صاف کردن داده ها چیست؟ و از چه روشی استفاده می شود؟

• در صاف کردن داده ها از یک الگوریتم برای حذف نویز از مجموعه داده استفاده می کند و به الگوهای مهم اجازه می دهد برجسته شوند.
• صاف کردن داده ها را می توان برای پیش بینی روندها، مانند آنچه در قیمت اوراق بهادار یافت می شود، استفاده کرد.
• مدل های مختلف صاف کردن داده ها شامل روش تصادفی استفاده از میانگین متحرک است.
• گرچه صاف کردن داده‌ها می‌تواند به پیش‌بینی برخی روندها کمک کند، اما ذاتاً منجر به بروز اطلاعات کمتری در سمپل یا نمونه می‌ شود که ممکن است منجر به نادیده گرفتن برخی از نقاط داده شود.

صاف کردن داده ها

درباره صاف کردن داده ها

روش های صاف کردن داده ها

صاف کردن داده ها با مووینگ اوریج

مزایا و معایب صاف کردن داده ها

• با حذف نویز از داده ها به شناسایی روندهای واقعی کمک می کند.
• امکان تعدیل فصلی داده های اقتصادی را فراهم می کند.
• به راحتی از طریق چند تکنیک از جمله میانگین متحرک محاسبه می شود.

• حذف داده ها همیشه منجر به کاهش اطلاعات خواهد شد که خود ریسک خطا در تجزیه و تحلیل را افزایش می دهد.
• صاف کردن داده ها ممکن است بر سوگیری های تحلیل گران تاکید کند و موارد پرتی که ممکن است معنی دار باشند را نادیده بگیرد.

نمونه ای از صاف کردن داده ها در حسابداری