Преимущества экстраполяции при прогнозировании данных:

• Экономическая эффективность. 1 Сбор новых данных часто требует финансовых затрат и времени, особенно при использовании сложных систем и процессов. 1 Экстраполяция использует ранее сформированные шаблоны для прогнозирования поведения по отношению к новым данным. 1
• Повышенная точность прогнозирования. 1 Модели, которые обрабатывают данные с использованием методов когнитивной экстраполяции, обычно имеют более высокую точность прогнозирования даже за пределами диапазона обучающих данных. 1

Недостатки экстраполяции при прогнозировании данных:

• Неточность прогнозов. 1 Она может варьироваться в зависимости от надёжности лежащих в основе допущений и стабильности наблюдаемого тренда. 1
• Невозможность дать точные результаты на длительный срок прогноза. 4 Это связано с тем, что метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. 4
• Неэффективность для данных, которые идут вразрез с общими закономерностями. 1 Экстраполяция становится менее точной, когда используется для анализа данных, которые идут вразрез с общими закономерностями, наблюдаемыми в обучающих данных. 1