मॉडलिंग में हाई-फ़्रीक्वेंसी डेटा बनाम एग्रीगेटेड डेटा

उच्च-आवृत्ति डेटा क्या है?

मिलीसेकंड या टिक जैसे तेज़ अंतराल पर रिकॉर्ड की गई बारीक डेटा स्ट्रीम, रियल-टाइम इवेंट, माइक्रो-बिहेवियर और तुरंत होने वाले उतार-चढ़ाव को कैप्चर करती हैं।

• ऑब्ज़र्वेशन फिक्स्ड टाइम स्टेप्स के बजाय असल दुनिया की घटनाओं के आधार पर अनियमित, रैंडम इंटरवल पर आते हैं।
• डेटासेट अक्सर बहुत ज़्यादा इंट्राडे सीज़नल वोलैटिलिटी पैटर्न दिखाते हैं, जो अक्सर मार्केट खुलने और बंद होने के दौरान बढ़ जाते हैं।
• अलग-अलग रिकॉर्ड बहुत ज़्यादा समय पर निर्भर करते हैं, जिसका मतलब है कि एक के बाद एक आने वाले पॉइंट एक-दूसरे से बहुत ज़्यादा जुड़े हुए हैं।
• डेटा वॉल्यूम इतनी तेज़ी से जमा होता है कि एक्टिव लॉगिंग का एक दिन, दशकों की ट्रेडिशनल डेली समरी के बराबर हो सकता है।
• रॉ स्ट्रीम्स अलग-अलग कीमत और मात्रा में उछाल को कैप्चर करती हैं, और सिर्फ़ फ़ाइनल बैलेंस के बजाय संतुलन का सही रास्ता दिखाती हैं।

एकत्रित डेटा क्या है?

मैक्रो-ट्रेंड को बैकग्राउंड नॉइज़ से अलग करने के लिए, रॉ मेट्रिक्स को पहले से तय टाइम ब्लॉक में समराइज़ किया जाता है, जिसमें घंटे, रोज़ या महीने के इंटरवल शामिल हैं।

• जानकारी समय के साथ एक जैसी फैली हुई है, जो क्लासिकल स्टैटिस्टिकल अंदाज़ों और स्टैंडर्ड रिग्रेशन फ़ॉर्मूला के साथ पूरी तरह से मेल खाती है।
• डेटा पॉइंट्स को मिलाने का प्रोसेस डेटाबेस स्टोरेज की ज़रूरतों को तेज़ी से कम करता है, जिससे क्लाउड डेटा वेयरहाउस इंफ्रास्ट्रक्चर की लागत कम हो जाती है।
• शॉर्ट-टर्म ट्रांज़ैक्शनल नॉइज़ और रैंडम डेटा स्पाइक्स को ठीक किया जाता है, जिससे स्टेबल, बेसिक अंदरूनी मूवमेंट्स का पता चलता है।
• डेटा इनजेक्शन, मुश्किल, कम-लेटेंसी वाली स्ट्रीमिंग पाइपलाइन के बजाय, पहले से पता चलने वाले बैच वर्कफ़्लो पर निर्भर करता है।
• एवरेजिंग या समिंग जैसे मैथमेटिकल ट्रांसफॉर्मेशन, एक्सट्रीम स्टैटिस्टिकल आउटलायर्स की मौजूदगी को नैचुरली कम कर देते हैं।

तुलना तालिका

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लाभ और हानि