Làm mịn dữ liệu: Định nghĩa, sử dụng và phương pháp

Làm mịn dữ liệu là gì?

Làm mịn dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng thuật toán để loại bỏ nhiễu khỏi tập dữ liệu. Điều này cho phép các mẫu quan trọng nổi bật rõ ràng hơn.

Làm mịn dữ liệu có thể được sử dụng để giúp dự đoán các xu hướng, chẳng hạn như xu hướng được tìm thấy trong giá chứng khoán, cũng như trong phân tích kinh tế. Làm mịn dữ liệu nhằm mục đích bỏ qua các giá trị ngoại lệ một lần và tính đến ảnh hưởng của tính thời vụ.

Hiểu làm mịn dữ liệu

Khi dữ liệu được biên soạn, nó có thể được xử lý để loại bỏ hoặc giảm bất kỳ sự biến động nào hoặc bất kỳ loại nhiễu nào khác. Điều này được gọi là làm mịn dữ liệu.

Ý tưởng đằng sau việc làm mịn dữ liệu là nó có thể xác định các thay đổi đơn giản hóa để giúp dự đoán các xu hướng và mô hình khác nhau. Nó hoạt động như một công cụ hỗ trợ cho các nhà thống kê hoặc nhà giao dịch, những người cần xem xét nhiều dữ liệu—thường có thể phức tạp để hiểu—để tìm ra các mẫu mà họ không thể nhìn thấy.

Để giải thích bằng cách trình bày trực quan, hãy tưởng tượng biểu đồ một năm cho cổ phiếu của Công ty X. Mỗi điểm cao riêng lẻ trên biểu đồ của cổ phiếu có thể bị giảm đi trong khi tăng tất cả các điểm thấp hơn. Điều này sẽ tạo ra một đường cong mượt mà hơn, do đó giúp nhà đầu tư đưa ra dự đoán về khả năng hoạt động của cổ phiếu trong tương lai.

Phương pháp làm mịn dữ liệu

Có nhiều phương pháp khác nhau để làm mịn dữ liệu. Một số trong số này bao gồm phương pháp ngẫu nhiên hóa, sử dụng bước đi ngẫu nhiên, tính toán đường trung bình động hoặc tiến hành một trong một số kỹ thuật làm mịn theo cấp số nhân.

Mô hình bước đi ngẫu nhiên thường được sử dụng để mô tả hành vi của các công cụ tài chính, chẳng hạn như cổ phiếu. Một số nhà đầu tư tin rằng không có mối quan hệ nào giữa biến động giá chứng khoán trong quá khứ và biến động giá chứng khoán trong tương lai. Làm mịn bước ngẫu nhiên giả định rằng các điểm dữ liệu trong tương lai sẽ bằng điểm dữ liệu có sẵn cuối cùng, cộng với một biến ngẫu nhiên. Các nhà phân tích kỹ thuật và cơ bản không đồng ý với ý tưởng này; họ tin rằng những chuyển động trong tương lai có thể được ngoại suy bằng cách xem xét các xu hướng trong quá khứ.

Thường được sử dụng trong phân tích kỹ thuật, đường trung bình động làm dịu hành động giá trong khi lọc ra sự biến động khỏi các biến động giá ngẫu nhiên. Quá trình này dựa trên giá trong quá khứ, khiến nó trở thành một chỉ báo theo xu hướng—hoặc tụt hậu—. Như có thể thấy trong biểu đồ giá bên dưới, đường trung bình động (EMA) có hình dạng và xu hướng chung của dữ liệu giá cơ bản hàng ngày, được mô tả bằng các chân nến. Càng có nhiều ngày được đưa vào đường trung bình động thì đường này càng trở nên mượt mà hơn.

Ưu điểm và nhược điểm của việc làm mịn dữ liệu

Làm mịn dữ liệu có thể được sử dụng để giúp xác định các xu hướng trong nền kinh tế, về chứng khoán, chẳng hạn như cổ phiếu và tâm lý người tiêu dùng. Làm mịn dữ liệu cũng có thể được sử dụng cho các mục đích kinh doanh khác.

Ví dụ: một nhà kinh tế có thể làm mịn dữ liệu để thực hiện các điều chỉnh theo mùa đối với một số chỉ số nhất định, như doanh số bán lẻ, bằng cách giảm các biến động có thể xảy ra mỗi tháng, như ngày lễ hoặc giá xăng.

Tuy nhiên, có những nhược điểm khi sử dụng công cụ này. Làm mịn dữ liệu không phải lúc nào cũng đưa ra lời giải thích về xu hướng hoặc mẫu mà nó giúp xác định. Nó cũng có thể dẫn đến việc bỏ qua một số điểm dữ liệu nhất định bằng cách nhấn mạnh vào những điểm khác.

Ví dụ về làm mịn dữ liệu trong kế toán tài chính

Một ví dụ thường được trích dẫn về việc làm trơn tru dữ liệu trong kế toán doanh nghiệp là trích lập dự phòng cho các tài khoản nghi ngờ bằng cách thay đổi chi phí nợ khó đòi từ kỳ báo cáo này sang kỳ báo cáo khác. Ví dụ, một công ty dự kiến sẽ không nhận được khoản thanh toán cho một số hàng hóa nhất định trong hai kỳ kế toán; 1.000 USD trong kỳ báo cáo đầu tiên và 5.000 USD trong kỳ báo cáo thứ hai.

Nếu kỳ báo cáo đầu tiên dự kiến có thu nhập cao, công ty có thể tính tổng số tiền 6.000 USD làm khoản dự phòng cho các tài khoản nghi ngờ trong kỳ báo cáo đó. Điều này sẽ làm tăng chi phí nợ khó đòi trên báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh thêm 6.000 USD và giảm thu nhập ròng thêm 6.000 USD. Do đó, điều này sẽ làm dịu đi thời kỳ thu nhập cao bằng cách giảm thu nhập. Điều quan trọng là các công ty phải sử dụng các phương pháp phán đoán và kế toán hợp pháp khi điều chỉnh bất kỳ tài khoản nào.

Investopedia không cung cấp các dịch vụ và tư vấn về thuế, đầu tư hoặc tài chính. Thông tin được trình bày mà không xem xét mục tiêu đầu tư, mức độ chấp nhận rủi ro hoặc tình hình tài chính của bất kỳ nhà đầu tư cụ thể nào và có thể không phù hợp với tất cả các nhà đầu tư. Đầu tư liên quan đến rủi ro, bao gồm cả việc mất tiền gốc.