时间序列预测sparkmllib

时间序列预测是一种统计方法，用于预测随时间变化的连续数据序列。Spark MLlib 是 Apache Spark 的一个库，提供了广泛的机器学习算法支持，其中包括时间序列分析工具。在 Spark MLlib 中，处理时间序列预测主要涉及以下几个步骤：

1. **数据准备**：Spark MLlib 支持将时间序列数据转换为适合处理的格式，如DataFrame，其中包含时间戳和对应的数值特征。

2. **特征工程**：通常会创建滑动窗口或移动平均等统计特征，以便捕捉时间序列的趋势、季节性和周期性。

3. **模型选择**：MLlib 提供了诸如ARIMA（自回归整合移动平均模型）、STL（季节性分解趋势法）以及基于统计的ElasticNet回归等模型，也可以使用更现代的方法如TBATS（时间序列回归分解模型）。

4. **训练模型**：使用训练数据拟合这些模型，学习时间序列的模式。

5. **评估与预测**：用测试数据评估模型性能，然后使用模型对未来的数据点进行预测。

6. **滚动预测**：在实际应用中，由于新数据不断到来，可能需要进行滚动预测，即每次只用一部分历史数据进行预测，并更新模型。

相关问题：
1. Spark MLlib 中如何处理时间序列数据的缺失值？
2. 在使用 ARIMA 模型时，如何确定 p, d, q 参数？
3. 除了 MLlib，Spark 还有哪些库可以用来进行复杂的时间序列分析？