ويعد سلاسة البيانات وخفض الضوضاء من التقنيات الأساسية في تحليل البيانات لتحسين نوعية مجموعات البيانات، وباستخدام المكتبات مثل نومبي وشركة سيبي، يمكن للمستعملين تطبيق أساليب مختلفة للتصفير الضوضاء والكشف عن الأنماط الكامنة.

متوسط عدد المصورين

إن متوسط المرشّح المتحرك هو طريقة بسيطة تحل محل كل نقطة بيانات بمتوسط نقاط الجيران، ويساعد على سد التقلبات القصيرة الأجل وإبراز الاتجاهات الأطول أجلا.

وفي نومبي، يمكن تنفيذ ذلك باستخدام تفويض:

Gaussian Smoothing

ويطبق سلاسة الجازوسي على البيانات، مما يقلل من الضوضاء مع الحفاظ على السمات الهامة، ويوفر سيسيبي وظيفة ملائمة لهذا الغرض.

التنفيذ على سبيل المثال:

Savitzky-Golay Filter

تصفية (سافاتسكي غولاي) تُسلّم البيانات بتجهيز مجموعات فرعية متتالية ببوليومات، وهي فعالة للحفاظ على سمات مثل الذروة.

باستخدام SciPy:

تقنيات إضافية

وتشمل الأساليب الأخرى التصفيف الوسيط ورسم الموجات، وهو ما يمكن أن يكون مفيداً تبعاً لخصائص البيانات، وهذه التقنيات متاحة في مكتبات SciPy وغيرها من المكتبات المتخصصة.