一家批发商向数千家商店供应服装，需要一个模型来预测每家商店每件商品的每日销售额。超过一半的商店开业时间不到六个月。销售额周复一周保持稳定。当前数据集是按周汇总的，并且省略了没有销售额的周。五年数据（100 MB）存储在云存储中。哪些问题可能会损害预测性能，您应该采取哪些措施来解决这些问题？（选择两项）

超过一半的商店开业时间不到六个月，这意味着这些新店的历史销售数据不足以准确检测季节性模式。通过请求商店级别的分类属性（如商店类型、地理位置等），可以将新店与具有相似属性且历史数据更丰富的老店进行关联，从而利用老店的季节性模式来辅助预测新店的销售额。 数据按周汇总会丢失每日销售的波动性和模式，而模型需要预测每日销售额。请求每日销售记录可以提供更细粒度的数据，使模型能够学习并预测每日的销售行为，提高预测的准确性。