躲避

这是所有数据分析项目的基础确保收集的数据准确无误，且涵盖所需的所有信息。存在数据缺失或错误，可能会导致预测结果的偏差。

不同的市场预测问题可能使用不同的预测模型不能仅仅依赖于种模型，而该根据具体情况选择最合适的模型。

过度拟合是指模型过于复杂，以至于对训练数据的学习过度，而对新数据的泛化能力降低注意调整模型的复杂度，以避免过度拟合。

市场的变化是持续的，所以我司定期评估更新我司的预测模型，以保持其准确性。

快递利用数据挖掘技术来分析快递的配送时间、路线等因素，以提高配送效率。但是考虑到天气、交通等不确定因素的影响，更好地规划配送路线。

在急救援中快速有效地做出决策。通过数据挖掘预测灾害的发生可能性和影响范围，提前做好准备考虑到各种紧急情况的可能性，在突发情况下能够迅速响。