Descripción: El ajuste de volatilidad es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que implica modificar los datos para tener en cuenta los cambios en la volatilidad a lo largo del tiempo. Este proceso es crucial en el análisis de series temporales, donde las fluctuaciones en los datos pueden afectar significativamente los resultados de los modelos predictivos. La volatilidad se refiere a la variabilidad o dispersión de los datos, y su ajuste permite a los analistas y científicos de datos obtener una representación más precisa de las tendencias subyacentes. Al ajustar la volatilidad, se busca estabilizar la varianza de los datos, lo que facilita la identificación de patrones y la realización de pronósticos más confiables. Este proceso puede incluir técnicas como la normalización, la estandarización o el uso de modelos estadísticos que incorporan la volatilidad, como los modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity). En resumen, el ajuste de volatilidad es una herramienta esencial para mejorar la calidad de los datos y la efectividad de los análisis en contextos donde la variabilidad es un factor crítico.
