ステークホルダーと連携し、ビジネス目標、課題、データソースを理解します。

関連する過去のデータを収集し、分析のための主要な指標を定義します。

データをクリーニングし、前処理を行って、正確なモデリングのための品質と一貫性を確保します。

ビジネスの特定のニーズに合わせた機械学習アルゴリズムを用いて予測モデルを開発します。

歴史的データに対してモデルを検証し、精度と信頼性を確保します。

予測モデルをビジネスワークフローに実装し、既存システムと統合してリアルタイムのインサイトを提供します。

モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、ビジネス環境の変化に適応するために必要に応じて調整を行います。

定期的にステークホルダーに対して報告を行い、主要な発見や実行可能な推奨事項を強調します。