Сплайновая интерполяция предпочтительнее полиномиальной при работе с большими наборами данных, потому что она создаёт плавную и непрерывную кривую, проходящую через все точки данных. 1 Это облегчает анализ и интерпретацию данных, особенно когда они зашумлены или содержат выбросы. 1
Кроме того, при использовании сплайновой интерполяции на кривой приближения не появляется множественных экстремумов, которые не связаны со значениями координат соединяемых точек. 2 Это обеспечивает большую эффективность приближения интерполирующей кривой вида экспериментального закона, чем при приближении его полиномами любых типов. 2
Однако у сплайновой интерполяции есть и недостатки: она требует вычисления полиномиальных функций для каждого интервала между контрольными точками, что может занять много времени и потребовать значительных ресурсов памяти для больших наборов данных. 1