Як зробити прогноз з малим набором даних?
Прогнозування з невеликими наборами даних може бути складним завданням, оскільки багато традиційних методів вимагають більшої кількості даних для точних прогнозів.
Ось кілька підходів, які можуть вам допомогти.

Простий м'який середній: це включає в себе прийняття середнього числа певної кількості минулих точок даних, і використовувати його як прогноз для наступного періоду. Цей метод може бути ефективним для стабільної часової серії без тенденції або сезонності.

Експоненціальне згладжування: Цей метод приписує експоненціально зменшуються ваги минулих спостережень, з більш недавніми спостереженнями, які отримують більшу вагу. Цей метод може бути ефективним для часових серій з тенденцією та / або сезонністю.

Модель AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) є популярним вибором для прогнозування часових рядів. Вона може бути ефективною для малих наборів даних, якщо основні дані слідують шаблону, який можна моделювати за допомогою моделі ARIMA.