这是我第一次在这里发帖。我通常在SO上。所以我不确定这些问题是否适合 DS stackexchange。我真的需要对此发表意见。
我有什么数据 -
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| Tuesday | 01/01/2019 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 9 | 9 | 8 | 8 | 8 | 8 | 1 | 1 | 9 | 4 | 10 | 10 | 8 | 8 | 8 | 4 | 4 | 8 | 8 | 8 | 4 | 8 | 5 | 5 |
| Wednesday | 02/01/2019 | 8 | 9 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 9 | 9 | 5 | 9 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 3 | 9 | 1 | 1 | 1 | 9 | 12 | 12 | 3 | 3 | 10 | 10 | 4 | 4 |
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每行是一天，有 48 列。每列是半小时时钟，从午夜开始到晚上 11:30。列中的每个数字代表一个特定类别。
例如，如果我们看到Tuesdayat column的第一行0:0，则值为 2。这里 2 代表类别 - 社交时间。同样，1 代表类别 - 睡眠，所有数字都说明了我在一天中的特定时间所做的事情。
我有大约过去 2 年的数据，所以大约有 700 x 48 个数据点。
我的目标是什么——
根据这些数据，我想预测我的下一个/未来的一天或一小时
我卡在哪里了-
我的预测变量是entire row（当天）或单次column（30 分钟）。我的第一个想法是旋转整个数据，对每个响应变量进行一次热编码，然后考虑应用哪个分类模型。但随后每一天也与前一天有关。所以这不仅仅是一个分类问题。它也有一些回归。
我很难以哪种方式准备数据并继续。
我要什么——
一种处理此类数据集的方法。
我不一定要寻找要应用的模型。我主要关心的是了解in which way如何准备我的数据，以便它可以在模型中使用。
任何帮助、指导、类似的问答或相关文章都会有所帮助。