تجانس تعريف البيانات

ما هو تجانس البيانات؟

يتم تجانس البيانات باستخدام خوارزمية لإزالة الضوضاء من مجموعة بيانات. وهذا يسمح لأنماط مهمة لتبرز. يمكن استخدام تجانس البيانات للمساعدة في التنبؤ بالاتجاهات ، كتلك التي توجد في أسعار الأوراق المالية.

تُفضل البيانات الملساء لأنها تحدد بشكل عام التغييرات في الاقتصاد مقارنة بالبيانات غير الملوثة.

شرح تجانس البيانات

عند تجميع البيانات ، يمكن معالجتها لإزالة أو تقليل أي تقلب أو أي نوع آخر من الضوضاء. وهذا ما يسمى تجانس البيانات.

تتمثل الفكرة وراء تجانس البيانات في أنه يمكن تحديد التغييرات المبسطة للمساعدة في التنبؤ باتجاهات وأنماط مختلفة. إنه بمثابة أداة مساعدة للإحصائيين أو التجار الذين يحتاجون إلى النظر في الكثير من البيانات - التي يمكن أن تكون معقدة في الغالب لهضمها - للعثور على أنماط لا يمكنهم رؤيتها بطريقة أخرى.

للتوضيح باستخدام تمثيل مرئي ، تخيل مخططًا مدته عامًا لسهم الشركة X. يمكن تقليل كل نقطة عالية على الرسم البياني للسهم مع رفع جميع النقاط السفلية. هذا من شأنه أن يجعل منحنى أكثر سلاسة ، وبالتالي مساعدة المستثمر على وضع تنبؤات حول كيفية أداء السهم في المستقبل.

طرق تجانس البيانات

هناك طرق مختلفة يمكن من خلالها تجانس البيانات. بعض هذه تشمل الطريقة العشوائية ، المشي العشوائي ، المتوسط ​​المتحرك ، الأسي البسيط ، الأسي الخطي ، وتنعيم الأسي الموسمي.

يضع المتوسط ​​المتحرك السلس وزناً مساوياً لكل من الأسعار الحديثة والتاريخية.

يشيع استخدام نموذج المشي العشوائي لوصف سلوك الأدوات المالية مثل الأسهم. يعتقد بعض المستثمرين أنه لا توجد علاقة بين الحركة السابقة في سعر الورقة المالية وحركتها المستقبلية. يفترض تجانس المشي العشوائي أن نقاط البيانات المستقبلية ستساوي آخر نقطة بيانات متاحة بالإضافة إلى متغير عشوائي. يختلف المحللون الفنيون والأساسيون مع هذه الفكرة ؛ إنهم يعتقدون أن الحركات المستقبلية يمكن استقراءها من خلال دراسة الاتجاهات السابقة.

غالبًا ما يستخدم في التحليل الفني ، يسهل المتوسط ​​المتحرك حركة السعر بينما يقوم بتصفية التقلبات من حركات الأسعار العشوائية. تعتمد هذه العملية على الأسعار السابقة ، مما يجعلها مؤشرًا للاتجاه - أو متخلفًا - عن الاتجاه.

إيجابيات وسلبيات تجانس البيانات

يمكن استخدام تجانس البيانات للمساعدة في تحديد الاتجاهات في الاقتصاد أو الأوراق المالية مثل الأسهم أو معنويات المستهلكين أو لأغراض تجارية أخرى.

الماخذ الرئيسية

• يستخدم تجانس البيانات خوارزمية لإزالة الضوضاء من مجموعة البيانات ، مما يسمح لأنماط مهمة تبرز. يمكن استخدامه للتنبؤ بالاتجاهات ، كتلك الموجودة في أسعار الأوراق المالية. تشتمل نماذج تجانس البيانات المختلفة على الطريقة العشوائية والمشي العشوائي والمتوسط ​​المتحرك. بينما يمكن أن يساعد تجانس البيانات في توقع اتجاهات معينة ، وقد يؤدي إلى نقاط معينة من البيانات تجاهلها.

على سبيل المثال ، يمكن للخبير الاقتصادي أن يسهل البيانات لإجراء تعديلات موسمية لمؤشرات معينة مثل مبيعات التجزئة عن طريق تقليل الاختلافات التي قد تحدث كل شهر مثل العطلات أو أسعار الغاز.

هناك عيوب في استخدام هذه الأداة. لا يوفر تجانس البيانات دائمًا توضيحًا للاتجاهات أو الأنماط التي تساعد في تحديدها. قد يؤدي ذلك أيضًا إلى تجاهل نقاط بيانات معينة من خلال التأكيد على نقاط أخرى.