Les méthodes mathématiques et statistiques utilisées par les algorithmes reposent souvent sur des techniques qui utilisent des notions assez abstraites. Lorsqu’on veut faire du « prédictive modeling », il est utile de voir l’algorithme employé comme une fonction qui prend des données en entrée et qui rend des informations en sortie. Il est également très important de bien comprendre l’intérêt des paramètres de l’algorithme pour pouvoir les ajuster en tenant compte des spécificités des données et des tâches à remplir. La qualité des données a une forte importance sur les résultats obtenus. Avant de se lancer dans toute analyse, il faut penser à faire une analyse exploratoire des données et gérer les données manquantes, outliers, duplicatas, etc.