Suavização exponencial

A suavização exponencial é uma abordagem para suavizar dados de séries temporais usando uma média móvel ponderada exponencialmente (EWMA). É usado para prever níveis de produção e identificar quaisquer tendências subjacentes, sazonalidade ou comportamento cíclico no conjunto de dados. Ele pode ser usado para previsões de curto e longo prazo.

A ideia principal por trás da suavização exponencial é dar aos pontos de dados mais recentes maior peso ao calcular a previsão do que aos pontos de dados mais antigos. Isso é feito atribuindo pesos decrescentes exponencialmente aos pontos de dados à medida que eles recuam na sequência de valores. Os primeiros pontos de dados originais na sequência recebem o menor peso, enquanto os pontos de dados mais recentes na sequência recebem o maior peso.

O método pode ser usado para prever valores com um único parâmetro de suavização para todo o conjunto de dados ou com vários parâmetros de suavização que correspondem a diferentes períodos sazonais ou de férias nos dados. Isso permite que o algoritmo seja muito flexível quando se trata de lidar com dados que possuem padrões ou ciclos interessantes.

A suavização exponencial é usada em muitas aplicações, incluindo planejamento de estoque, previsão de vendas e demanda de clientes e criação de modelos econômicos. Com sua ênfase em dados recentes, ela é especialmente eficaz para observar tendências com dados que sofrem mudanças rápidas em um curto espaço de tempo. Ela tem a vantagem de ser uma técnica relativamente simples, com parâmetros claros e cálculos razoáveis, além de ser muito eficaz.