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掌握了這些基於歷史數據的分析邏輯後，下一步往往就是進入實際場域進行驗證，然而任何涉及機率分布的策略模型，都需要經過一定週期的觀察樣本積累才能看出潛在慣性，這對參與者的初期資源規劃能力是一大考驗，為了讓熱衷於數據研究的新用戶能擁有更具彈性的起步環境去測試，目前業界的發樂平台提出了一項具體的支援機制，核心目的在於協助使用者建立更厚實的操作基礎，簡單來說，針對首次加入的成員，發樂平台會提供一次性的資源對等擴充效應，這種實質上的助益意味著你能以原本兩倍的週期去應對初期的數據波動，從而更專注於印證你的分析策略是否有效。
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