تجانس البيانات
ما هو تجانس البيانات؟
يتم تجانس البيانات باستخدام خوارزمية لإزالة الضوضاء من مجموعة البيانات. هذا يسمح للأنماط المهمة أن تبرز بشكل أكثر وضوحًا.
يمكن استخدام تجانس البيانات للمساعدة في التنبؤ بالاتجاهات ، مثل تلك الموجودة في أسعار الأوراق المالية ، وكذلك في التحليل الاقتصادي. يهدف تجانس البيانات إلى تجاهل القيم المتطرفة لمرة واحدة ومراعاة تأثيرات الموسمية.
فهم تجانس البيانات
عندما يتم تجميع البيانات ، يمكن معالجتها لإزالة أو تقليل أي تقلب أو أي نوع آخر من الضوضاء. وهذا ما يسمى تجانس البيانات.
تكمن الفكرة وراء تجانس البيانات في أنه يمكنه تحديد التغييرات المبسطة للمساعدة في التنبؤ بالاتجاهات والأنماط المختلفة. يعمل كمساعد للإحصائيين أو المتداولين الذين يحتاجون إلى إلقاء نظرة على الكثير من البيانات - التي غالبًا ما يكون من الصعب استيعابها - للعثور على أنماط لا يمكنهم رؤيتها بطريقة أخرى.
للشرح بتمثيل مرئي ، تخيل مخططًا مدته عام واحد لسهم الشركة X. يمكن تقليل كل نقطة مرتفعة فردية على الرسم البياني للسهم مع رفع جميع النقاط السفلية. هذا من شأنه أن يجعل منحنى أكثر سلاسة ، وبالتالي يساعد المستثمر على عمل تنبؤات حول كيفية أداء السهم في المستقبل.
يفضل الاقتصاديون البيانات المتجانسة بشكل عام لأنها تحدد بشكل أفضل التغيرات في الاتجاهات مقارنة بالبيانات غير المنسقة ، والتي قد تبدو أكثر تقلبًا وتخلق إشارات خاطئة.
إعتبارات خاصة
طرق تجانس البيانات
هناك طرق مختلفة يمكن من خلالها تجانس البيانات. يتضمن بعضها طريقة التوزيع العشوائي ، باستخدام السير العشوائي ، أو حساب المتوسط المتحرك ، أو إجراء إحدى تقنيات التسوية الأسية العديدة.
يضع المتوسط المتحرك البسيط (SMA) وزناً متساوياً على كل من الأسعار الحديثة والتاريخية ، بينما يضع المتوسط المتحرك الأسي (EMA) وزناً أكبر لبيانات الأسعار الحديثة.
يشيع استخدام نموذج المشي العشوائي لوصف سلوك الأدوات المالية ، مثل الأسهم. يعتقد بعض المستثمرين أنه لا توجد علاقة بين الحركة السابقة في سعر الورقة المالية وحركتها المستقبلية. يفترض تجانس السير العشوائي أن نقاط البيانات المستقبلية ستساوي آخر نقطة بيانات متاحة ، بالإضافة إلى متغير عشوائي. يختلف المحللون الفنيون والأساسيون مع هذه الفكرة. يعتقدون أن الحركات المستقبلية يمكن استقراءها من خلال دراسة الاتجاهات السابقة.
غالبًا ما يستخدم المتوسط المتحرك في التحليل الفني ، حيث يعمل على تسهيل حركة السعر بينما يقوم بتصفية التقلبات الناتجة عن تحركات الأسعار العشوائية. تعتمد هذه العملية على الأسعار السابقة ، مما يجعلها مؤشرًا لمتابعة الاتجاه - أو متأخرًا -. كما يتضح من الرسم البياني للسعر أدناه ، فإن المتوسط المتحرك (EMA) له الشكل العام والاتجاه العام لبيانات الأسعار اليومية الأساسية ، التي تصورها الشمعدانات. كلما زاد عدد الأيام التي تم دمجها في المتوسط المتحرك ، أصبح الخط أكثر سلاسة.
<! - BAC4750E39F42A0C4D7A090D42EE8F51->
مزايا وعيوب تجانس البيانات
يمكن استخدام تجانس البيانات للمساعدة في تحديد الاتجاهات في الاقتصاد ، في الأوراق المالية ، مثل الأسهم ، ومعنويات المستهلك. يمكن أيضًا استخدام تجانس البيانات لأغراض تجارية أخرى.
على سبيل المثال ، يمكن للخبير الاقتصادي تسهيل البيانات لإجراء تعديلات موسمية لمؤشرات معينة ، مثل مبيعات التجزئة ، عن طريق تقليل الاختلافات التي قد تحدث كل شهر ، مثل الإجازات أو أسعار الغاز.
ومع ذلك ، هناك عيوب في استخدام هذه الأداة. لا يوفر تجانس البيانات دائمًا شرحًا للاتجاهات أو الأنماط التي يساعد في تحديدها. قد يؤدي أيضًا إلى تجاهل نقاط بيانات معينة من خلال التأكيد على نقاط أخرى.
TTT
مثال على تجانس البيانات في المحاسبة المالية
من الأمثلة التي يتم الاستشهاد بها في كثير من الأحيان على تجانس البيانات في محاسبة الأعمال تخصيص مخصص للحسابات المشكوك في تحصيلها عن طريق تغيير مصروفات الديون المعدومة من فترة إبلاغ إلى أخرى. على سبيل المثال ، تتوقع الشركة عدم تلقي مدفوعات مقابل سلع معينة خلال فترتين محاسبيتين ؛ 1000 دولار في فترة الإبلاغ الأولى و 5000 دولار في فترة الإبلاغ الثانية.
إذا كان من المتوقع أن تحقق فترة التقرير الأولى دخلاً مرتفعًا ، فقد تقوم الشركة بتضمين المبلغ الإجمالي 6000 دولار أمريكي كمخصص للحسابات المشكوك في تحصيلها في تلك الفترة المشمولة بالتقرير. سيؤدي هذا إلى زيادة مصروفات الديون المعدومة في بيان الدخل بمقدار 6000 دولار وتقليل صافي الدخل بمقدار 6000 دولار. هذا من شأنه أن يخفف من فترة الدخل المرتفع عن طريق خفض الدخل. من المهم للشركات استخدام طرق الحكم والمحاسبة القانونية عند تعديل أي حسابات.
يسلط الضوء
يستخدم تجانس البيانات خوارزمية لإزالة الضوضاء من مجموعة البيانات ، مما يسمح بالتميز عن الأنماط المهمة.
بينما يمكن أن يساعد تجانس البيانات في التنبؤ باتجاهات معينة ، فإنه سيؤدي بطبيعته إلى تقليل المعلومات في العينة مما قد يؤدي إلى تجاهل نقاط بيانات معينة.
تشمل نماذج تجانس البيانات المختلفة الطريقة العشوائية باستخدام المتوسطات المتحركة.
يمكن استخدام تجانس البيانات للتنبؤ بالاتجاهات ، مثل تلك الموجودة في أسعار الأوراق المالية.
