소규모 데이터 집합으로 예측을 수행하려면 어떻게 해야 하나요?
많은 기존 방법에서는 정확한 예측을 위해 더 많은 양의 데이터가 필요하기 때문에 작은 데이터 집합으로 예측하는 것은 어려울 수 있습니다.
다음은 도움이 될 수 있는 몇 가지 접근 방식입니다.

단순 이동 평균: 이 방법은 특정 수의 과거 데이터 포인트의 평균을 취하여 다음 기간의 예측으로 사용하는 것입니다. 이 방법은 추세나 계절성이 없는 안정적인 시계열에 효과적일 수 있습니다.

지수 평활화: 이 방법은 과거 관측값에 기하급수적으로 감소하는 가중치를 할당하여 최근 관측값에 더 많은 가중치를 부여합니다. 이 방법은 추세 및/또는 계절성이 있는 시계열에 효과적일 수 있습니다.

ARIMA: 자동 회귀 통합 이동 평균(ARIMA) 모델은 시계열 예측에 널리 사용되는 모델입니다. 기초 데이터가 ARIMA 모델을 사용하여 모델링할 수 있는 패턴을 따르는 경우 작은 데이터 집합에 효과적일 수 있습니다.
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.