数据收集与预处理：收集过往至少 3 - 5 年的船期数据，包括船舶的出发时间、到达时间、挂靠港口顺序、在港停留时间等详细信息。同时收集可能影响船期的外部因素数据，如港口拥堵历史数据、不同季节的气象条件数据、历史燃油价格波动数据等。对收集到的数据进行清洗，去除错误值、重复值以及因特殊事件（如船舶重大故障、政治冲突等）导致的异常数据 ，确保数据的准确性和可靠性。
数据分析与模型选择：运用时间序列分析方法，例如简单移动平均法，通过计算过去几个周期船期的平均值来预测未来船期趋势；指数平滑法能根据数据的重要程度分配权重，对近期数据赋予更高权重，更有效地反映数据变化趋势。也可以使用 ARIMA（自回归积分滑动平均）模型，该模型能综合考虑数据的自相关性、季节性和趋势性，从而建立较为精准的预测模型。此外，还可结合机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络等，对历史数据进行学习和训练，以提高预测的准确性 。
模型验证与调整：使用历史数据中的一部分作为训练集来训练模型，另一部分作为测试集来验证模型的准确性。通过计算预测误差，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标，评估模型的性能。如果预测误差较大，需要分析原因，调整模型参数或更换模型，直到模型达到满意的预测精度。同时，随着新数据的不断产生，定期更新模型，以适应不断变化的实际情况。
外部因素考量与预测修正：在得到基于历史船期数据的初步预测结果后，充分考虑可能影响下一季度船期的外部因素。例如，已知下一季度某些港口计划进行设备升级改造，可能导致港口作业效率降低，进而延长船舶在港停留时间，此时就需要根据港口提供的改造计划和过往类似情况对船期的影响程度，对初步预测结果进行修正。又如下一季度是某些地区的台风高发季节，结合气象部门的预测和历史上台风对船期的影响数据，对途经该地区的船舶船期预测进行调整 。
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