Некоторые основные методы сглаживания данных в аналитике:

1. Простой экспоненциальный метод. 24 Популярный метод из-за простоты расчёта, гибкости и высокой производительности. 2 Он использует вычисление среднего значения для присвоения экспоненциально убывающих весов, начиная с самого последнего наблюдения. 2
2. Скользящая средняя. 24 Метод лучше всего использовать при незначительных сезонных колебаниях или их полном отсутствии. 2 Скользящее среднее объединяет данные за месяц в временные единицы, длина которых превышает месяц, например, среднее значение данных за несколько месяцев. 2
3. Случайное блуждание. 24 Метод обычно используется для описания закономерностей в финансовых инструментах. 2 Он предполагает, что случайная величина даст потенциальные точки данных при добавлении к последней доступной точке данных. 2
4. Экспоненциальное скользящее среднее. 24 При использовании этого метода к историческим наблюдениям применяются веса после использования метода экспоненциального сглаживания. 2 При этом основное внимание уделяется последним наблюдениям за данными. 2