第67章 暗查数据与意外的橄榄枝

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发现数据异常后,苏念没有立刻声张。她深知在职场中,没有确凿证据前的贸然指控,不仅无法解决问题,反而可能打草惊蛇,甚至让自己陷入被动。

她首先调取了来自“迅捷样本库”(即李晓晴推荐的那家)的所有回收问卷,共计八十七份。然后,她设计了一套更精细的排查方案。

第一步,她检查了这些问卷的填写时间分布和ip地址。果然发现了疑点:有超过二十份问卷的填写时间高度集中在某个深夜的一小时内,且ip地址虽不完全相同,但均属于同一地理区域的相邻网段。这种模式在自然填答中极为罕见,更像是集中作业的结果。

第二步,她针对那几个关键问题(如“采购意愿强度”、“预算范围”、“整合难度评估”)进行了回答模式分析。结果让她心头更沉:这二十多份问卷在这些核心问题上的选项组合,几乎像是从一个模子里刻出来的,呈现出一种僵化的“最优”或“最悲观”模式(视具体问题而定),缺乏真实用户通常会有的犹豫和个体差异。

第三步,她对比了其他渠道,尤其是技术开发者社区和大型权威样本库的数据。在其他渠道,这些关键指标的分布是连续且符合逻辑的,存在大量的中间状态和

nuanced

差异。而“迅捷样本库”的这部分异常数据,就像平滑曲线上的几个突兀尖峰,格外刺眼。

证据链在逐渐清晰。苏念几乎可以确定,“迅捷样本库”提供的这部分数据存在严重质量问题,极有可能是伪造的。

那么,问题出在哪里?是样本库本身为了凑数而造假?还是……有人指使他们这么做?联想到李晓晴之前的“热心”推荐,以及那晚看似关心实则打探的同行,苏念很难不将两者联系起来。

李晓晴为什么要这么做?如果是为了让数据“好看”,那伪造的数据应该是积极正面的才对,但这部分数据却混合了极端积极和极端消极的回答,更像是在故意搅浑水,干扰她的分析方向,或者,是希望她得出某个错误的结论,从而在陆时衍那里失去信任?

苏念感到一阵寒意。职场竞争,竟然可以如此不择手段。

她将所有的分析过程、可疑数据截图、ip及时间分布对比图等证据仔细整理,保存到一个加密文件夹里。现在还不是摊牌的时候,她需要先确保自己的主体分析不受这些“污染数据”的影响。

她果断地将这二十多份高度可疑的问卷从有效样本中剔除,并在分析报告中备注了数据清洗过程中发现并排除了一批异常应答。然后,她基于清洗后的、相对纯净的数据,继续她的交叉分析和深度挖掘。

这项工作耗费了她大量的时间和精力,连续几天,她都是部门里最晚离开的人之一。但她没有抱怨,反而有种在迷雾中披荆斩棘的快感。真实的、有价值的信息,正从纷繁复杂的数据中逐渐剥离出来,变得清晰。

这天中午,苏念正在食堂吃饭,对面坐下一个人,是张辰。

“看你最近黑眼圈都出来了,数据分析这么烧脑?”张辰扒拉着餐盘里的西兰花,随口问道。

苏念苦笑一下:“是啊,比想象中复杂,既要保证广度,又要挖掘深度,还得……提防一些意外情况。”她含糊地带过了数据异常的事。

张辰点点头,表示理解:“正常。不过也别太拼,身体是革命的本钱。”他顿了顿,像是突然想起什么,“对了,下个月初公司内部有个创新技术沙龙,主要是给各个项目组展示阶段性成果、交流想法的平台,氛围比较轻松。我们技术部这边是我负责牵头,我看你这次vr调研搞得挺深入,有没有兴趣准备个短分享?就讲讲你目前从数据里看到的一些用户洞察,比如你之前提到的那个‘热情的怀疑论者’的概念,我觉得就挺有意思。”

创新技术沙龙?短分享?

苏念愣了一下。这是一个在公司内部、跨部门面前露脸的机会。如果分享做得好,无疑能增加她个人和这个项目的

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