Comment faire des prévisions avec un petit ensemble de données ?
How to do forecasting with small dataset?
Forecasting with small datasets can be challenging, as many traditional methods require larger amounts of data for accurate predictions.
Here are few approaches that can help you.

Simple moving average: This involves taking the average of a certain number of past data points, and using it as the forecast for the next period. This method can be effective for stable time series with no trend or seasonality.

Exponential smoothing: This method assigns exponentially decreasing weights to past observations, with more recent observations being given more weight. This method can be effective for time series with trend and/or seasonality.

ARIMA: The AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is a popular choice for time series forecasting. It can be effective for small datasets if the underlying data follows a pattern that can be modeled using an ARIMA model.
Il peut être difficile d'établir des prévisions avec de petits ensembles de données, car de nombreuses méthodes traditionnelles nécessitent de plus grandes quantités de données pour obtenir des prévisions précises.
Voici quelques approches qui peuvent t'aider.

Moyenne mobile simple : Cette méthode consiste à prendre la moyenne d'un certain nombre de points de données passés et à l'utiliser comme prévision pour la période suivante. Cette méthode peut être efficace pour les séries temporelles stables sans tendance ni saisonnalité.

Lissage exponentiel : cette méthode attribue des pondérations exponentiellement décroissantes aux observations passées, les observations les plus récentes ayant plus de poids. Cette méthode peut être efficace pour les séries temporelles présentant une tendance et/ou une saisonnalité.

ARIMA : le modèle ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) est un choix populaire pour la prévision des séries temporelles. Il peut être efficace pour les petits ensembles de données si les données sous-jacentes suivent un modèle qui peut être modélisé à l'aide d'un modèle ARIMA.
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