Làm mịn dữ liệu là gì? Đặc điểm và ý nghĩa của Làm mịn dữ liệu?

Làm mịn dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng một thuật toán để loại bỏ nhiễu khỏi tập dữ liệu. Điều này cho phép các mẫu quan trọng nổi bật rõ ràng hơn. Vậy quy định về làm mịn dữ liệu là gì, đặc điểm và ý nghĩa của Làm mịn dữ liệu được quy định như thế nào.

1. Làm mịn dữ liệu là gì?

Làm mịn dữ liệu là gì?

Làm mịn dữ liệu có thể được sử dụng để giúp dự đoán các xu hướng, chẳng hạn như xu hướng được tìm thấy trong giá chứng khoán, cũng như trong phân tích kinh tế. Việc làm mịn dữ liệu nhằm mục đích bỏ qua các ngoại lệ một lần và có tính đến các tác động của tính thời vụ.

+ Trong ngữ cảnh phân tích rộng, nhiễu đề cập đến thông tin hoặc hoạt động gây nhầm lẫn hoặc trình bày sai các xu hướng cơ bản thực sự. Trong thị trường tài chính, nhiễu có thể bao gồm những điều chỉnh nhỏ về giá trên thị trường cũng như những biến động về giá – được gọi là biến động – làm sai lệch xu hướng chung. Tuy nhiên, nhiễu thị trường có thể khiến các nhà đầu tư gặp khó khăn trong việc phân biệt điều gì đang thúc đẩy xu hướng và liệu một xu hướng đang thay đổi hay chỉ đơn thuần là trải qua sự biến động ngắn hạn.

Tiếng ồn đề cập đến thông tin hoặc hoạt động gây nhầm lẫn hoặc trình bày sai các xu hướng cơ bản thực sự. Trong thị trường tài chính, nhiễu có thể bao gồm các biến động giá nhỏ và sự điều chỉnh làm sai lệch xu hướng chung.

Sự ồn ào của thị trường có thể gây khó khăn cho việc xác định điều gì đang thúc đẩy một xu hướng hoặc liệu một xu hướng có đang thay đổi hay chỉ là trải qua sự biến động ngắn hạn.

+ Điều chỉnh theo mùa là một kỹ thuật thống kê được thiết kế để xác định những thay đổi định kỳ trong số liệu thống kê hoặc sự chuyển động của cung và cầu liên quan đến sự thay đổi của các mùa. Do đó, nó có thể loại bỏ các thành phần mùa vụ sai lệch của một chuỗi thời gian kinh tế. Điều chỉnh theo mùa là một phương pháp làm mịn dữ liệu được sử dụng để dự đoán hiệu suất kinh tế hoặc doanh số bán hàng của công ty trong một thời kỳ nhất định.

Điều chỉnh theo mùa cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về các xu hướng trái mùa và dữ liệu theo chu kỳ mà nếu không sẽ bị lu mờ bởi sự khác biệt theo mùa. Sự điều chỉnh này cho phép các nhà kinh tế và nhà thống kê hiểu rõ hơn về các xu hướng cơ bản cơ bản trong một chuỗi thời gian nhất định.

Điều chỉnh theo mùa là một phương pháp thống kê để làm phẳng các sai lệch trong chuỗi thời gian của một số loại hoạt động kinh tế xảy ra thường xuyên hoặc theo chu kỳ. Những điều chỉnh này cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về các xu hướng ròng và những thay đổi trái mùa trong dữ liệu.

Ước tính theo mùa dựa trên quy mô ảnh hưởng của sự kiện cố định của những năm trước.

– Các cách hiểu chính về làm mịn dữ liệu:

+ Làm mịn dữ liệu sử dụng một thuật toán để loại bỏ nhiễu khỏi tập dữ liệu, cho phép các mẫu quan trọng trở nên nổi bật.

+ Làm mịn dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán xu hướng, chẳng hạn như xu hướng được tìm thấy trong giá chứng khoán.

+ Các mô hình làm mịn dữ liệu khác nhau bao gồm phương pháp ngẫu nhiên sử dụng các đường trung bình.
Mặc dù làm mịn dữ liệu có thể giúp dự đoán các xu hướng nhất định, nhưng vốn dĩ nó sẽ dẫn đến ít thông tin hơn trong mẫu và có thể dẫn đến một số điểm dữ liệu nhất định bị bỏ qua.

2. Đặc điểm và ý nghĩa của Làm mịn dữ liệu:

– Hiểu làm mịn dữ liệu

Khi dữ liệu được biên dịch, nó có thể được thao tác để loại bỏ hoặc giảm bất kỳ sự biến động nào hoặc bất kỳ loại nhiễu nào khác. Đây 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 được đơn giản hóa để giúp dự đoán các xu hướng và mô hình khác nhau. Nó hoạt động như một sự trợ giúp cho các nhà thống kê hoặc nhà giao dịch, những người cần xem xét nhiều dữ liệu – thường có thể phức tạp để phân tích – để tìm ra các mẫu mà họ sẽ không thấy.

Để giải thích bằng cách trình bày 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 bớt trong khi nâng cao tất cả các điểm thấp hơn. Điều này sẽ tạo ra một đường cong mượt mà hơn, do đó giúp nhà đầu tư đưa ra dự đoán về cách cổ phiếu có thể hoạt động trong tương lai.

+ Sự biến động thể hiện mức độ lớn của giá tài sản xoay quanh giá trung bình – nó là một thước đo thống kê về sự phân tán lợi nhuận của nó. Có một số cách để đo lường sự biến động, bao gồm hệ số beta, mô hình định giá quyền chọn và độ lệch chuẩn của lợi nhuận. Tài sản dễ biến động thường được coi là rủi ro hơn tài sản ít biến động vì giá dự kiến sẽ khó dự đoán hơn.
Sự biến động là một biến số quan trọng để tính toán giá quyền chọn.

– Cân nhắc đặc biệt

Phương pháp làm mịn dữ liệu

Có nhiều phương pháp khác nhau để làm mịn dữ liệu. Một số phương pháp này bao gồm phương pháp ngẫu nhiên hóa, sử dụng bước đi ngẫu nhiên, tính toán đường trung bình động hoặc tiến hành một trong số các kỹ thuật làm mịn theo cấp số nhân.

Mô hình bước đi ngẫu nhiên thường được sử dụng để mô tả hành vi của các công cụ tài chính, chẳng hạn như cổ phiếu. Một số nhà đầu tư tin rằng không có mối quan hệ nào giữa chuyển động trong quá khứ của giá chứng khoán và chuyển động trong tương lai của nó. Làm trơn bước ngẫu nhiên giả định rằng các điểm dữ liệu trong tương lai sẽ bằng với 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 kiến ​​này; họ tin rằng các chuyển động trong tương lai có thể được ngoại suy bằng cách xem xét các xu hướng trong quá khứ.

Thường được sử dụng trong phân tích kỹ thuật, đường trung bình động làm mượt hành động giá trong khi nó lọc ra sự biến động từ các chuyển động giá ngẫu nhiên. Quá trình này dựa trên giá trong quá khứ, làm cho nó trở thành một chỉ báo theo xu hướng — hoặc tụt hậu —. Như có thể thấy trong biểu đồ giá bên dưới, đường trung bình động (EMA) có hình dạng và xu hướng chung của dữ liệu giá cơ bản hàng ngày, được mô tả bằng các thanh nến. Càng nhiều ngày được kết hợp vào đường trung bình động, đường càng trở nên trơn tru hơn.

– Ưu điểm và nhược điểm của làm mịn dữ liệu

Làm mượt dữ liệu có thể được sử dụng để giúp xác định các xu hướng trong nền kinh tế, trong chứng khoán, chẳng hạn như cổ phiếu và tâm lý người tiêu dùng. Làm mịn dữ liệu cũng có thể được sử dụng cho các mục đích kinh doanh khác.

Ví dụ: một nhà kinh tế có thể làm mịn dữ liệu để thực hiện các điều chỉnh theo mùa cho một số chỉ số nhất định, như doanh số bán lẻ, bằng cách giảm các biến động có thể xảy ra mỗi tháng, như ngày lễ hoặc giá xăng.

Tuy nhiên, có những điểm không tốt khi sử dụng công cụ này. Làm mượt dữ liệu không phải lúc nào cũng cung cấp lời giải thích về các xu hướng hoặc mẫu mà nó giúp xác định. Nó cũng có thể dẫn đến một số điểm dữ liệu nhất định bị bỏ qua bằng cách nhấn mạnh những điểm khác.

+ Điều chỉnh theo mùa là một kỹ thuật thống kê được thiết kế để đánh giá sự thay đổi định kỳ trong số liệu thống kê hoặc chuyển động của cung và cầu liên quan đến việc thay đổi các mùa. Do đó, nó có thể loại bỏ các thành phần mùa vụ sai lệch của một chuỗi thời gian kinh tế. Điều chỉnh theo mùa là một phương pháp làm mịn dữ liệu được sử dụng để dự đoán hiệu suất kinh tế hoặc doanh số bán hàng của công ty trong một thời kỳ nhất định.

Điều chỉnh theo mùa cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về các xu hướng trái mùa và dữ liệu theo chu kỳ mà nếu không sẽ bị lu mờ bởi sự khác biệt theo mùa. Sự điều chỉnh này cho phép các nhà kinh tế và nhà thống kê hiểu rõ hơn về các xu hướng cơ bản cơ bản trong một chuỗi thời gian nhất định.

Điều chỉnh theo mùa là một phương pháp thống kê để làm phẳng các sai lệch trong chuỗi thời gian của một số loại hoạt động kinh tế xảy ra thường xuyên hoặc theo chu kỳ. Những điều chỉnh này cung cấp một cái nhìn rõ ràng hơn về các xu hướng ròng và những thay đổi trái mùa trong dữ liệu. Ước tính theo mùa dựa trên quy mô ảnh hưởng của sự kiện cố định của những năm trước.