ڈیٹا کو ہموار کرنا

ڈیٹا اسموتھنگ کیا ہے؟

ڈیٹا اسموتھنگ کو دیے گئے ڈیٹا سیٹ سے شور کو دور کرنے کے لیے ایک خصوصی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے عمل میں لایا جاتا ہے۔ دیا گیا عمل اعداد و شمار کے اہم نمونوں کو نمایاں کرنے کے لیے جانا جاتا ہے۔ ڈیٹا کو ہموار کرنے سے رجحانات کی پیشن گوئی کرنے میں مدد مل سکتی ہے - جیسا کہ سیکورٹی کی قیمتوں میں پایا جاتا ہے۔

ڈیٹا اسموتھنگ میں ایک بصیرت

جیسے جیسے ڈیٹا مرتب ہوتا ہے، اس میں کسی بھی قسم کے اتار چڑھاؤ یا دیگر قسم کے شور کو دور کرنے یا کم کرنے کے لیے مؤثر طریقے سے جوڑ توڑ کیا جا سکتا ہے۔ اسے ڈیٹا ہموار کرنے کا عمل کہا جاتا ہے۔

ڈیٹا کو ہموار کرنے کے عمل کے پیچھے بنیادی تصور یہ ہے کہ یہ مختلف نمونوں اور رجحانات کی پیشین گوئی کے لیے آسان تبدیلیوں کی نشاندہی کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ یہ تاجروں یا شماریات دانوں کے لیے ایک اہم ٹول کا کام کرتا ہے جنہیں بہت سارے ڈیٹا سے نمٹنے کی ضرورت ہوتی ہے - جو اکثر کافی پیچیدہ ہوتے ہیں، ایسے نمونوں کو تلاش کرنے کے لیے جنہیں دیکھنا بصورت دیگر ممکن نہیں ہوتا۔

کچھ بصری نمائندگی کے ساتھ اس کی وضاحت کرنے کے لیے، آپ کو ایک سال کے لیے کسی کمپنی X کے اسٹاک کا چارٹ فرض کرنا چاہیے۔ دیئے گئے چارٹ پر، دیئے گئے نچلے پوائنٹس کو بڑھاتے ہوئے دیئے گئے اسٹاک کے لئے ہر انفرادی ہائی پوائنٹ کو کم کیا جا سکتا ہے۔ یہ چارٹ پر ایک ہموار وکر کو یقینی بنائے گا۔ اس سے سرمایہ کاروں کو آنے والے مستقبل میں اسٹاک کے بارے میں موثر پیشین گوئیاں کرنے میں مدد ملتی ہے۔

ڈیٹا کو ہموار کرنے کے طریقے

ڈیٹا کو ہموار کرنے کے کئی طریقے ہیں جنہیں مؤثر طریقے سے لاگو کیا جا سکتا ہے۔ کچھ عام طریقوں میں موونگ ایوریج، رینڈم واک، رینڈم میتھڈ، سیزنل ایکسپونینشل اسموتھنگ، سادہ ایکسپونینشل اور لکیری ایکسپونیشنل اسموتھنگ شامل ہیں۔

ڈیٹا کو ہموار کرنے کے لیے بے ترتیب واک کا طریقہ عام طور پر بڑے مالیاتی آلات بشمول اسٹاکس کے مجموعی رویے کو بیان کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ وہاں کے کچھ ماہر سرمایہ کار اس بات پر یقین رکھتے ہیں کہ سیکیورٹی کی قیمت کی ماضی کی حرکت اور اس کے متعلقہ مستقبل کی نقل و حرکت کے درمیان کوئی تعلق نہیں ہے۔

دوسری طرف، رینڈم واک کا طریقہ مستقبل کے کچھ ڈیٹا اور اس حقیقت کو فرض کرنے کے لیے جانا جاتا ہے کہ دیے گئے ڈیٹا پوائنٹس کچھ بے ترتیب متغیر کے ساتھ پہلے سے دستیاب ڈیٹا پوائنٹ کے برابر ہونے جا رہے ہیں۔ متحرک اوسط ہموار کرنے کا طریقہ زیادہ تر یقینی بنانے کے تصور میں استعمال ہوتا ہے۔تکنیکی تجزیہ اور قیمتوں کی دی گئی بے ترتیب حرکتوں سے اتار چڑھاؤ کو فلٹر کرتے ہوئے متعلقہ قیمت کی کارروائی کو ہموار کرنے میں مدد کرتا ہے۔ دیا گیا عمل پچھلی قیمتوں کی بنیاد پر جانا جاتا ہے۔

ڈیٹا ہموار کرنے کے فوائد

اعداد و شمار کو ہموار کرنے کے عمل کو رجحانات کی شناخت میں مدد کرنے میں مفید جانا جاتا ہے۔معیشت، مخصوص کاروباری مقاصد، اور دیگر سیکیورٹیز جیسے صارفین کے جذبات، اسٹاکس، وغیرہ۔

مثال کے طور پر، ایکماہر معاشیات مجموعی خوردہ فروخت جیسے مخصوص اشارے کے لیے موسمی ایڈجسٹمنٹ کو یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کو ہموار کرنے کے قابل ہے۔ یہ موجودہ تغیرات کو کم کر کے حاصل کیا جاتا ہے جو ماہانہ پر ہو سکتی ہیں۔بنیاد جیسے گیس کی قیمتیں یا چھٹیاں۔