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但是，大家热议的焦点并不在漏洞本身，而是本来十分严重的漏洞，微软却将它标记为最低等级，并竭力淡化影响。
修复漏洞的速度也很慢。
微软对于严重漏洞「大事化小」的做法，引来网友一致吐槽，甚至还有人翻起了微软的「旧账」。
这个漏洞到底有多严重？微软真的「护短」吗？
什么样的漏洞？
今年8月，微软团队协作工具Microsoft Teams，被指出存在严重的远程执行漏洞。
这个远程代码执行漏洞可由teams.microsoft.com的新XSS（跨站点脚本）注入触发。
3. 预测性分析
如上所述，预测性分析用于预测未来的结果。然而，如果预测发生未来事件的可能性是很重要的。预测模型建立在初步描述性分析阶段，以得出结果的可能性。
预测性分析的本质是设计模型，以便将现有数据理解为推断未来事件或简单地预测未来数据。预测分析的常见应用之一是情感分析，收集并分析社交媒体上发布的所有意见(文本数据)，以将某人对特定主题的情感预测为积极、消极或中立。
因此，预测性分析包括建立和验证提供准确预测的模型。预测分析依赖于机器学习算法，如随机森林、支持向量等，以及统计学习和测试数据。通常情况下，企业需要训练有素的数据科学家和机器学习专家来构建这些模型。最流行的预测性分析工具包括Python、R、RapidMiner等。
未来数据的预测依赖于现有的数据，否则无法获得。如果能在复杂的市场营销模型中适当地调整和使用它来支持销售预测。在给出准确的预测方面，它比标准商业智能(BI)领先一步。
4. 规范性分析
这种分析的基础是预测性分析，但规范性分析超出了上述三个分析，可以提供未来的解决方案。它可以根据指定的措施建议所有有利的结果，也可以建议采取各种措施以达到特定的结果。因此，它使用了强大的反馈系统，该系统不断学习并更新动作与结果之间的关系。
计算包括与所需结果相关的某些功能的优化。例如，当在网上呼叫出租车时，该应用程序使用GPS将乘车者与附近找到的出租车联系起来。因此，它优化了距离以加快到达时间，推荐引擎还使用规范性分析。
另一种方法包括模拟，其中将所有关键性能领域组合在一起以设计正确的解决方案。它可以确保关键性能指标是否包含在解决方案中。优化模型将进一步处理先前做出的预测的影响。由于可以提供有利的解决方案，因此规范分析是当今高级分析或数据科学的最终前沿。
结论
分析中的四种技术可能会让人觉得它们似乎需要按顺序实施。然而，在大多数情况下，企业可以直接跳转到规范性分析。对于大多数企业来说，他们意识到或者已经在实施描述性分析，但是如果已经确定了需要优化和处理的关键领域，他们必须采用规范性的分析方法来达到预期的结果。
根据研究，规范性分析仍处于萌芽阶段，很少有企业完全使用它的功能。然而，预测分析技术的进步必将为其发展铺平道路。
（编辑：周口站长网）
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