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数据质量在预测分析中的作用是什么？
数据质量在预测分析中起着至关重要的作用，因为它直接影响算法所做预测的准确性和可靠性。预测分析依赖于历史数据来识别可以指导未来结果的模式和趋势。如果数据存在缺陷—由于收集错误、不一致或缺失值—预测可能会导致误导性的决策。例如，如果一个数据集因
嵌入和特征之间有什么区别？
降维是在保留重要信息的同时减少数据集中的特征或维度的过程。在嵌入的上下文中，降维旨在使嵌入向量更小，更高效，而不会丢失数据点之间的关键语义或结构关系。
例如，在高维嵌入空间中，降维技术 (如主成分分析 (PCA)，t-sne或自动编码器)
SQL 事务如何处理并发？
SQL事务通过锁定、隔离级别和事务本身的使用等机制来处理并发，以确保数据的完整性和一致性。当多个事务同时执行时，存在相互干扰的风险，可能导致丢失更新、暂时不一致甚至数据损坏的问题。为了解决这一问题，SQL数据库实施了不同的策略，以控制事务如