予測モデルは、個人の属性を1つに統合して予測に利用する。ある人の様々な要素を考慮して、その人に関する予測スコアをはじき出す。組織はこのスコアを利用して判断を下し、どのような行動を取るかを決める。

まず機械学習で大量のデータを処理し、予測モデルという新しい装置を構築する。予測モデルには、学習の対象となる既存の事例（訓練データ）が数多く必要となる。訓練データから学習したデータ処理を自動化して予測モデルを構築するためには、肯定的な例と否定的な例の両方が必要だ。

肝心なのはデータだ。私達はとことんデータと向き合わなければならない。データは多いほど、その力も大きくなる。いくつかのデータを1つにまとめ、データが語る言葉を解読して耳を傾ければ、価値のあるつながりが見えてくる。これが「データ効果」だ。

データサイエンスの世界には、信じられないような実話がたくさんある。予測分析はデータ効果を活用して、論理を無視するような結びつきをあらわにする。

・男子大学生はスポーツカーやお金の写真を見ると、より多くの唾液を分泌する
・オムツを買ったらビールを買う
・バービー人形を買った客の60％が、3種類のチョコレートバーから1つを買う
・ホチキスを買う時は、紙やゴミ箱、はさみ、クリップなども一緒に買う事が多い
・Macのユーザーは料金が高いホテルに泊まる
・小売サイトは午後8時、出会い系サイトは夜遅く、金融関連は午後1時頃、旅行は午前10時を回った直後が最も賑わう
・バナー広告を見た人は関連のある検索をする確率が61％高くなる
・携帯電話の契約期間をオンラインで確認する人はキャリアを変更しやすい
・信用度が高い人は、運転上のリスクが低いと見なされ、自動車保険の掛け金が安い
・酒を飲んだ店でクレジットカードを使うと、支払いが滞るリスクが高い
・オーストリアのある職種の男性は、退職を1年前倒しにするごとに寿命が1.8ヶ月短くなる
・あなたが禁煙すると、近い関係の人々の喫煙率は36％減少する。肥満の友人がいると、あなたも肥満になる確率は57％増える
・フェイスブックで幸せな友達が1人増えると、あなたも幸せになる確率は約9％高くなる
・脳卒中の患者が1日2、3時間音楽を聴くと、言語記憶や集中力の持続時間が改善する
・インドでは、選挙が行われる年は犯罪の発生率が低く、選挙直後に増える
・仮釈放を審査する判事は、食事休憩の直後は約65％の確率で仮釈放を認めるが、時間と共に確率は下がって次の休憩の直前はほぼゼロになる
・出会い系サイトで、初対面の相手に送信するメッセージは「セクシー」より「最高」という言葉を使った方が返信が来る確率は2倍以上になる
・昇進に十分な昇給が伴わないと、会社を辞めるリスクが高まる