Qué es el suavizado de datos?
El suavizado de datos es un enfoque estadístico que consiste en eliminar los valores atípicos de los conjuntos de datos para que los patrones sean más visibles. Se consigue utilizando algoritmosAlgoritmos (Algos)Los algoritmos (Algos) son un conjunto de instrucciones que se introducen para realizar una tarea. Automatizan las operaciones para generar beneficios con una frecuencia imposible para un operador humano. eliminar el ruido estadístico de los conjuntos de datos. El uso de la suavización de datos puede ayudar a predecir patrones, como los que se observan en los precios de las acciones.
Durante la compilación de los datos, éstos pueden ser alterados para reducir o eliminar cualquier variación amplia u otros ruidos estadísticos. El suavizado de datos ayuda a los operadores o a los estadísticos a analizar una gran cantidad de datos – que pueden ser complicados de procesar – para encontrar tendencias o patrones que’que, de otro modo, se pasa por alto.
Este enfoque utiliza mejoras simplificadas para pronosticar mejor varios patrones. Se centra en la creación de una dirección básica para los puntos de datos principales evitando cualquier pieza de datos volátil y dibujando una curva más suave a través de los puntos de datos.
Resumen
Métodos de suavizado de datos
El método aleatorio, la media móvil simple, el paseo aleatorio, el exponencial simple y la media móvil exponencial son algunos de los métodos que pueden utilizarse para el suavizado de datos. A continuación se comentan los métodos más utilizados:
1. Simple Exponential
El método exponencial simple es un método popular de suavización de datos debido a la facilidad de cálculo, la flexibilidad y el buen rendimiento. Utiliza un cálculo de la media para asignar las ponderaciones exponencialmente decrecientes empezando por la observación más reciente. El método se puede aprender y aplicar fácilmente.
Las predicciones se consideran precisas, ya que la diferencia entre las proyecciones reales y lo que realmente sucede se tiene en cuenta en el enfoque exponencial simple. Sin embargo, el método no es capaz de gestionar bien las tendencias. Por lo tanto, se utiliza cuando no hay variaciones cíclicas.
2. Media móvil
La media móvilLa media móvil es un indicador técnico que los analistas de mercado y los inversores pueden utilizar para determinar la dirección de una tendencia. Resume el enfoque de los puntos de datos y se utiliza mejor cuando la variación estacional es escasa o nula. El suavizado de datos de media móvil se utiliza para separar las variaciones aleatorias.
Es un enfoque de suavización de datos sencillo que los economistas utilizan para ayudar a evaluar los patrones subyacentes en los permisos de construcción y otros conjuntos de datos volátiles. La media móvil consolida los puntos de datos de un mes en unidades de tiempo más largas que un mes, como una media de datos de varios meses.
3. Paseo aleatorio
El método de suavización de datos de paseo aleatorio se utiliza habitualmente para describir los patrones de los instrumentos financieros. Algunos inversores piensan que el movimiento pasado del precio de un valor y los movimientos futuros no pueden estar relacionados. Utilizan el método del paseo aleatorio, que supone que una variable aleatoria dará los puntos de datos potenciales cuando se sume al último punto de datos accesible.
4. Media móvil exponencial
En el enfoque de la media móvil exponencial, se aplican ponderaciones a las observaciones históricas tras utilizar el método de suavización exponencial. Se centra más en las últimas observaciones de datos. Por lo tanto, la media móvil exponencial responde más rápidamente a los cambios de precios que el método de la media móvil simple.
Además, las predicciones sólo necesitan la predicción de la volatilidad anterior y el cambio de precios del ciclo anterior. No es necesario volver a calcular la previsión utilizando un largo historial de devoluciones de precios.
Ventajas del suavizado de datos
Los métodos de suavización de datos son fáciles de entender e implementar. Puede ayudar a identificar tendencias en las empresas, los valores financieros y la economía.
El suavizado de datos puede ayudar a exponer patrones en datos complicados. Ayuda a predecir la dirección habitual del siguiente punto de datos observado. Si los usuarios no necesitan ciertos puntos de datos, el suavizado de datos elimina los puntos de datos si no son de interés para el usuario.
También ayuda a generar gráficos suaves que representan tendencias y patrones.
Limitaciones del suavizado de datos
El suavizado de datos no ofrece necesariamente una interpretación de los temas o patrones que ayuda a reconocer. También puede contribuir a que se pasen por alto ciertos puntos de datos al centrarse en otros.
A veces, el suavizado de datos puede eliminar los puntos de datos utilizables. Puede dar lugar a predicciones incorrectas si el conjunto de datos es estacional y no refleja completamente la realidad producida por los puntos de datos. Además, el alisado de datos puede ser propenso a una considerable perturbación por los valores atípicos de los datos.
Más información
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