Каковы основные методы сглаживания данных в аналитике

Некоторые основные методы сглаживания данных в аналитике:

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