একটি অনুমিত সরল তবে আকর্ষণীয় সমস্যার কথা চিন্তা করে, আমি আমার পূর্ববর্তী ক্রয়ের পুরো ইতিহাসের দিক দিয়ে অদূর ভবিষ্যতে প্রয়োজনীয় উপাস্যর পূর্বাভাসের জন্য কিছু কোড লিখতে চাই। আমি নিশ্চিত যে এই ধরণের সমস্যার আরও কিছু জেনেরিক এবং ভাল স্টাডি সংজ্ঞা রয়েছে (কেউ পরামর্শ দিয়েছেন এটি ইআরপি সিস্টেমগুলির মতো কিছু ধারণার সাথে সম্পর্কিত এবং এর মতো)।
আমার কাছে থাকা ডেটা হ'ল পূর্বের ক্রয়ের পুরো ইতিহাস। ধরা যাক আমি কাগজের সরবরাহগুলিতে দেখছি, আমার ডেটা দেখতে (তারিখ, পত্রক) এর মতো দেখাচ্ছে:
2007-05-10 500
2007-11-11 1000
2007-12-18 1000
2008-03-25 500
2008-05-28 2000
2008-10-31 1500
2009-03-20 1500
2009-06-30 1000
2009-09-29 500
2009-12-16 1500
2010-05-31 500
2010-06-30 500
2010-09-30 1500
2011-05-31 1000
এটি নিয়মিত বিরতিতে 'নমুনাযুক্ত' নয়, তাই আমি মনে করি এটি টাইম সিরিজের ডেটা হিসাবে যোগ্যতা অর্জন করে না ।
আমার কাছে প্রতিবার আসল স্টক স্তরের কোনও ডেটা নেই। আমি এই সহজ এবং সীমাবদ্ধ ডেটাটি ব্যবহার করতে চাই ভবিষ্যতে 3,6,12 মাসের মধ্যে আমাকে কত কাগজ লাগবে (উদাহরণস্বরূপ)।
এতক্ষণ আমি জানতে পেরেছি যে আমি যা খুঁজছি তাকে এক্সট্রোপোলেশন বলা হয় এবং এর চেয়ে বেশি কিছু নয় :)
এমন পরিস্থিতিতে কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করা যেতে পারে?
এবং পূর্ববর্তীটি থেকে আলাদা থাকলে কোন অ্যালগরিদম বর্তমান সরবরাহের মাত্রা প্রদান করে আরও কিছু ডেটা পয়েন্টের সুবিধা নিতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি জানি যে তারিখে একাদশে ওয়াই শিটগুলি বাকী ছিল)?
আপনি যদি এর জন্য আরও ভাল পরিভাষা জানেন তবে দয়া করে প্রশ্ন, শিরোনাম এবং ট্যাগগুলি সম্পাদনা করতে দ্বিধা বোধ করবেন।
সম্পাদনা করুন: এটির মূল্য কী, তার জন্য আমি পাইথনটিতে কোড করার চেষ্টা করব। আমি জানি যে প্রচুর লাইব্রেরি রয়েছে যা কম-বেশি কোনও অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে। এই প্রশ্নের মধ্যে আমি ধারণাগুলি এবং যে কৌশলগুলি ব্যবহার করা যেতে পারে তার সত্যিকার বাস্তবায়ন পাঠকের অনুশীলন হিসাবে রেখে যেতে চাই।
