 சிறிய தரவுத்தொகுப்பில் கணிப்பு செய்வது எப்படி?
பல பாரம்பரிய முறைகளுக்கு துல்லியமான கணிப்புகளுக்கு அதிக அளவு தரவு தேவைப்படுவதால், சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் முன்கணிப்பது சவாலானது. உங்களுக்கு உதவக்கூடிய சில அணுகுமுறைகள் இங்கே உள்ளன. எளிமையான நகரும் சராசரி: இது குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான கடந்த தரவுப் புள்ளிகளின் சராசரியை எடுத்து, அடுத்த காலகட்டத்திற்கான முன்னறிவிப்பாகப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது. இந்த முறையானது எந்தப் போக்கும் அல்லது பருவநிலையும் இல்லாத நிலையான நேரத் தொடருக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும். அதிவேக மிருதுவாக்கம்: இந்த முறையானது கடந்த கால அவதானிப்புகளுக்கு அதிவேகமாக குறையும் எடைகளை ஒதுக்குகிறது, மேலும் சமீபத்திய அவதானிப்புகளுக்கு அதிக எடை கொடுக்கப்படுகிறது. இந்த முறை போக்கு மற்றும்/அல்லது பருவகாலத்துடன் கூடிய நேரத் தொடருக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும். அரிமா: ஆட்டோ ரிக்ரெசிவ் இன்டகிரேட்டட் மூவிங் ஆவரேஜ் (அரிமா) மாதிரியானது நேரத் தொடர் முன்கணிப்புக்கான பிரபலமான தேர்வாகும். அடிப்படைத் தரவு ARIMA மாதிரியைப் பயன்படுத்தி மாதிரியாக்கக்கூடிய வடிவத்தைப் பின்பற்றினால், சிறிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.