Mahout 是一个开源的分布式机器学习库，可以用来进行数据挖掘和大规模数据分析。要使用 Mahout 进行项目进度估算，可以按照以下步骤进行：
准备数据：首先需要收集项目相关的数据，包括历史项目数据、团队成员数据、任务分配数据等。这些数据将用于建立模型来预测项目进度。
数据清洗和准备：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值等。确保数据质量能够满足建模的需求。
建立模型：使用 Mahout 提供的机器学习算法，如回归分析、决策树等，建立预测模型。输入历史项目数据和团队成员数据，输出项目进度的预测结果。
模型评估：对建立的模型进行评估，检查模型的准确性和可靠性。可以使用交叉验证等方法来评估模型的表现。
预测项目进度：利用建立的模型对当前项目进行进度预测。输入当前项目的数据，如任务分配、团队成员情况等，输出预测的项目进度。
监控和调整：定期监控项目的实际进度和预测结果的差异，根据反馈数据对模型进行调整和优化，以提高预测的准确性。
通过以上步骤，可以利用 Mahout 进行项目进度的预测和估算，帮助项目团队更好地管理和控制项目进度。