對于冷鏈運(yùn)輸考慮的因素更多，如貨物的種類、溫度要求、運(yùn)輸時間等。因此，在建立分析數(shù)據(jù)模型時可能引入更多的變量，且要注意處理好這些變量之間的相互關(guān)系。

在電信領(lǐng)域的數(shù)據(jù)模型可能會涉及到網(wǎng)絡(luò)覆蓋、信號強(qiáng)度、用戶行為等多個方面。由于電信行業(yè)的數(shù)據(jù)量通常都非常大，所以在建立模型時使用高效的數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)，如大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等。

在安全生產(chǎn)培訓(xùn)方面建立的模型可能會涉及到員工的知識水平、培訓(xùn)效果、事故風(fēng)險(xiǎn)等多個因素。在這個過程中利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，通過分析大量的歷史數(shù)據(jù)，來預(yù)測未來的安全風(fēng)險(xiǎn)，制定相的預(yù)防措施。