例如，它可能是确定销售团队有效性的关键因素，可以将结构可视化为网络。

可以将此可视化结果带给业务团队进行审查：关系是否准确？是否缺少任何变量？

此时，可以建立特定的行业和领域专业知识，以确保模型的准确性，并鼓励更广泛的组织拥有和采用分析方法。

早期的可视化无需等待两到三周即可显示模型的输出，而是使CPDA数据分析师从一开始就可以与业务团队进行协作。” “这种合作在建模过程中提高了透明度。”

验证结构后，在给出影响或导致其影响的其他变量的情况下，机器学习算法会对网络中每个圆或特征的概率进行建模。这使CPDA数据分析师可以了解驱动程序与目标之间依存关系的强度，并据此做出预测。

，CPDA数据分析师运行“假设”场景，以了解如果他们更改给定功能，企业可以产生更明智，更准确的“干预措施”，即对性能产生影响的建议更改。数据分析师从业务角度来看，一步是关键的。例如，在销售团队效率的例子中，强大的推动力可能是销售代表的专业知识深度。

CPDA数据分析师简化了整个项目流程。此类分析以前需要多个库和框架，每个库和框架都有不同的接口，数据分析师可以为企业实现真正显着的绩效提升通常取决于理解和解决情况的根本原因。