Ju keni një grup të dhënash dhe duhet të identifikoni modele dhe të bëni parashikime. Përshkruani procesin hap pas hapi që do të përdorni.
Hapi i parë në përdorimin e një grupi të të dhënave për të bërë parashikime është identifikimi i modeleve në të dhëna. Kjo mund të arrihet duke eksploruar grupin e të dhënave; inspektimin vizual të karakteristikave, plotimin e vlerave dhe kryerjen e analizave univariate ose multivariate. Pasi të identifikohen modelet, është e rëndësishme të merren parasysh implikimet e çdo marrëdhënieje të gjetur midis tipareve, si dhe çdo dallim që mund të tregojë sjellje të papritur. Hapi i dytë është krijimi i një modeli për të bërë parashikime. Kjo mund të përfshijë trajnimin e një modeli të mbikëqyrur të mësimit të makinës siç është një pyll i rastësishëm, një makinë vektoriale mbështetëse ose një rrjet neuronal. Këto modele përdorin modelet e identifikuara në të dhëna për të bërë parashikime. Hapat e përgatitjes së të dhënave mund të jenë të nevojshëm gjithashtu për të siguruar cilësinë e hyrjeve në model.