پاسخ شما نیاز به کمی مقدمه دارد و در انتها با یک مثال مرتبط با محتوای ارائه‌شده و حوزه سؤال شما جمع‌بندی شده است. درنهایت امیدوارم پاسخ موردنظر را بطور کامل دریافت نمایید.
به‌طورکلی مدل‌سازی اطلاعات با استفاده از هر روشی اعم از آماری یا انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی سه مرحله اساسی دارد.
1. جمع‌آوری داده‌ها 2. انتخاب و تعیین تأثیر ویژگی 3. مدل‌سازی مناسب
در مرحله اول جمع‌آوری داده، شامل اطلاعات درست و نادرست نیز (شامل: ۱. خطا در ثبت و ۲. خطا در ارائه می‌باشد که هر دو مورد روش‌هایی جهت صحت سنجی و اصلاح دارند.)
مرحله بعدی که از مرحله اول مهم‌تر است انتخاب و تعیین میزان تأثیر یک ویژگی است. در داده‌کاوی روش‌های مؤثر و زیادی وجود دارد که علاوه بر نظر خبرگان هر حوزه اعمال می‌شود.
و اما مرحله سوم که از همه نقش مهم‌تری دارد استفاده از الگوریتم‌های مدل‌سازی مناسب است که بتواند الگوهای پنهان، پیچیده و خاص را تشخیص داده و مسئله را مدل کند.
مثال و سؤال: داده‌های نادرستی در بورس و بازارهای سهام وجود دارد که شامل انواع ارائه اطلاعات نادرست و دستکاری‌شده می‌باشد مانند: ادعای نادرست صورت مالی، عدم شفاف‌سازی بهنگام، وعده خبری یک نهاد تأثیرگذار و غیره است. با این اوصاف چگونه این مسائل مدل می‌شود؟
پاسخ: علاوه بر روش‌های صحت سنجی داده‌ها مدل کردن داده در فضایی مانند بازار سهام، باید به نحوی باشد که ویژگی‌های کم تأثیر شناسایی شده اما حذف نشود مثلاً: خبر و شایعات و ارائه گزارش (که امکان صحت سنجی در لحظه یا کافی ندارد) باید با تأثیر کمتری باشد و مثلاً ویژگی حجم فروش دیروز که هم اهمیت و تأثیر بالا دارد و هم با دقت کافی ارائه می‌گردد باید در مدل‌سازی تأثیر بیشتری بگذارد. و درنهایت روش‌های مدل‌سازی مناسب هستند که بتوانند با فضای مسئله (از هر نوع، مانند: پیش‌بینی شیوع آنفولانزا، تخمین ابتلا به سرطان وخیم، شناسایی یک روش کلاهبرداری جدید، میزان شیوع یک خبر در فضای مجازی یا پیش‌بینی افزایش ترافیک در یک منطقه و …) و انواع رفتارها آموزش ببیند و خطای کمتری داشته باشد پس این فضا اگرچه هم ماهیت پیچیده‌ای ازلحاظ پارامترها متفاوت و پویا دارد و هم درگیر این دست مسائل است مانند ده‌ها مسئله مدل‌سازی در دنیای امروز که بخشی از داده‌های آن‌ها نادرست یا عمداً دستکاری‌شده است با تعیین استراتژی مناسب در مدل‌سازی‌های قوی قابل‌حل است.