预测模型的首版边界先确定问题预测模型的首版边界的讨论先落在数据口径、样本范围和确认人。不要用一段笼统的经验替代前提输入从哪里来、谁负责确认、失败后怎样停止都应在开始前写清。沿着一条路径检查围绕预测模型的首版边界做数据分析实践时重点是查询、图表和结果解释。把一条代表性路径从入口走到结果记录版本、配置和观察到的现象。没有原始记录时只描述检查方法不把推测写成事故结论。小步验证处理预测模型的首版边界时先用固定样本核对再决定是否自动化。每次只改变一个因素并保留能够回看差异的日志、截图或测试结果。这样后续维护者能理解当时的取舍也能知道哪些条件尚未覆盖。