我建议首先可视化您的数据。

归档分区的时间可以定义为分区开始（第一次可能的插入）和归档时间（最后可能的更新）之间的差异。

绘制该数据在某个时间间隔内的总分布 - 检查它是否遵循某种分布。平均值、中位数或标准差有意义吗？

每小时制作一个箱线图以查看四分位间距和异常值。

将其绘制为时间序列 - 它是否具有趋势或每日/每周模式？

在您的简单设置中（使用一个预测器和一个响应），这将使您对模型的预期准确性有印象。模型的选择取决于可视化的结果。

我个人会从最简单的模型开始：

1. 之后归档的所有分区$N$小时;
2. 每小时预测的独立模型说$.9$某个历史区间的分位数；
3. 更高级 2.：考虑工作日和/或趋势和/或忽略异常值。

始终检查准确性并在达到预期时停止。