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　　对采集到的多源信息进行清洗和预处理是关键步骤。去除重复数据、纠正错误数据，并将不同格式的数据统一标准化，为后续分析奠定基础。运用统计分析方法，如计算均值、标准差、相关系数等，可以初步了解数据的分布特征和变量之间的关系。同时，机器学习方法在风险识别与评估中也发挥着重要作用。例如，通过建立决策树模型，可以根据不同的特征变量对供应商风险进行分类，确定风险等级。神经网络模型则能够自动学习数据中的复杂模式，提高风险评估的准确性。