我是机器学习的新手，所以我需要一些帮助。
我有火花流作业，它将有关用户用电量的数据吸收到Cassandra中。我用该数据填充了多个表，其中最重要的是“ hourly_data”，它指定每个用户在特定小时内消耗了多少电量。
我想要做的是对到一天，一个月或一年结束之前用户将花费的电量进行一些预测。
我应该为此使用哪些库和模型？回归实际上是我真正需要的吗？
我想我无法在流作业中进行预测，但是我需要为此启动批处理吗？
另外，如果我可以在特定的一天绘制出预期的用户行为，直到一天结束（与月或一年相同），那将是一件好事。Spark中的哪些库可以帮助我做到这一点？有教程吗？
非常感谢
为了预测一天，一个月和一年，您需要相应地描述时间序列。例如，如果您要预测当天的使用情况。您需要按天汇总每小时数据。输入数据：
date | hour | consumption|
--------------------------------
2016-05-07 | 01 | 0.3 |
2016-05-07 | 02 | 0.3 |
2016-05-07 | 03 | 0.3 |
2016-05-08 | : | 0.3 |
2016-05-08 | : | 0.3 |
2016-05-09 | 20 | 0.4 |
2016-05-09 | 21 | 0.1 |
2016-05-09 | 22 | 0.2 |
2016-05-09 | 23 | 0.3 |
2016-05-09 | 24 | 0.3 |
您的个人资料系列应为
date | consumption|
--------------------------------
2016-05-07 | 1 |
2016-05-08 | 1.3 |
2016-05-09 | 2.3 |
另外，如果您缺少数据，则必须考虑到这一点。剖析数据后，您可以尝试使用ARIMA，Holt-Winters等不同模型，还可以尝试一些状态空间模型。至于库spark-timeseries具有ARIMA实现。
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