Bagaimana melakukan peramalan dengan dataset kecil?

Prediksi dengan kumpulan data kecil bisa menjadi tantangan, karena banyak metode tradisional membutuhkan jumlah data yang lebih besar untuk prediksi yang akurat. Berikut adalah beberapa pendekatan yang dapat membantu Anda. Rata-rata bergerak sederhana: Ini melibatkan mengambil rata-rata sejumlah titik data masa lalu, dan menggunakannya sebagai perkiraan untuk periode berikutnya. Metode ini dapat efektif untuk seri waktu yang stabil tanpa tren atau musiman. Perataan eksponensial: Metode ini menetapkan bobot menurun secara eksponensial untuk pengamatan masa lalu, dengan pengamatan yang lebih baru diberikan bobot lebih besar. Metode ini dapat efektif untuk seri waktu dengan tren dan / atau musiman. ARIMA: Model Rata-rata Bergerak Terintegrasi AutoRegressive (ARIMA) adalah pilihan populer untuk perkiraan seri waktu.