需求识别与定义：基于软件需求和软件架构组件，全面、细致地识别并明确规定包括 ML 数据需求在内的各类 ML 需求，涵盖功能性和非功能性需求，确保需求的完整性和准确性。

需求结构化与优先级排序：对识别出的 ML 需求进行合理的结构化组织，并依据项目或利益相关方的需求进行优先级排序，使开发团队能够明确工作重点，合理分配资源，提高开发效率。

需求分析与影响评估：对 ML 需求进行深入分析，评估其正确性、可验证性以及对 ML 运行环境的影响，提前发现潜在问题并制定应对策略，保障模型开发的可行性和稳定性。

建立追溯性：建立起 ML 需求与软件需求、软件架构之间的一致性和双向可追溯性，确保在需求变更或系统演进时，能够快速、准确地进行调整和优化，有效维护系统的整体性和一致性。

需求沟通与确认：与所有相关方就确定的 ML 需求达成共识，并进行充分、有效的沟通，确保各方对需求的理解一致，减少误解和冲突，为项目的顺利推进奠定坚实基础。

定义 ML 需求（MLE.1.BP1）：综合运用软件需求和软件架构信息，精准识别并详细定义功能性和非功能性 ML 需求，同时明确 ML 数据需求及其数据特征和预期分布，为后续工作提供明确的需求规格。

结构化 ML 需求（MLE.1.BP2）：采用合理的分组或变体识别等方法，对 ML 需求进行结构化处理，并根据项目或利益相关方的需求，通过定义发布范围等方式进行优先级排序，提高需求管理的效率和有效性。

分析 ML 需求（MLE.1.BP3）：全面分析 ML 需求的相互依赖关系，评估其正确性、技术可行性以及对机器学习模型测试的支持能力，同时为项目估算提供参考依据，确保需求的质量和项目的顺利进行。

分析对 ML 运行环境的影响（MLE.1.BP4）：深入分析 ML 需求对软件组件接口和 ML 运行环境的影响，包括对基础设施、数据传输等方面的影响，提前规划和解决可能出现的兼容性问题，保障模型的正常运行。

确保一致性和建立双向可追溯性（MLE.1.BP5）：建立并维护 ML 需求与软件需求、软件架构之间的一致性和双向可追溯性，通过有效的管理和跟踪机制，确保需求的变更能够及时反映在相关环节，保证系统的稳定性和可维护性。

沟通约定的 ML 需求和对运行环境的影响（MLE.1.BP6）：及时、全面地与所有相关方沟通约定的 ML 需求以及对运行环境影响的分析结果，促进各方的协作和理解，确保项目目标的一致性。