数据质量是可靠预测分析的基础。预测模型依赖于历史或实时数据来识别模式、训练算法和生成预测。如果输入数据存在缺陷——由于错误、不一致或缺失——无论算法多么先进，模型的预测都将不可靠。例如，如果训练数据包含重复的客户记录、缺失的购买历史或错误标记的类别，则预测客户流失的模型可能会失败。这些问题会扭曲模型试图学习的关系，导致不准确的输出。如果没有干净、结构良好的数据，即使是像神经网络或集成方法这样复杂的技术也难以产生有意义的结果。
糟糕的数据质量以几种方式表现出来，直接影响模型性能。缺失值可能会使预测产生偏差，例如，如果医疗保健模型排除了代表性不足的人口统计数据中的患者数据。不一致的格式——例如，以文本形式存储的日期（“Jan 2023”）和数字（202301）——可能会在特征工程期间导致错误。噪声，例如带有测量误差的传感器读数，可能导致预测性维护系统错过设备故障。一个真实的例子是，一个零售需求预测模型在不完整的库存数据上进行训练：如果库存不足没有被准确记录，该模型可能会低估对热门商品的需求。开发人员还必须注意时间相关性——在非典型事件（例如，疫情）期间收集的数据可能无法推广到正常情况，从而扭曲预测。
开发人员通过预处理和验证在确保数据质量方面发挥着关键作用。像 Python 的 Pandas 这样的工具可以识别缺失值（使用 isnull().sum()）或异常值（通过像 Z-scores 这样的统计方法）。使用像 Great Expectations 这样的库或像 Apache Spark 这样的框架的自动化管道可以强制执行约束（例如，确保销售额是非负的）。例如，开发人员可能会编写一个脚本来标准化跨来源的日期格式，或者使用相邻的传感器数据来估算天气预测模型中缺失的温度读数。尽早建立数据质量检查——例如在模型训练之前验证模式一致性——可以减少技术债务。预先投入时间清理和规范化数据可以最大限度地降低代价高昂的模型重新训练或下游错误业务决策的风险。