Apa itu Pemulusan Data?
Perataan data dilakukan dengan menggunakan algoritma untuk menghilangkan noise dari kumpulan data. Ini memungkinkan pola-pola penting untuk menonjol. Perataan data dapat digunakan untuk membantu memprediksi tren, seperti yang ditemukan dalam harga sekuritas.
Data yang dihaluskan lebih disukai karena umumnya mengidentifikasi perubahan dalam perekonomian dibandingkan dengan data yang tidak dihapus.
Penjernihan Data Dijelaskan
Ketika data dikompilasi, itu dapat dimanipulasi untuk menghapus atau mengurangi volatilitas, atau jenis kebisingan lainnya. Ini disebut perataan data.
Gagasan di balik perataan data adalah dapat mengidentifikasi perubahan yang disederhanakan untuk membantu memprediksi tren dan pola yang berbeda. Ini bertindak sebagai bantuan untuk ahli statistik atau pedagang yang perlu melihat banyak data — yang seringkali rumit untuk dicerna — untuk menemukan pola yang tidak akan mereka lihat.
Untuk menjelaskan dengan representasi visual, bayangkan grafik satu tahun untuk saham Perusahaan X. Setiap titik tinggi individu pada grafik untuk stok dapat dikurangi sambil menaikkan semua poin yang lebih rendah. Ini akan membuat kurva lebih halus, sehingga membantu investor membuat prediksi tentang bagaimana kinerja saham di masa depan.
Metode Pemulusan Data
Ada berbagai metode di mana perataan data dapat dilakukan. Beberapa di antaranya termasuk metode acak, jalan acak, rata-rata bergerak, eksponensial sederhana, eksponensial linier, dan pemulusan eksponensial musiman.
Rata-rata bergerak yang rata menempatkan bobot yang sama dengan harga saat ini dan yang historis.
Model random walk umumnya digunakan untuk menggambarkan perilaku instrumen keuangan seperti saham. Beberapa investor percaya bahwa tidak ada hubungan antara pergerakan masa lalu dalam harga sekuritas dan pergerakannya di masa depan. Smoothing walk random mengasumsikan bahwa titik data masa depan akan sama dengan titik data terakhir yang tersedia ditambah variabel acak. Analis teknis dan fundamental tidak setuju dengan ide ini; mereka percaya gerakan di masa depan dapat diekstrapolasi dengan memeriksa tren masa lalu.
Sering digunakan dalam analisis teknis, moving average menghaluskan aksi harga sementara itu menyaring volatilitas dari pergerakan harga acak. Proses ini didasarkan pada harga sebelumnya, menjadikannya indikator yang mengikuti tren — atau tertinggal.
Pro dan Kontra Pemulusan Data
Perataan data dapat digunakan untuk membantu mengidentifikasi tren dalam ekonomi, sekuritas seperti saham, sentimen konsumen, atau untuk tujuan bisnis lainnya.
Pengambilan Kunci
- Perataan data menggunakan algoritme untuk menghilangkan derau dari kumpulan data, memungkinkan pola-pola penting menonjol. Hal ini dapat digunakan untuk memprediksi tren, seperti yang ditemukan dalam harga sekuritas. Model penghalusan data yang berbeda termasuk metode acak, perjalanan acak, dan rata-rata bergerak. Sementara perataan data dapat membantu memprediksi tren tertentu, hal ini dapat menyebabkan titik data tertentu menjadi diabaikan.
Misalnya, seorang ekonom dapat memperlancar data untuk membuat penyesuaian musiman untuk indikator tertentu seperti penjualan ritel dengan mengurangi variasi yang mungkin terjadi setiap bulan seperti liburan atau harga gas.
Namun, ada kekurangan untuk menggunakan alat ini. Perataan data tidak selalu memberikan penjelasan tentang tren atau pola yang membantu identifikasi. Ini juga dapat menyebabkan titik data tertentu diabaikan dengan menekankan yang lain.
