小さなデータセットで予測を行うにはどうしたらよいでしょうか？
従来の手法の多くは、正確な予測のために大量のデータを必要とするため、小さなデータセットでの予測は困難な場合があるのだ。
ここでは、そのような場合に役立ついくつかのアプローチを紹介するのだ。

単純移動平均なのだ：これは、過去の一定数のデータポイントの平均をとり、それを次の期間の予測値として使用するものなのだ。この方法は、トレンドや季節性のない安定した時系列に有効なのだ。

指数平滑化: この方法は、過去のオブザベーションに指数関数的に減少する重みを割り当て、より最近のオブザベーションはより重みを与えられる。この方法は、トレンドや季節性のある時系列に有効なのだ。

ARIMA：自己回帰統合移動平均（ARIMA）モデルは、時系列予測によく使われる選択肢なのだ。基礎となるデータがARIMAモデルを用いてモデル化できるようなパターンに従っている場合、小規模なデータセットでも有効なのだ。