SDV（合成数据仓库）存在问题：无法获得完全相同的合成数据集。

问题描述： 在使用SDV合成数据仓库时，有时候会遇到无法获得完全相同的合成数据集的问题。即使在多次运行相同的代码时，合成的数据集也会存在细微的差异。

解决方法： 可以通过设置随机种子来解决这个问题。在SDV中，可以使用set_seed方法来设置随机种子，确保每次生成的合成数据集是一致的。

以下是一个包含代码示例的解决方法：

from sdv import SDV

# 设置随机种子
SDV.set_seed(1)

# 创建SDV合成数据仓库
sdv = SDV()

# 从原始数据集中学习模型
metadata = sdv.fit(data)

# 使用学习到的模型生成合成数据集
synthetic_data = sdv.sample()

# 打印合成数据集的前几行
print(synthetic_data.head())

在上述代码中，我们通过SDV.set_seed(1)设置了随机种子为1。这意味着每次运行这段代码，生成的合成数据集都会是一致的。

通过设置随机种子，我们可以确保在相同的环境下生成相同的合成数据集，从而解决SDV合成数据仓库存在的问题。