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数据分析中的关键挑战是什么？
数据分析面临若干关键挑战，这些挑战可能影响从数据中获得洞察的有效性和效率。第一个显著挑战是数据质量。数据往往不完整、不准确或不一致。例如，如果开发人员在处理客户数据库时发现重要字段（如电子邮件地址或电话号码）缺失，这将妨碍准确分析客户行为。
开源工具如何支持自动化？
开源工具通过提供可获取、可定制和具有成本效益的解决方案来支持自动化，从而简化重复性任务。开发人员可以利用这些工具创建脚本和工作流，以自动化过程，减少软件开发、部署和维护中涉及的手动工作量。与专有工具不同，开源选项通常配有丰富的文档和社区支持
向量搜索可以使用哪些类型的数据？
在向量搜索中，使用数学度量来测量相似性以量化两个向量有多接近或相关。三个主要度量是欧几里得距离 (L2) 、余弦相似度和内积。根据应用程序和要分析的数据类型，每个服务都有特定的目的。度量的选择影响搜索过程的性能和结果。
欧几里得距离测量空