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.
Como fazer previsões com um conjunto de dados pequeno?
A previsão com pequenos conjuntos de dados pode ser desafiadora, pois muitos métodos tradicionais exigem grandes quantidades de dados para previsões precisas. Aqui estão algumas abordagens que podem ajudá-lo. Média móvel simples: envolve a tomada da média de um certo número de pontos de dados passados e usá-la como previsão para o próximo período. Este método pode ser eficaz para séries temporais estáveis sem tendência ou sazonalidade. Suavização exponencial: Este método atribui pesos exponencialmente decrescentes a observações passadas, com observações mais recentes sendo atribuídas mais peso. Este método pode ser eficaz para séries temporais com tendência e/ou sazonalidade.