如何用小資料集進行預測?
許多傳統方法需要大量的資料來進行正確的預測, 這裡有一些方法可以幫助你.  單一的移動平均數:這涉及將一定的過去資料點的平均數, 並使用它作為下一期的預測. 這種方法對沒有趨勢或季節性的穩定時間序列是有效的.  顯示式平滑:這個方法將顯示式減少的重量分配給過去的觀測,而最近的觀測則獲得更多重量. 這種方法對具有趨勢和/或季節性的時間序列是有效的.  ARIMA:自動回歸式整合移動平均數 (ARIMA) 模型是時間序列預測的熱門選擇. 如果基礎資料遵循使用ARIMA模型建模的模式,