建構預測分析架構的工作流程分為五個基本步驟：

1. 定義問題：要產生預測結果，首先應提出明確的論點和一套規範。舉例來說，預測分析模型是否能偵測詐欺行為？決定節慶購物季的最佳庫存量？判斷惡劣天氣狀況可能造成淹水的嚴重程度？確定要解決的問題有助於判斷應使用哪種預測分析方法。
2. 取得並整理資料：機構可能要會從數十年的資料，或持續增加的客戶互動資料中提取。建立預測分析模型之前，必須先辨識資料流程，然後才能整理存放區 (例如 BigQuery 等資料倉儲) 中的資料集。
3. 預先處理資料：原始資料本身只有表面上實用。如要準備預測分析模型的資料，請先進行清理，以便移除異常狀況、缺少資料點或極端離群值，這些結果都可能是輸入或測量錯誤造成。
4. 開發預測模型：數據資料學家可運用各式各樣的工具和技巧，根據待解決的問題和資料集性質來開發預測模型。機器學習、迴歸模型和決策樹是最常見的預測模型類型。
5. 驗證及部署結果：檢查模型的準確率並做出相應調整。取得可接受的結果後，再透過應用程式、網站或資料資訊主頁將結果提供給利害關係人。

一般來說，預測分析模型分為兩種類型：分類和迴歸模型。分類模型會嘗試將資料物件 (例如客戶或可能結果) 歸入特定類別或其他類別。舉例來說，如果零售商收集了許多不同類型客戶的資料，就能嘗試預測哪些類型的客戶對市場研究電子郵件感興趣。迴歸模型會嘗試預測連續資料，例如客戶與公司維持關係期間可產生多少收益。

預測分析通常會透過三種主要類型的技巧來執行：

迴歸分析

迴歸是一種統計分析技巧，可估算變數之間的關係。迴歸適合用來辨識大型資料集中的特定模式，藉此判斷輸入資料之間的關聯性，最適合用於遵循已知分佈模式的連續資料。迴歸通常用於確定一或多個自變數對其他變數的影響，例如價格調漲對產品銷售量有何影響。

決策樹狀圖

決策樹是分類模型，可根據不同的變數將資料歸入不同的類別。這種方法最適合用來瞭解個人的決定。這種模型看起來像是一個樹狀結構，每個分支代表一個可能的選項，而分支的葉片則代表決策結果。一般來說，如果資料集缺少幾個變數，決策樹狀圖通常較容易理解且成效良好。

類神經網路

類神經網路是一種機器學習方法，非常適合在模擬非常複雜的關係時，用於預測分析。基本上，這些模型就是模式識別的驅動引擎。類神經網路最適合用來判斷資料集內的非線性關係，特別是在沒有已知的數學公式可以分析資料時非常實用。類神經網路可用來驗證決策樹和迴歸模型的結果。