データが急激に変化する場合、以下の方法で対応することができます。 平滑化係数の調整: 急激な変化が見られる場合は、平滑化係数\\(\\alpha\\)を高めに設定し、最新のデータに重みを置くことで、変化に迅速に対応できます。 異常値の処理: 急激な変化が異常値によるものである場合、異常値を除外するか、特別な処理を行うことで、予測精度を向上させることができます。 モデルの見直し: データの変化が継続的である場合、指数平滑化モデルだけでなく、他の予測手法(例：ARIMAモデルや機械学習モデル)を検討することも重要です。 リアルタイムデータの活用: リアルタイムでデータを収集し、逐次的に予測を更新することで、変化に迅速に対応することが可能です。