Какую модель выбрать?

[myromets]

Здравствуйте, у меня вопросы.
Есть выборка пользователей которая состоит из 3-х полей и большого количества записей.
Поля задают:
1) ИД
2) Время (в часах) регистрации на ресурсе после определенной даты (Дата одна для всех и не меняется)
3) Время (в часах) подключения услуги (отсчитывается от даты из п.1) либо 0 если услуга не подключена (Услуга одна единственная и не играет роли. Важно лишь время)
4) Разность между первым и вторым полем (в часах) (что по сути является временем которое прошло с момента регистрации до подключения)
Время охваченное в выборке 3 года
Вопросы:
1) Какая модель подходит лучше для прогнозирования количества пользователей, которые подключат услугу в будущем?
2) Какая модель показывает вероятность подключения услуги пользователем с конкретным ИД?
Или пожалуйста подскажите в каком направлении двигаться: временные ряды или приблизить каким нибудь распределением.
Заранее спасибо.

[cepesh]

myromets в сообщении #1254383 писал(а):

1) Какая модель подходит лучше для прогнозирования количества пользователей, которые подключат услугу в будущем?

Предсказание подключений в месяц - регрессия. Начните с линейной регрессии.

myromets в сообщении #1254383 писал(а):

Какая модель показывает вероятность подключения услуги пользователем с конкретным ИД?

Про это не совсем понятно. Речь об ID, который уже фигурирует в списке, но еще не подключен? В любом случае это будет задача классификации.
Конкретных методов много, начните с чего-нибудь простого, например, логистической регрессии (несмотря на название, это алгоритм классификации).