“原来是这样。”林宇恍然大悟。

但问题并没有完全解决。即使解决了数据预处理的问题，Amanda 的预测模型在面对快速变化和不确定性极高的市场环境时，仍然显得不够灵活和自适应。

林宇决定召集公司的数据分析团队和专家，共同商讨解决方案。

在会议上，大家各抒己见。一位专家提出：“我们可以考虑引入更先进的机器学习算法，提高模型的泛化能力。”

另一位成员则建议：“增加更多的实时数据监测和反馈机制，让模型能够及时调整预测。”

林宇认真听取了大家的建议，并决定综合多种方法进行改进。

他们首先对数据预处理程序进行了优化和更新，确保数据的质量和完整性。然后，引入了一种新的深度学习算法，对预测模型进行了重构和训练。同时，建立了实时的数据监测和反馈系统，一旦市场出现重大变化，能够及时调整模型的参数和预测结果。

经过一段时间的努力，新的预测系统终于完成了。林宇满怀期待地进行了一次测试，让 Amanda 对一个即将推出的新产品的市场需求进行预测。

然而，结果再次让他失望了。虽然这次的预测比之前有所改进，但仍然存在较大的偏差。

林宇感到十分沮丧，他不明白为什么付出了这么多努力，仍然无法解决预测失误的问题。

“难道还有什么我们没有考虑到的因素？”林宇陷入了深深的思考。

他决定再次回到数据本身，重新挖掘和分析。这次，他发现了一些隐藏在数据背后的潜在关系和趋势，这些关系和趋势之前被忽略了，可能对预测结果产生了重要的影响。

林宇立即对预测模型进行了进一步的调整和优化，将这些新发现的因素纳入考虑。