Table of Contents

డేటా స్మూతింగ్

Updated on November 12, 2024 , 4522 views

డేటా స్మూతింగ్ అంటే ఏమిటి?

ఇచ్చిన డేటా సెట్ నుండి శబ్దాన్ని తీసివేయడానికి ప్రత్యేకమైన అల్గారిథమ్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా డేటా స్మూటింగ్ అమలు చేయబడుతుంది. ఇవ్వబడిన ప్రక్రియ డేటా యొక్క ముఖ్యమైన నమూనాలను గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది. భద్రతా ధరలలో కనిపించే ట్రెండ్‌లను అంచనా వేయడంలో డేటా స్మూత్ చేయడం సహాయపడుతుంది.

డేటా స్మూతింగ్‌పై అంతర్దృష్టి

డేటా సంకలనం చేయబడినందున, ఏ రకమైన అస్థిరత లేదా ఇతర రకాల శబ్దాలను తొలగించడం లేదా తగ్గించడం కోసం ఇది ప్రభావవంతంగా మార్చబడుతుంది. దీన్నే డేటా స్మూటింగ్ ప్రక్రియగా సూచిస్తారు.

విభిన్న నమూనాలు మరియు పోకడలను అంచనా వేయడానికి సరళీకృత మార్పులను గుర్తించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉండటమే డేటా స్మూటింగ్ ప్రాసెస్ వెనుక ఉన్న ప్రధాన భావన. చాలా డేటాతో వ్యవహరించాల్సిన అవసరం ఉన్న వ్యాపారులు లేదా గణాంకవేత్తలకు ఇది ఒక ముఖ్యమైన సాధనంగా ఉపయోగపడుతుంది-తరచుగా చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది, లేకపోతే చూడటానికి సాధ్యం కాని నమూనాలను కనుగొనడం కోసం.

కొంత విజువల్ రిప్రజెంటేషన్‌తో అదే విషయాన్ని వివరించడానికి, మీరు ఒక సంవత్సరం పాటు కొన్ని కంపెనీ X యొక్క స్టాక్ యొక్క చార్ట్‌ను ఊహించాలి. ఇవ్వబడిన చార్ట్‌లో, ఇవ్వబడిన దిగువ పాయింట్‌లను పెంచుతున్నప్పుడు, ఇచ్చిన స్టాక్‌కు సంబంధించిన ప్రతి వ్యక్తి హై పాయింట్‌ని తగ్గించవచ్చు. ఇది చార్ట్‌లో సున్నితమైన వక్రతను నిర్ధారిస్తుంది. రాబోయే భవిష్యత్తులో స్టాక్ పనితీరు గురించి సమర్థవంతమైన అంచనాలను రూపొందించడానికి ఇది పెట్టుబడిదారులకు సహాయపడుతుంది.

డేటా స్మూత్ కోసం పద్ధతులు

సమర్థవంతంగా అమలు చేయగల డేటా స్మూటింగ్ కోసం అనేక పద్ధతులు ఉన్నాయి. మూవింగ్ యావరేజ్, యాదృచ్ఛిక నడక, యాదృచ్ఛిక పద్ధతి, సీజనల్ ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్, సింపుల్ ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ మరియు లీనియర్ ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూటింగ్ వంటి కొన్ని సాధారణ పద్ధతులు ఉన్నాయి.

స్టాక్‌లతో సహా ప్రధాన ఆర్థిక సాధనాల యొక్క మొత్తం ప్రవర్తనను వివరించడానికి డేటా స్మూటింగ్ కోసం యాదృచ్ఛిక నడక పద్ధతి సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది. కొంతమంది నిపుణులైన పెట్టుబడిదారులు భద్రత యొక్క ధర యొక్క గత కదలిక మరియు దాని సంబంధిత భవిష్యత్తు కదలికల మధ్య ఎటువంటి సంబంధం లేదని నమ్ముతారు.

మరోవైపు, యాదృచ్ఛిక నడక పద్ధతి కొంత భవిష్యత్తు డేటాను ఊహిస్తుంది మరియు ఇచ్చిన డేటా పాయింట్‌లు కొంత యాదృచ్ఛిక వేరియబుల్‌తో పాటు గతంలో అందుబాటులో ఉన్న డేటా పాయింట్‌తో సమానంగా ఉంటాయి. మూవింగ్ యావరేజ్ స్మూత్టింగ్ పద్ధతి ఎక్కువగా భరోసా భావనలో ఉపయోగించబడుతుందిసాంకేతిక విశ్లేషణ మరియు ఇచ్చిన యాదృచ్ఛిక ధర కదలికల నుండి అస్థిరతను ఫిల్టర్ చేస్తున్నప్పుడు సంబంధిత ధర చర్యను సులభతరం చేయడంలో సహాయపడుతుంది. ఇచ్చిన ప్రక్రియ మునుపటి ధరలపై ఆధారపడి ఉంటుందని తెలిసింది.

డేటా స్మూతింగ్ యొక్క ప్రయోజనాలు

లో ట్రెండ్‌లను గుర్తించడంలో సహాయం చేయడంలో డేటా స్మూటింగ్ ప్రాసెస్ ఉపయోగకరంగా ఉంటుందిఆర్థిక వ్యవస్థ, నిర్దిష్ట వ్యాపార ప్రయోజనాలు మరియు వినియోగదారు సెంటిమెంట్, స్టాక్‌లు మరియు మరిన్ని వంటి ఇతర సెక్యూరిటీలు.

Ready to Invest?
Talk to our investment specialist

ఉదాహరణకు, ఒకఆర్థికవేత్త మొత్తం రిటైల్ విక్రయాల వంటి నిర్దిష్ట సూచికల కోసం కాలానుగుణ సర్దుబాట్లను నిర్ధారించడం కోసం డేటాను సున్నితంగా చేయగలదు. నెలవారీగా సంభవించే ప్రస్తుత వైవిధ్యాలను తగ్గించడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుందిఆధారంగా గ్యాస్ ధరలు లేదా సెలవులు వంటివి.

Disclaimer:
ఇక్కడ అందించిన సమాచారం ఖచ్చితమైనదని నిర్ధారించడానికి అన్ని ప్రయత్నాలు చేయబడ్డాయి. అయినప్పటికీ, డేటా యొక్క ఖచ్చితత్వానికి సంబంధించి ఎటువంటి హామీలు ఇవ్వబడవు. దయచేసి ఏదైనా పెట్టుబడి పెట్టే ముందు పథకం సమాచార పత్రంతో ధృవీకరించండి.