 කුඩා දත්ත කට්ටලයක් සමඟ පුරෝකථනය කරන්නේ කෙසේද?
බොහෝ සාම්ප්‍රදායික ක්‍රමවලට නිවැරදි අනාවැකි සඳහා විශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් අවශ්‍ය වන බැවින් කුඩා දත්ත කට්ටල සමඟ පුරෝකථනය කිරීම අභියෝගාත්මක විය හැක. මෙන්න ඔබට උපකාර කළ හැකි ප්රවේශයන් කිහිපයක්. සරල චලනය වන සාමාන්‍යය: මෙයට අතීත දත්ත ලක්ෂ්‍ය නිශ්චිත සංඛ්‍යාවක සාමාන්‍යය ගැනීම සහ එය ඊළඟ කාල පරිච්ඡේදය සඳහා පුරෝකථනය ලෙස භාවිතා කිරීම ඇතුළත් වේ. මෙම ක්‍රමය ප්‍රවණතාවක් හෝ සෘතුමය බවක් නොමැතිව ස්ථාවර කාල ශ්‍රේණි සඳහා ඵලදායී විය හැක. ඝාතීය සුමටනය: මෙම ක්‍රමය අතීත නිරීක්ෂණ සඳහා ඝාතීය ලෙස අඩුවන බර පවරයි, වඩාත් මෑත නිරීක්ෂණවලට වැඩි බරක් ලබා දේ. මෙම ක්‍රමය ප්‍රවණතා සහ/හෝ සෘතුමයභාවය සහිත කාල ශ්‍රේණි සඳහා ඵලදායී විය හැක. ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) මාදිලිය කාල ශ්‍රේණි පුරෝකථනය සඳහා ජනප්‍රිය තේරීමකි. යටින් පවතින දත්ත ARIMA ආකෘතියක් භාවිතයෙන් ආකෘතිගත කළ හැකි රටාවක් අනුගමනය කරන්නේ නම් එය කුඩා දත්ත කට්ටල සඳහා ඵලදායී විය හැක.