陽光從窗外斜斜地灑進辦公室，玻璃幕牆映出一片金燦燦的光斑。劉好仃坐在辦公桌前，手裡捏著一支筆，正盯著電腦屏幕上的數據表發呆。
“數據……數據……”他喃喃自語，“數據這玩意兒，就像天氣預報，不是說今天下雨，明天就一定打傘。”
阿芳端著一杯熱茶走過來，輕聲問：“劉哥，數據整理得怎麼樣了？”
“還在整理。”劉好仃笑了笑，“你知道嗎，數據這東西，就像人說話，有時候說得直白，有時候拐彎抹角，得聽懂它背後的潛台詞。”
阿芳點點頭，“那我們先從哪兒開始？”
劉好仃站起身，走到白板前，寫下三個大字：“客戶、訂單、政策。”
“這三個點，是我們模型的三個信號源。”他說，“客戶留言裡藏著情緒，訂單結構裡藏著行為，政策動向裡藏著方向。我們得把它們都抓過來，放到同一個鍋裡燉。”
阿芳笑著記錄，“聽起來像煮火鍋。”
“差不多。”劉好仃點頭，“數據也得‘煮’，煮得久了，味道就出來了。”
小張抱著筆記本進來，一屁股坐下，“劉哥，我剛從係統裡導出了過去一年的訂單數據，但……有點亂。”
“亂是正常的。”劉好仃說，“數據就像剛挖出來的紅薯，得洗一洗、削一削，才能吃。”
“那我怎麼洗？”小張問。
“先分類。”劉好仃拿起筆，在白板上畫了個表格，“按產品類彆、客戶區域、時間周期來分。比如，節能玻璃在歐洲的銷量有沒有上升？智能家居玻璃在亞洲的出貨量有沒有變化？”
阿芳一邊記錄一邊點頭，“我們之前在客戶留言裡看到‘環保’‘節能’出現頻率上升，現在結合訂單數據，就能驗證是不是真的趨勢。”
“對。”劉好仃說，“情緒和行為要一致，趨勢才靠得住。”
小張皺眉，“可有些數據，比如客戶留言裡的‘環保’，到底算不算關鍵詞？”
“關鍵詞不是死的。”劉好仃說，“你要看它出現的頻次和語境。比如，‘環保’這個詞，如果出現在多個客戶的留言裡，而且他們同時開始采購節能玻璃，那就說明這個詞不是隨便說的，是有背後需求的。”
阿芳在文檔裡寫下：“關鍵詞頻次+訂單變化=趨勢信號。”
“那政策呢？”小張問。
“政策最難搞。”劉好仃說，“它不像訂單和留言那麼直接，得靠人盯。比如，歐盟最近有沒有出台新法規？會不會影響我們的出口？”
“我查到了一些政策更新。”阿芳打開瀏覽器，“比如，歐盟的碳關稅政策，最近又更新了細則。”
“這個要盯。”劉好仃說，“政策就像風，風一吹，市場就得晃。我們要做的，是提前知道風往哪吹。”
小張歎了口氣，“聽起來好難。”
“難是難，但有方法。”劉好仃笑了笑，“我們不是要一次看穿未來，而是要持續觀察，慢慢積累。就像種菜，不能指望今天種下去，明天就收成。得澆水、施肥、除蟲，一點點來。”
阿芳點頭，“那我們先把這些數據整理出來，再用工具分析。”
“對。”劉好仃說，“技術部那邊已經安排了數據分析工具的培訓，一會兒就來人。”
正說著，門被推開，技術部的小李抱著電腦走了進來，“劉哥，我來給你們培訓數據分析工具。”
“太好了。”劉好仃拍了拍手，“來，先給我們講講，怎麼把數據‘煮’熟。”
小李打開電腦，投影到白板上，“這個工具叫‘趨勢洞察者’，可以自動分類數據、生成圖表、分析趨勢。”
“聽起來像魔法。”小張嘀咕。
“不是魔法，是邏輯。”小李說，“比如，你們輸入‘環保’這個詞，係統會自動抓取所有相關留言，再結合訂單數據，生成趨勢圖。”
“那我們試試。”劉好仃說，“輸入‘節能玻璃’。”
係統開始運行，屏幕上跳出一張圖表，顯示過去一年“節能玻璃”的搜索量、留言頻次、訂單數量。
“看。”小李指著曲線，“搜索量和留言頻次都在上升，訂單量也跟著漲。這說明，這三個信號源是一致的，趨勢成立。”
“那如果數據不一致呢？”阿芳問。
“那就說明有乾擾。”小李說，“比如，留言多了，訂單沒漲，可能是客戶隻是在問，還沒決定買。”
“明白了。”劉好仃點頭，“我們要找的是‘一致性’，不是‘單點信號’。”
培訓持續了兩個小時，團隊成員一邊操作一邊提問，氣氛專注而輕鬆。
“原來數據還能這樣玩。”小張感歎。