回答如下：数据预测模型的建立通常包括以下步骤：
1. 数据收集：从不同的来源收集数据，包括历史数据、实时数据、外部数据等。
2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括缺失值填补、异常值处理、数据转换等。
3. 特征选择：从所有的特征中选择最相关的特征，以减少模型的复杂性和提高预测效果。
4. 模型选择：根据预测任务的需求和数据的特点，选择适合的预测模型，例如回归模型、分类模型、时间序列模型等。
5. 模型训练：使用历史数据对模型进行训练，并对模型进行调优，以提高预测精度。
6. 模型测试：使用测试数据对模型进行测试，评估模型的预测效果。
7. 模型应用：将模型应用到实际预测中，进行预测结果的生成和分析。
以上步骤是建立数据预测模型的基本流程，具体的操作过程会因预测任务和数据特征的不同而有所变化。
