1. 业务洞察与目标设定

首先，从业务角度深入理解甲方的需求，掌握其业务逻辑，将这些知识转化为明确的数据挖掘目标，并据此规划初步的数据分析计划。

2. 数据探索与质量评估

从高新区获取的数据开始，对其进行深入理解，检查数据质量，理解数据特性，探寻可能影响目标的隐藏信息，如检查缺失值、异常值和错误值等问题。

3. 数据预处理与构建

在数据准备阶段，从原始数据中提炼出适合模型的宽表，并对数据进行清洗和转化，确保其格式符合模型构建要求。这包括选择合适的指标，以及使用模型工具进行缺失值处理、异常值处理等操作。

4. 模型构建与优化

通过选择合适的建模技术，根据业务分析体系构建模型。在构建过程中，可能需要反复调整数据以满足特定算法的需求。模型建立后，还需评估其准确性和合理性，并以易理解的方式编写解读文档。

5. 模型部署与价值实现

模型并非项目终点，其价值在于将数据知识以用户友好的方式呈现。模型需要部署到对应平台，实时运行，为高新区的决策提供有力的数据支持，实现数据的实用化。

6. 数据管理与范式理解

了解数据管理中的各种范式，如1NF（列不可拆）、2NF（主键依赖）和3NF（消除冗余），以及更高级的BCNF范式。虽然范式有减少操作、便于存储的优点，但可能会导致数据冗余和一致性问题。

7. 数据设计权衡

在设计过程中，需要权衡数据一致性（一致性与可用性）和分区容忍性，可能采用反范式设计以提高性能，但需注意冗余可能导致资源浪费和数据一致性维护的挑战。

8. CAP理论与混合范式

理解和应用CAP理论，强调在设计时将一致性置于首要位置，可能通过混合范式，将前端表和后端表分开处理，后端保证数据一致性，前端则采取分区设计以提高并发性能，通过后端追溯解决前端一致性损失的问题。