问如何在数据科学中建模数据？

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我正在请求从数据科学专家那里得到一些想法。

问题：预测Twitter中的流行趋势。

想法：假设我正在从twitter中抓取用户数据，如下所示，

user_id，tweet_text，tweet_publish_date，retweet_count，like_count，number_of_followers_user_following，number_of_followers，number_tweet_user_tweeted。

这是我可以从Twitter获得的可用字段和数据。示例数据将类似于数据预处理过程假定：

即;

15321，“天气不好，整天下雨。#WeatherToday”，28.05.18,3000,3500,200,800,10000。

现在应该如何模拟这些数据来预测未来的新趋势（hashtag）？我应该遵循哪种方式？我应该使用哪种机器学习算法？

该如何模拟这些数据？