我需要解决下一个问题：
我在一个系统中工作，作为用户，您可以要求参加某些请求。要有一些想法，它就像优步：您作为用户可以随时要求汽车接你。
我有过去两年的请求（时间和地点）的历史记录，现在我想预测＆＃34;请求的工作量＆＃34;下一个小时，一天或一周。我知道一些机器学习算法和程序，但是。
您认为解决此任务的最佳方式（或算法）是什么？
答案 0 :(得分：0)
随机过程马尔可夫链
这是计算将来改变当前状态的概率的数学方法。 看一下，如果你想要提交作业请求的数量，这可能会非常有用。
答案 1 :(得分：0)
由于您拥有过去2年的数据，因此使用时间序列将有助于根据需要基于每小时或每周计算出任何模式。您还可以查看某个特定时间段内特定位置是否存在任何模式。就优步而言，在中午12点至3点的时间跨度内提出了多少请求。对于上个月，这可能会给我们一个未来几天要遵循的模式。
我将使用时间序列（*如果可以计算出一些模式）。