ข้อมูล Smoothing นิยามและตัวอย่าง

ข้อมูล:

ข้อมูลที่ทำให้ราบเรียบ เป็นเทคนิคทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับการลบค่าผิดปกติออกจากชุดข้อมูลเพื่อที่จะทำให้ รูปแบบที่มองเห็นได้มากขึ้น

วิธีการทำงาน (ตัวอย่าง):

ตัวอย่างเช่นสมมุติว่ามหาวิทยาลัยกำลังวิเคราะห์ข้อมูลอาชญากรรมในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา จำนวนของอาชญากรรมรุนแรงมีลักษณะเช่นนี้:

ตามที่คุณเห็นส่วนใหญ่มหาวิทยาลัยมีประสบการณ์น้อยกว่า 15 คดีต่อปี อย่างไรก็ตามในปีพ. ศ. 2549 และปี 2550 มีประสบการณ์ 44 ปีเนื่องจากมีข้อกาหนดในการรายงานผลการทดลองโดยทีมงานรักษาความปลอดภัยสาธารณะของมหาวิทยาลัย การทดลองรายงานเปลี่ยนนิยามของอาชญากรรมรุนแรงรวมถึงการโจรกรรมใด ๆ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาซึ่งก่อให้เกิดการเพิ่มขึ้นอย่างมากในจำนวนอาชญากรรมที่ "รุนแรง" ในวิทยาเขต ถ้าเรารวมปีเหล่านี้โดยเฉลี่ย - นั่นคือถ้าเราทำข้อมูลให้ราบเรียบ - มหาวิทยาลัยมีประสบการณ์โดยเฉลี่ยประมาณ 19 คดีความรุนแรงต่อปี แต่ถ้าเราปล่อยให้ปีเหล่านี้ออกเราจะเห็นได้ว่าค่าเฉลี่ยที่สมจริงมากขึ้นคือความรุนแรง 13 ครั้งต่อปี - ความแตกต่าง 32%

เหตุใดจึงสำคัญ:

มีหลายวิธีในการทำให้ข้อมูลราบรื่น ค่าเฉลี่ยและอัลกอริทึม แนวคิดก็คือการทำให้ข้อมูลเรียบขึ้นทำให้รูปแบบสามารถมองเห็นได้มากขึ้นและช่วยในการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของราคาหุ้นแนวโน้มของลูกค้าหรือข้อมูลทางธุรกิจอื่น ๆ อย่างไรก็ตามการทำให้ข้อมูลเรียบสามารถมองข้ามข้อมูลที่สำคัญหรือทำให้ข้อเท็จจริงที่สำคัญไม่สามารถมองเห็นได้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง "ปัดเศษขอบ" ของข้อมูลสามารถเน้นหนักข้อมูลบางอย่างและไม่สนใจข้อมูลอื่น ๆ