چھوٹے ڈیٹا سیٹ کے ساتھ پیشن گوئی کیسے کریں؟
-
چھوٹے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ پیشین گوئی کرنا مشکل ہو سکتا ہے، کیونکہ بہت سے روایتی طریقوں میں درست پیشین گوئیوں کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔  یہاں چند طریقے ہیں جو آپ کی مدد کر سکتے ہیں۔   سادہ موونگ ایوریج: اس میں پچھلے ڈیٹا پوائنٹس کی ایک خاص تعداد کی اوسط لینا، اور اسے اگلی مدت کے لیے پیشن گوئی کے طور پر استعمال کرنا شامل ہے۔ یہ طریقہ بغیر کسی رجحان یا موسم کے مستحکم ٹائم سیریز کے لیے موثر ہو سکتا ہے۔   ایکسپونینشل اسموتھنگ: یہ طریقہ ماضی کے مشاہدات کو تیزی سے گھٹتا ہوا وزن تفویض کرتا ہے، جس میں حالیہ مشاہدات کو زیادہ وزن دیا جاتا ہے۔ یہ طریقہ رجحان اور/یا موسم کے ساتھ ٹائم سیریز کے لیے موثر ہو سکتا ہے۔   ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) ماڈل ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کے لیے ایک مقبول انتخاب ہے۔ یہ چھوٹے ڈیٹاسیٹس کے لیے کارآمد ثابت ہو سکتا ہے اگر بنیادی ڈیٹا اس پیٹرن کی پیروی کرتا ہے جسے ARIMA ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے بنایا جا سکتا ہے۔