Làm mịn dữ liệu (Data Smoothing) là gì? Đặc điểm của Làm mịn dữ liệu

Ảnh minh họa. Nguồn: Dummies.

Làm mịn dữ liệu

Khái niệm

Làm mịn dữ liệu trong tiếng Anh là Data Smoothing.

Làm mịn dữ liệu là phương thức xử lí dữ liệu, được thực hiện bằng cách sử dụng thuật toán để loại bỏ nhiễu khỏi bộ dữ liệu. Điều này cho phép các mẫu và xu hướng quan trọng trở nên nổi bật. 

Làm mịn dữ liệu có thể được sử dụng để giúp dự đoán xu hướng, chẳng hạn như những xu hướng được tìm thấy trong giá chứng khoán. Dữ liệu được làm mịn được ưa thích vì nó thường xác định được những thay đổi trong nền kinh tế so với dữ liệu không được làm mịn.

Ý nghĩa của việc làm mịn dữ liệu

Khi dữ liệu được tổng hợp, nó có thể được xử lí để loại bỏ hoặc giảm bất kì biến động hoặc bất kì các loại nhiễu nào khác. Việc làm đó 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 nhằm giúp dự đoán các xu hướng và mô hình khác nhau. Nó hoạt động như một công cụ hỗ trợ cho các nhà thống kê hoặc nhà giao dịch, những người cần xem xét nhiều dữ liệu mà thường khá phức tạp để hiểu – nhằm tìm các xu hướng mà họ không nhìn thấy được ngay lập tức.

Để giải thích với ví dụ trực quan, hãy tưởng tượng biểu đồ một năm cho cổ phiếu của Công ty X. Mỗi điểm cao trên biểu đồ của cổ phiếu có thể bị điều chỉnh giảm và tăng tất cả các điểm thấp hơn. Điều này sẽ giúp cho đường cong trở nên mượt mà hơn, do đó giúp một nhà đầu tư đưa ra dự đoán về giá của cổ phiếu thay đổi như thế nào trong tương lai.

Phương pháp làm mịn dữ liệu

Có nhiều phương pháp khác nhau để làm mịn dữ liệu. Một số phương pháp nổi bật bao gồm phương pháp ngẫu nhiên, lí thuyết bước đi ngẫu nhiên (tiếng Anh là Random Walk), trung bình động, phương pháp liên tiến lũy thừa đơn, phương pháp liên tiến lũy thừa tuyến tính và liên tiến lũy thừa theo mùa.

Mô hình bước đi ngẫu nhiên thường được sử dụng để mô tả hành vi của các công cụ tài chính như cổ phiếu. Một số nhà đầu tư tin rằng không có mối quan hệ nào giữa sự chuyển động trong quá khứ của giá chứng khoán và chuyển động trong tương lai của nó. 

Làm mịn dữ liệu theo phương pháp bước đi ngẫu nhiên giả định rằng các điểm dữ liệu trong tương lai sẽ bằng điểm dữ liệu có sẵn cuối cùng cộng với một biến ngẫu nhiên. Các nhà phân tích kĩ thuật và cơ bản không đồng ý với lập luận này; họ tin rằng các chuyển động giá chứng khoán trong tương lai có thể bị võ đoán bằng cách kiểm tra các xu hướng trong quá khứ.

Thường được sử dụng trong phân tích kĩ thuật, đường trung bình di chuyển làm mịn quá trình chuyển động giá đồng thời lọc đi các biến động giá ngẫu nhiên. Quá trình này dựa trên giá của cổ phiếu trong quá khứ, làm nó trở thành một chỉ báo xu hướng hoặc theo sau xu hướng.

Ưu và nhược điểm của việc làm mịn dữ liệu

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

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

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

(Theo Investopedia)