如何使用小資料集進行預測？
使用小資料集進行預測可能具有挑戰性，因為許多傳統方法需要大量資料才能進行準確預測。
以下是一些可以幫助您的方法。

簡單移動平均線：這涉及取一定數量的過去資料點的平均值，並將其用作下一時期的預測。此方法對於沒有趨勢或季節性的穩定時間序列非常有效。

指數平滑：此方法為過去的觀察值分配指數遞減的權重，最近的觀察值被賦予更大的權重。此方法對於具有趨勢和/或季節性的時間序列可能有效。

ARIMA：自回歸綜合移動平均 (ARIMA) 模型是時間序列預測的流行選擇。如果基礎資料遵循可以使用 ARIMA 模型建模的模式，那麼它對於小型資料集可能很有​​效。