在 Salesforce-Einstein Analytics (Tableau CRM) 中，我们有一个训练有素的模型，其中包含从 2018 年 1 月到 2020 年 12 月的三年数据（大约 3000 次观察）。
自变量：型号、品牌、月份、年份。
因变量：售出的产品数量。
数据如下：
| 模型 | 牌 | 月 | 年 | **售出的产品数量** |
|---|---|---|---|---|
| iPhone 6 | 苹果 | 6 | 2018 | 16 |
| 银河 f22 | 三星 | 6 | 2018 | 101 |
| N100 | 诺基亚 | 6 | 2018 | 17 |
如果年份值为 2018、2019、2020 年的观测值，Einstein Analytics 正在预测（“已售产品数量”）。
销售的产品数量相同，即使年份变量不同
例如：
| 模型 | 牌 | 月 | 年 | **售出的产品数量** |
|---|---|---|---|---|
| iPhone 6 | 苹果 | 6 | 2021 | 34 |
| iPhone 6 | 苹果 | 6 | 2022 | 34 |
| iPhone 6 | 苹果 | 6 | 2023 | 34 |
Einstein 可以使用可用的历史数据预测多少年的数据？
有没有人遇到过类似的情况，对未来的预测是一样的，而且没有改变？
请帮助我们，为什么爱因斯坦分析会产生这样的预测。
提前致谢。