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阳光从窗外斜斜地洒进办公室，玻璃幕墙映出一片金灿灿的光斑。刘好仃坐在办公桌前，手里捏着一支笔，正盯着电脑屏幕上的数据表发呆。
“数据……数据……”他喃喃自语，“数据这玩意儿，就像天气预报，不是说今天下雨，明天就一定打伞。”
阿芳端着一杯热茶走过来，轻声问：“刘哥，数据整理得怎么样了？”
“还在整理。”刘好仃笑了笑，“你知道吗，数据这东西，就像人说话，有时候说得直白，有时候拐弯抹角，得听懂它背后的潜台词。”
阿芳点点头，“那我们先从哪儿开始？”
刘好仃站起身，走到白板前，写下三个大字：“客户、订单、政策。”
“这三个点，是我们模型的三个信号源。”他说，“客户留言里藏着情绪，订单结构里藏着行为，政策动向里藏着方向。我们得把它们都抓过来，放到同一个锅里炖。”
阿芳笑着记录，“听起来像煮火锅。”
“差不多。”刘好仃点头，“数据也得‘煮’，煮得久了，味道就出来了。”
小张抱着笔记本进来，一屁股坐下，“刘哥，我刚从系统里导出了过去一年的订单数据，但……有点乱。”
“乱是正常的。”刘好仃说，“数据就像刚挖出来的红薯，得洗一洗、削一削，才能吃。”
“那我怎么洗？”小张问。
“先分类。”刘好仃拿起笔，在白板上画了个表格，“按产品类别、客户区域、时间周期来分。比如，节能玻璃在欧洲的销量有没有上升？智能家居玻璃在亚洲的出货量有没有变化？”
阿芳一边记录一边点头，“我们之前在客户留言里看到‘环保’‘节能’出现频率上升，现在结合订单数据，就能验证是不是真的趋势。”
“对。”刘好仃说，“情绪和行为要一致，趋势才靠得住。”
小张皱眉，“可有些数据，比如客户留言里的‘环保’，到底算不算关键词？”
“关键词不是死的。”刘好仃说，“你要看它出现的频次和语境。比如，‘环保’这个词，如果出现在多个客户的留言里，而且他们同时开始采购节能玻璃，那就说明这个词不是随便说的，是有背后需求的。”
阿芳在文档里写下：“关键词频次+订单变化=趋势信号。”
“那政策呢？”小张问。
“政策最难搞。”刘好仃说，“它不像订单和留言那么直接，得靠人盯。比如，欧盟最近有没有出台新法规？会不会影响我们的出口？”
“我查到了一些政策更新。”阿芳打开浏览器，“比如，欧盟的碳关税政策，最近又更新了细则。”
“这个要盯。”刘好仃说，“政策就像风，风一吹，市场就得晃。我们要做的，是提前知道风往哪吹。”
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