ডেটা স্মুথিং কী?
ডেটা স্মুথিং ডেটা সেট থেকে গোলমাল সরাতে একটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে করা হয়। এটি গুরুত্বপূর্ণ নিদর্শনগুলি বাইরে দাঁড়াতে দেয়। ডেটা স্মুথিং ব্যবহার করা যেতে পারে প্রবণতাগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য, যেমন সিকিউরিটির দামে পাওয়া যায়।
স্মুটেড ডেটা পছন্দ করা হয় কারণ এটি আনসাথড ডেটার তুলনায় সাধারণত অর্থনীতিতে পরিবর্তনগুলি চিহ্নিত করে।
ডেটা স্মুথিংয়ের ব্যাখ্যা
ডেটা সংকলন করা হয়, এটি কোনও অস্থিরতা, বা অন্য কোনও ধরণের শব্দকে অপসারণ বা হ্রাস করতে ম্যানিপুলেট করা যেতে পারে। একে ডেটা স্মুথিং বলা হয়।
ডেটা স্মুথ করার পিছনে ধারণাটি হ'ল এটি বিভিন্ন প্রবণতা এবং নিদর্শনগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করার জন্য সরলিকৃত পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে পারে। এটি পরিসংখ্যানবিদ বা ব্যবসায়ীদের সহায়তা হিসাবে কাজ করে যাদের অনেকগুলি ডেটা দেখতে হবে - যা হজম করার ক্ষেত্রে প্রায়শই জটিল হতে পারে patterns এমন নিদর্শনগুলি খুঁজে পেতে যাতে তারা অন্যথায় দেখতে পায় না।
চাক্ষুষ উপস্থাপনের সাথে ব্যাখ্যা করতে, এক্স এক্স এর স্টকের জন্য এক বছরের চার্টের কল্পনা করুন। সমস্ত নিম্ন পয়েন্ট উত্থাপনের সময় স্টকের জন্য চার্টে প্রতিটি পৃথক উচ্চ পয়েন্ট হ্রাস করা যায়। এটি একটি মসৃণ বক্ররেখা তৈরি করবে, এইভাবে বিনিয়োগকারী কীভাবে ভবিষ্যতে স্টক সম্পাদন করতে পারে সে সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করে।
ডেটা স্মুথিং পদ্ধতি
বিভিন্ন ধরণের পদ্ধতি রয়েছে যেখানে ডেটা স্মুথিং করা যায়। এর মধ্যে কয়েকটিতে র্যান্ডম পদ্ধতি, এলোমেলো হাঁটা, চলন্ত গড়, সরল সূচকীয়, লিনিয়ার ঘনিষ্ঠ এবং মৌসুমী তাত্পর্যপূর্ণ মসৃণকরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
একটি হালকা চলন্ত গড় স্থান সাম্প্রতিক দাম এবং historicalতিহাসিক উভয়ই সমান ওজনের weight
স্ট্যান্ডের মতো আর্থিক সরঞ্জামগুলির আচরণ বর্ণনা করার জন্য এলোমেলো হাঁটার মডেলটি সাধারণত ব্যবহৃত হয়। কিছু বিনিয়োগকারী বিশ্বাস করেন যে কোনও সিকিউরিটির দাম এবং এর ভবিষ্যতের আন্দোলনে অতীতের আন্দোলনের মধ্যে কোনও সম্পর্ক নেই। র্যান্ডম ওয়াক স্মুথিং ধরে নিচ্ছে যে ভবিষ্যতের ডেটা পয়েন্টগুলি সর্বশেষ উপলভ্য ডেটা পয়েন্ট এবং একটি এলোমেলো ভেরিয়েবলের সমান হবে। প্রযুক্তিগত এবং মৌলিক বিশ্লেষকরা এই ধারণার সাথে একমত নন; তারা বিশ্বাস করে যে বিগত প্রবণতাগুলি পরীক্ষা করে ভবিষ্যতের আন্দোলনগুলি বহির্মুখী হতে পারে।
প্রায়শই প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়, মুভিং এভারেজ প্রাইস অ্যাকশনকে মসৃণ করে তোলে যখন এটি এলোমেলো দামের চলাচল থেকে অস্থিরতা ফিল্টার করে। এই প্রক্রিয়াটি অতীতের মূল্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়, এটি এটিকে একটি ট্রেন্ড অনুসরণ করে la বা পিছিয়ে — সূচক করে।
ডেটা স্মুথিংয়ের প্রসেস এবং কনস
ডেটা স্মুথিং অর্থনীতির প্রবণতা, স্টক, ভোক্তাদের অনুভূতি বা অন্যান্য ব্যবসায়ের উদ্দেশ্যে সিকিওরিটিগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করতে ব্যবহৃত হতে পারে।
কী Takeaways
- ডেটা স্মুথিং ডেটা সেট থেকে গোলমাল সরাতে একটি অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, গুরুত্বপূর্ণ প্যাটার্নগুলি বাইরে বেরিয়ে আসে। প্রবণতাগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য এটি ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন সিকিউরিটির দামগুলিতে পাওয়া যায় D বিভিন্ন ডেটা স্মুথিং মডেলগুলির মধ্যে র্যান্ডম পদ্ধতি, এলোমেলো হাঁটা এবং চলন্ত গড় অন্তর্ভুক্ত থাকে h তবে ডেটা স্মুথিং নির্দিষ্ট ট্রেন্ডগুলির পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করতে পারে, এটি নির্দিষ্ট ডেটা পয়েন্ট হতে পারে উপেক্ষা করেছেন।
উদাহরণস্বরূপ, অর্থনীতিবিদ প্রতি মাসে ছুটির দিন বা গ্যাসের দামের মতো পরিবর্তনগুলি হ্রাস করে খুচরা বিক্রয়ের মতো নির্দিষ্ট সূচকের জন্য মৌসুমী সামঞ্জস্য করতে ডেটা মসৃণ করতে পারেন।
তবে এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করার ক্ষেত্রে অবক্ষয় রয়েছে। ডেটা স্মুথিং সর্বদা প্রবণতা বা নিদর্শনগুলির সাহায্যে এটি সনাক্ত করতে সহায়তা করে তার ব্যাখ্যা সরবরাহ করে না। এটি অন্যদের উপর জোর দিয়ে কিছু ডেটা পয়েন্ট উপেক্ষা করা হতে পারে।
