉइंटच्या बरोबरीचे असणार आहेत. मूव्हिंग एव्हरेज स्मूथिंग पद्धत मुख्यतः खात्री करण्याच्या संकल्पनेमध्ये वापरली जातेतांत्रिक विश्लेषण आणि दिलेल्या यादृच्छिक किमतीच्या हालचालींमधून अस्थिरता फिल्टर करताना संबंधित किंमत क्रिया सुलभ करण्यात मदत करते. दिलेली प्रक्रिया मागील किमतींवर आधारित असल्याचे ज्ञात आहे.

डेटा स्मूथिंगचे फायदे

डेटा स्मूथिंग प्रक्रिया ट्रेंड ओळखण्यात मदत करण्यासाठी उपयुक्त असल्याचे ओळखले जातेअर्थव्यवस्था, विशिष्ट व्यावसायिक हेतू आणि इतर सिक्युरिटीज जसे की ग्राहक भावना, स्टॉक आणि बरेच काही.

उदाहरणार्थ, एकअर्थतज्ञ एकूण किरकोळ विक्री सारख्या विशिष्ट निर्देशकांसाठी हंगामी समायोजन सुनिश्चित करण्यासाठी डेटा सुरळीत करण्यास सक्षम आहे. मासिक वर येऊ शकणार्‍या विद्यमान भिन्नता कमी करून हे साध्य केले जातेआधार जसे गॅसच्या किमती किंवा सुट्ट्या.