什么是数据平滑？
数据平滑是通过使用一种算法来消除数据集中的噪声来完成的。 这使重要的模式脱颖而出。 数据平滑可用于帮助预测趋势，例如证券价格中的趋势。
首选平滑数据，因为与不平滑数据相比，它通常可以识别经济变化。
数据平滑说明
编译数据时，可以对其进行处理以消除或减少任何波动性或任何其他类型的噪声。 这称为数据平滑。
数据平滑背后的想法是，它可以识别简化的更改，以帮助预测不同的趋势和模式。 它为需要查看大量数据（通常可能很复杂的数据）的统计学家或交易员提供了帮助，以找到他们原本不会看到的模式。
为了直观地进行说明，请想象X公司的股票的一年图表。 可以降低图表上股票的每个高点，同时提高所有低点。 这将使曲线更平滑，从而帮助投资者预测股票未来的表现。
数据平滑方法
可以使用多种方法来进行数据平滑。 其中一些包括随机方法，随机游走，移动平均值，简单指数，线性指数和季节性指数平滑。
平滑的移动均线与近期价格和历史价格的权重相等。
随机游走模型通常用于描述金融工具（例如股票）的行为。 一些投资者认为，证券价格的过去变动与未来变动之间没有关系。 随机游走平滑假定将来的数据点将等于最后一个可用数据点加上一个随机变量。 技术和基础分析家不同意这个想法。 他们认为，可以通过检查过去的趋势来推断未来的走势。
移动平均线通常用于技术分析中，可以平滑价格走势，同时可以滤除随机价格波动中的波动性。 此过程基于过去的价格，使其成为趋势跟踪（或落后）指标。
数据平滑的利与弊
数据平滑可用于帮助确定经济趋势，股票等证券，消费者信心或其他商业目的。
重要要点
- 数据平滑使用一种算法来消除数据集中的噪声，从而使重要的模式脱颖而出。 它可以用于预测趋势，例如证券价格中的趋势。不同的数据平滑模型包括随机方法，随机游动和移动平均值。虽然数据平滑可以帮助预测某些趋势，但可能导致某些数据点被忽略了。
例如，经济学家可以通过减少诸如假期或汽油价格之类的每月变化来对数据进行平滑处理，以对某些指标（例如零售）进行季节性调整。
但是，使用此工具存在一些不足。 数据平滑处理并不总是能提供有助于识别的趋势或模式的解释。 通过强调其他数据点也可能导致某些数据点被忽略。
