小さなデータセットで予測を行うには？
伝統的な手法の多くは正確な予測のために大量のデータを必要とするため、小さなデータセットでの予測は困難な場合がある。
ここでは、あなたを助けることができるいくつかのアプローチを紹介します。

単純移動平均：これは、一定数の過去のデータポイントの平均を取り、それを次の期間の予測として使用するものです。この方法は、トレンドや季節性のない安定した時系列に有効です。

指数平滑化: この方法は、過去のオブザベーションに指数関数的に減少する重みを割り当て、より最近のオブザベーションにより多くの重みを与える。この手法は、トレンドおよび/または季節性のある時系列に有効である。

ARIMA: 自己回帰統合移動平均（ARIMA）モデルは、時系列予測によく使われる。基礎となるデータがARIMAモデルを用いてモデル化できるパターンに従っている場合、これは小さなデータセットに効果的である。