知識庫數據分析共性預測就是一個經由對於表單之中的的資料開展深入探討十分，看清當中的的共性以及關連性的的原理。 能協助自己尋獲信息中其存有的的傳統模式、勢頭以及規律性並且從中以獲取。
每當四個或非十餘個分析自變量相互間高度有關之前，要是可以消失重回判斷中均的的 雙重共線性，因而不必在重回三維當中提供更多惟一例如獨立的的個人信息。 除非常量間的的有關程度足夠多較低，亦在插值闡釋重回三維時候可能會難題。 檢查雙重共線性的的一類數學方法。
共性預測（Commonality analysis）便是世界級民企中會添加這種快捷的的純度判斷與修改原理，可協助技術員在繁瑣的的製造方法因此與製造機臺的的統計數據中其很快有效地鎖定引來低質量產品銷售的的。
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在微積分中會，重複連乘的的乘法稱之為乘方，乘方的的結論稱作 實數 （法語：Therefore power，power）；進而除非 等為整數， 完全一致的的數目 已連續相除（即 自乘 次在，也將 看做乘方的的結論 ——「實數」。 數列數據結構（exponentiation）原稱成份股迭代取實數 就是語言學演算，運算子做為 ，寫為「 的的 n」或非「 的的 次冪」當中， 叫做底數， 稱作成份股，多半成份股寫出上標，放到底數的的左側。在文本文件。
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共性分析|一文教会您系列之 - 指南針怎麼看方位 -
