接著，林宇深切研討了 Amanda 所利用的瞻望模型和演算法。他發明，固然模型和演算法在實際上是公道的，但在措置某些龐大的市場變量時，能夠存在範圍性。

顛末一段時候的儘力，新的瞻望體係終究完成了。林宇滿懷等候地停止了一次測試，讓 Amanda 對一個即將推出的新產品的市場需求停止瞻望。

但是，成果再次讓他絕望了。固然此次的瞻望比之前有所改進，但仍然存在較大的偏差。

林宇當即對瞻望模型停止了進一步的調劑和優化，將這些新發明的身分歸入考慮。

Amanda 答覆道：“我所根據的數據和演算法都顯現應當是如許的成果，但實際環境超出了我的預期。”

但題目並冇有完整處理。即便處理了數據預措置的題目，Amanda 的瞻望模型在麵對快速竄改和不肯定性極高的市場環境時，仍然顯得不敷矯捷和自適應。

但是，林宇並冇有是以而放鬆警戒。他曉得，在科技和市場不竭竄改的海潮中，他們必須時候保持警戒，不竭改進和完美瞻望體係，才氣應對將來的各種應戰。

“這如何能夠？”林宇喃喃自語，他如何也想不明白，一貫精準的 Amanda 為何會呈現如此嚴峻的弊端。

他再次召個人隊，重新核閱全部瞻望流程和體例。他們發明，跟著公司停業的擴大和市場環境的竄改，之前建立的瞻望模型已經冇法適應新的環境。

比如，在一次市場趨勢的瞻望中，Amanda 本來瞻望某種新型科技產品將會在市場上大得勝利，公司也基於這個瞻望投入了大量的資本停止出產和推行。但成果卻與瞻望截然相反，該產品在市場上遭受了禮遇，發賣事蹟慘不忍睹，給公司帶來了龐大的經濟喪失。

林宇搖點頭：“這不是一個對勁的答案。我們必須找出題目的本源，製止近似的弊端再次產生。”

在這個過程中，林宇發明瞭一個之前被忽視的細節。在數據預措置階段，因為一個新的數據來源的引入，數據的質量和佈局產生了奧妙的竄改，但 Amanda法度並冇有完整適應這類竄改，導致了部分關頭資訊的喪失或扭曲。

“本來是如許。”林宇恍然大悟。

另一名成員則建議：“增加更多的及時數據監測和反應機製，讓模型能夠及時調劑瞻望。”

為了更全麵地體味環境，林宇決定與 Amanda 停止一次深切的交換。

他決定再次回到數據本身，重新發掘和闡發。此次，他發明瞭一些埋冇在數據背後的潛伏乾係和趨勢，這些乾係和趨勢之前被忽視了，能夠對瞻望成果產生了首要的影響。

在一次對公司將來財務狀況的瞻望中，Amanda 再次呈現了嚴峻的失誤。此次的失誤不但影響了公司的投資決策，還讓公司在合作火伴麵前墮入了難堪的地步。

他決定重新核閱全部瞻望過程，從數據彙集、預措置、模型挑選、參數調劑到終究的成果輸出，每一個環節都不放過。

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因而，團隊開端了新一輪的艱苦儘力。他們彙集了更多的汗青數據，引入了跨範疇的闡發體例，不竭地實驗和改進瞻望模型。

林宇感到非常懊喪，他不明白為甚麼支出了這麼多儘力，仍然冇法處理瞻望失誤的題目。