从各种来源（银行记录，社交媒体数据，客户行为数据等）获取大量数据。

这是任何数据分析项目的关键步骤。这个阶段涉及数据清洗，数据转换以及缺失值或异常值的处理。

在该步骤中，你必须选择对目标变量有影响力的特征，进行必要的编码，归化或者标准化。

你使用多种机器学习算法（如决策树，随机森林，逻辑回归，支持向量机，神经网络等）建立信用风险评估模型。

通过交叉验证等方法来评估模型的效果，根据进行调整和优化。

基于分析结果，制定相的风险管理策略以减少不良贷款的发生。

- 废弃物处理业: 初学者从搜集垃圾产生，分类，处理的数据开始，通过分析了解垃圾产生的趋势和规律，改进废物处理效率。

- 食品饮料业: 从销售数据，市场反馈，供链数据等多个角度分析，以找出消费者的购买习惯，热门产品以及供链问题等信息，做出更有效的业务决策。

通过收集和分析机器操作日志，销售数据，库存信息等，确定最佳的产品投放策略，提高运营效益。