对于13M行的数据集，实验在24小时后保持为0%

的情况，可以通过以下方式来实现：

数据分析和处理：首先，需要对数据集进行分析和处理，以便更好地理解数据的结构和特征。可以使用Python等编程语言中的数据处理库（如Pandas）来加载和处理数据，进行数据清洗、去重、缺失值处理等操作。
数据存储和管理：对于大规模的数据集，可以选择使用分布式存储系统，如Hadoop Distributed File System（HDFS）或分布式数据库（如Cassandra），以便高效地存储和管理数据。
数据处理和计算：针对数据集的处理和计算需求，可以选择使用分布式计算框架，如Apache Spark，以便并行处理数据集。通过将数据集划分为多个分区，并在多个计算节点上进行并行计算，可以加快数据处理的速度。
数据并行处理：为了更好地利用多核处理器和分布式计算资源，可以使用并行计算模型，如MapReduce，将数据集划分为多个小任务，并在多个计算节点上并行执行这些任务，以提高数据处理的效率。
数据压缩和索引：对于大规模的数据集，可以使用数据压缩和索引技术来减少存储空间和提高数据访问效率。例如，可以使用压缩算法（如LZO、Snappy）对数据进行压缩，并使用索引结构（如B树、哈希索引）来加速数据的查找和访问。
数据备份和容灾：为了保证数据的可靠性和可用性，可以采取数据备份和容灾措施。可以使用数据复制和冗余存储技术，将数据备份到多个存储节点或数据中心，以防止数据丢失或不可用。
数据安全和隐私保护：对于敏感数据集，需要采取数据安全和隐私保护措施，以防止数据泄露和滥用。可以使用数据加密技术、访问控制机制和数据脱敏技术来保护数据的安全和隐私。
数据可视化和报告：为了更好地理解和展示数据集的结果，可以使用数据可视化工具（如Matplotlib、Tableau）来生成图表、图形和报告，以便更直观地呈现数据分析和实验结果。

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