答：1、了解目标
建立预测分析模型应该有明确的目标，如风险和欺诈管理、预测收入、财务建模，社交媒体影响力，管理营销活动、运营效率等。
2、确定问题
该模型旨在识别组织的问题。从分析中获得的结果用于指导运营人员和经理，以解决组织中的任何问题。
3、确定流程
这涉及改进机会的过程。对于数据科学家来说，评估需要修改以执行模型结果的特定过程非常重要。
4、性能指标识别
良好的绩效指标产生的结果可以衡量整体组织目标的改进数量。如果指标显示所采取的行动没有好处，则可以采取不同的方法来满足目标的需求。
5、选择和准备用于建模的数据
有三种类型的数据可用于建模：人口统计、行为和心理。可能需要清理数据。变量应定义良好，也可以合并多个数据集。
6、模型开发方法
组织可以选择几种开发方法，例如敏捷软件开发、动态系统开发模型、功能驱动开发、快速应用程序开发、系统开发生命周期等。
7、随机数据采样
该技术主要用于选择、操作和分析数据点的子集，以识别数据集中的模式和趋势。它有助于以高效、快捷的方式构建和执行模型的结果。
8、数据治理计划
它也可以被称为任何强大的数据管理计划的基础组成部分，因为通过组织治理的努力可以提高绩效和效率。
9、模型的实施
在开发和验证模型之后，在系统中实现模型非常重要。模型实施有几个系统，如账户管理系统、决策系统、客户关系管理系统、分析平台、收集系统等。
10、构建和部署模型
部署模型有助于在决策过程中获得分析结果。主要有三种部署方法，分别是：
①对模型进行运营有效性评分
②与报告集成，以进行协作和咨询
③与应用程序集成以实现运营业务
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