1.认真审视问题，确保模型能真实反映实际情况。

2.重视数据质量，保证模型能有效使用数据。

3.考虑多种模型，确保有最优模型出现。

4.经常评估模型，确保模型有效性。

5.学习新的算法和技术，提高模型表现力。

6.探索数据，获取有用信息。

7.采用合理的模型参数，实现模型优化。

8.关注可解释性，提高模型可信度。

9.与业务部门保持密切合作，提供有价值的模型。

10.记录模型的训练过程，便于调试和重现。