ডেট্রেন্ড কী?
একটি মূল্যবৃদ্ধিতে মানগুলির মধ্যে কেবল নিরঙ্কুশ পরিবর্তনগুলি দেখাতে এবং সম্ভাব্য চক্রীয় নিদর্শনগুলি চিহ্নিত করার অনুমতি দেওয়ার জন্য প্রবণতা থেকে ডেটা সংগ্রহের প্রভাবগুলি সরিয়ে ফেলা জড়িত। এটি রিগ্রেশন বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য পরিসংখ্যান কৌশল ব্যবহার করে করা হয়। ডিটারেন্ডেন্ডিং আপনি যে প্যাটার্নটি সনাক্ত করতে চাইছেন তার পরিষ্কার চিত্র আঁকাতে সহায়তা করে।
কী Takeaways
- একটি নির্দিষ্ট ডেটা সেটে চক্রীয় নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে ডেট্রেন্ডিং ব্যবহার করা হয় typically সাধারণত দুটি শ্রেণির প্রবণতা রয়েছে: ডিটারমিনিস্টিক এবং স্টোকাস্টিক detপূর্বে অবনতি ঘটতে পারে, প্রবণতার ধরণটি সনাক্ত করা দরকার। ডেট্রেন্ড প্রাইস ওসিলেটর হ'ল সহজ পদ্ধতি যা ডিট্রেেন্ড করতে ব্যবহার করা যেতে পারে certain এছাড়াও বেশ কয়েকটি অন্যান্য পদ্ধতি রয়েছে যা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা যেতে পারে তবে সেগুলি প্রায়শই আরও জটিল এবং জটিল।
কিভাবে একটি ডেট্রেন্ড কাজ করে
যখন কোনও গবেষক কোনও নির্দিষ্ট ডেটা সেটকে অবরুদ্ধ করেন, চূড়ান্ত পরিণতিতে কোনও দিকটি বিকৃতি ঘটায় বলে মনে হয় এমন দিকটি সরাতে তারা সাধারণত এটি করছেন। একটি ডেটা সেট থেকে প্রবণতা তথ্য সরিয়ে ফেলার প্রায়শই বড় সুবিধা রয়েছে, কারণ প্রথমে প্রবণতাগুলি কেবল প্রথম স্থানটিতে চিহ্নিত করা এবং মডেলিংগুলি রয়েছে যা অতীতে দরকারী বা অন্যথায় তথ্যবহুল হিসাবে প্রমাণিত হয়েছিল।
আপনার ডেটা সেট থেকে একটি প্রবণতা অপসারণ আপনাকে ওঠানামাগুলির পরিবর্তে ফোকাস করতে এবং যে কোনও গুরুত্বপূর্ণ কারণ চিহ্নিত করতে দেয়। এটি বিক্রয় এবং বিপণনে বিশেষভাবে কার্যকর।
ডেট্রেন্ডের প্রকারগুলি
বিভিন্ন চার্টিং পরিষেবাগুলির মধ্যে একটি অবমূল্যায়ন মূল্য দোলকের ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা ব্যবসায়ীদের স্বল্প-মেয়াদের চক্রীয় নিদর্শন বিশ্লেষণের জন্য একটি পদ্ধতি দেয়। এই নিদর্শনগুলি আরও কার্যকরভাবে দীর্ঘমেয়াদী চক্রের প্রধান টার্নিং পয়েন্টগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
আরও বেশ কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে যা অবরুদ্ধ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে তাদের বেশিরভাগই জটিল এবং ব্যবহার করা কঠিন। বাক্স-কিং ফিল্টার (কেবলমাত্র গড় ট্রেন্ড লাইনগুলি সরিয়ে নেওয়ার জন্য) ব্যবহার করে এবং হড্রিক-প্রেসকোট ফিল্টার ব্যবহার করে (কেবলমাত্র একটি নির্দিষ্ট সময়ের সিরিজের চক্রীয় উপাদানগুলির জন্য) বিকল্প বিকল্পগুলির কয়েকটি qu
কোন পদ্ধতিটি প্রকল্পের জন্য সর্বোত্তম এবং ডেটা হাতে থাকা তথ্য অধ্যয়নের নির্দিষ্ট ক্ষেত্র এবং ডেটা রৈখিকভাবে সম্পর্কযুক্ত কিনা তা সহ অসংখ্য পৃথক কারণের উপর নির্ভর করবে। দ্রুত এবং দক্ষতার সাথে অবরুদ্ধ করার বিকল্পটি বর্তমানে প্রচুর পরিসংখ্যান সংক্রান্ত সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলিতে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা বর্তমানে উপলব্ধ এবং বহুল ব্যবহৃত।
ডেট্রেন্ডের জন্য প্রয়োজনীয়তা
অবনতি ঘটতে পারে তার আগে, ব্যবহারের সর্বাধিক উপযুক্ত পদ্ধতি নির্ধারণের জন্য প্রবণতার নির্দিষ্ট শ্রেণিকে চিহ্নিত করতে হবে। বিভিন্ন ধরণের প্রবণতা থাকলেও এগুলি সাধারণত দুটি পৃথক শ্রেণীর মধ্যে ঘটে। এই ক্লাসগুলি হ'ল ডিটারমিনিস্টিক ট্রেন্ডস এবং স্টোকাস্টিক ট্রেন্ডস।
নির্বাহী প্রবণতা ধারাবাহিকভাবে হ্রাস বা বৃদ্ধি এবং স্টোকাস্টিক প্রবণতাগুলি ধারাবাহিকভাবে হ্রাস বা বৃদ্ধি পায়। নির্ণায়কবাদী প্রবণতাগুলি চিহ্নিত করা এবং অবনমিত হওয়া প্রায়শই সহজ কারণ তারা কিছুটা অনুমানযোগ্য এবং নির্ভরযোগ্য, তবে এমন পদ্ধতি রয়েছে যা স্টোকাস্টিক প্রবণতাগুলির জন্যও কার্যকর প্রমাণিত হয়েছে।
ডেট্রেন্ডিংয়ের উদাহরণ
প্রায়শই বাজারের গতি দামের প্রবণতা বহন করে। ২০১১-২০১৫ সালের দিকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ইক্যুইটি মার্কেটে একটি বড় নিম্নমানের প্রবণতা ছিল। ইস্যুকারীদের স্টকগুলিতে আপনার ক্লাসিক ব্লু-চিপ সংস্থাগুলি তুলনায় কম মানের মৌলিক উপাদান রয়েছে যা বিস্তৃত ব্যবধানে ছাপিয়ে গেছে। এই ডেটা, পূর্বাভাস মডেলগুলি থেকে "অবহেলিত" না হলে, বাজারের শীর্ষগুলি বা অন্যান্য অর্থনৈতিক টার্নিং পয়েন্টগুলির জন্য মিথ্যা ইতিবাচকতা তৈরি করতে পারে।
অবতরণের সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারগুলির মধ্যে একটি হ'ল ডেটা সেটে যা একরকম সামগ্রিক বৃদ্ধি দেখায়। ডেটা বিচ্ছিন্নকরণ আপনাকে এমন কোনও সম্ভাব্য সাবট্রেন্ডগুলি দেখতে দেয় যা বোর্ড জুড়ে বৈজ্ঞানিক, আর্থিক, বিক্রয় এবং বিপণন গবেষণার জন্য অবিশ্বাস্যভাবে কার্যকর হতে পারে।
