如何用小資料集進行預測?
使用小資料集進行預測可能具有挑戰性,因為許多傳統方法需要大量的資料來準確預測. 這裡有幾種方法可以幫助你.  簡單的移動平均值:這涉及採取一定數量的過去資料點的平均值,並將其用作下一個時期的預測. 這種方法對於沒有趨勢或季節性的穩定時間序列是有效的.  指數式平滑:這種方法將指數式下降的權重分配給過去的觀測,最近的觀測被賦予更大的權重. 這種方法對於趨勢和/或季節性時間序列是有效的.  ARIMA:自迴歸整合移動平均 (ARIMA) 模型是時間序列預測的流行的選擇. 如果基礎資料遵循可以使用ARIMA模型建模的模式,它可以對小資料集有效.