预测分析项目经常面临与数据质量、模型设计和部署相关的挑战。三个常见的陷阱包括数据准备不充分、模型过拟合以及忽视运营集成。如果不能及早且系统地解决这些问题，每个陷阱都可能导致项目脱轨。
第一个主要陷阱是数据准备不足。预测模型依赖于干净、相关且具有代表性的数据。开发者常常低估处理缺失值、异常值或不一致格式所需的时间。例如，如果历史数据排除关键变量（如支持票据频率），或者来自不同来源（如 CRM 与计费系统）的数据未能正确对齐，用于预测客户流失的模型可能会失败。跳过探索性数据分析 (EDA) 或未能在训练和生产环境中验证数据分布可能导致有偏差或不可靠的预测。一个经典例子是零售需求预测模型，如果训练数据未考虑季节性促销活动，将导致不准确的库存建议。
另一个常见问题是模型在训练数据上过拟合。开发者可能会对可以用回归等更简单方法解决的问题使用过于复杂的算法，如深度神经网络。例如，一个训练用于检测欺诈性交易的模型可能在训练数据上达到 99% 的准确率，但在生产环境中表现不佳，因为它记忆了噪声而不是学习了通用模式。交叉验证、正则化或特征选择等技术对于避免过拟合至关重要。然而，团队有时为了赶截止日期会跳过这些步骤，导致模型在面对真实世界的变异性时迅速退化。
最后，许多项目在部署阶段失败。模型可能在测试中表现良好，但在生产环境中由于集成问题（例如实时推理中的延迟或数据管道不匹配）而遇到困难。例如，一个在批量处理数据上训练的医疗健康预测工具可能无法有效处理流式病人数据。团队还经常忽视监控和维护，导致输入数据模式随时间变化而出现“模型漂移”。如果没有重新训练模型或跟踪性能指标的计划，即使设计良好的系统也会过时。解决这些陷阱需要数据工程师、开发者和领域专家之间的协作，以确保端到端的健壮性。