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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。
经过又一轮的紧张工作，新的预测结果出来了。这一次，预测结果与实际情况非常接近，林宇终于松了一口气。
但他知道，这只是一个暂时的胜利。在科技飞速发展和市场变化万千的今天，预测工作永远充满了挑战和不确定性。
就在林宇以为问题已经得到解决的时候，新的情况又出现了。
在一次对公司未来财务状况的预测中，Amanda 再次出现了严重的失误。这次的失误不仅影响了公司的投资决策，还让公司在合作伙伴面前陷入了尴尬的境地。
林宇的心情再次跌入谷底，他意识到，预测失误的问题远比他想象的更加复杂和棘手。
他再次召集团队，重新审视整个预测流程和方法。他们发现，随着公司业务的扩展和市场环境的变化，之前建立的预测模型已经无法适应新的情况。
