माना जाता है कि एक साधारण लेकिन दिलचस्प समस्या के बारे में, मैं कुछ कोड लिखने के लिए उपभोग्य पूर्वानुमान लगा सकता हूं, जिनकी मुझे निकट भविष्य में अपनी पिछली खरीद का पूरा इतिहास देना होगा। मुझे यकीन है कि इस तरह की समस्या में कुछ अधिक सामान्य और अच्छी तरह से अध्ययन की गई परिभाषा है (किसी ने सुझाव दिया है कि यह ईआरपी सिस्टम और इस तरह की कुछ अवधारणाओं से संबंधित है)।
मेरे पास जो डेटा है वह पिछली खरीद का पूरा इतिहास है। मान लीजिए कि मैं कागज की आपूर्ति देख रहा हूं, मेरा डेटा (दिनांक, पत्रक) जैसा दिखता है:
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
यह नियमित अंतराल पर 'नमूना' नहीं है, इसलिए मुझे लगता है कि यह समय श्रृंखला डेटा के रूप में योग्य नहीं है ।
मेरे पास हर बार वास्तविक स्टॉक स्तरों पर कोई डेटा नहीं है। मैं इस सरल और सीमित डेटा का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए करना चाहता हूं कि 3,6,12 महीनों में मुझे कितने पेपर की आवश्यकता होगी (उदाहरण के लिए)।
अब तक मुझे पता चल गया था कि मैं जो देख रहा हूं उसे एक्सट्रैपलेशन कहा जाता है और बहुत अधिक नहीं :)
ऐसी स्थिति में क्या एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है?
और क्या एल्गोरिथ्म, यदि पिछले एक से अलग, वर्तमान आपूर्ति स्तर देने वाले कुछ और डेटा बिंदुओं का लाभ उठा सकता है (उदाहरण के लिए, अगर मुझे पता है कि तारीख पर XI के पास कागज की Y शीट बची थी)?
यदि आप इसके लिए बेहतर शब्दावली जानते हैं, तो कृपया प्रश्न, शीर्षक और टैग को संपादित करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें।
संपादित करें: इसके लायक क्या है, मैं इसे अजगर में कोड करने की कोशिश करूंगा। मुझे पता है कि बहुत सारी लाइब्रेरी हैं जो कमोबेश किसी भी एल्गोरिदम को लागू करती हैं। इस सवाल में मैं उन अवधारणाओं और तकनीकों का पता लगाना चाहूंगा, जिनका उपयोग किया जा सकता है, वास्तविक कार्यान्वयन के साथ पाठक को एक अभ्यास के रूप में छोड़ दिया जाना चाहिए।
