第161章 用数据发现单量造假

合**议框架确立、数据权限获取流程敲定后，古民并未立即着手全盘优化方案的推广。他的首要任务，是建立对“校园物流终端”整体运营状况的数据化认知基线，并验证前期西区试点数据的可靠性与代表性。这份基线将成为未来衡量一切优化效果、计算分成基数的标尺，也是他发现潜在问题、评估系统健康度的诊断依据。为此，他启动了针对团队历史运营数据的系统性深度分析。

数据整合与清洗：技术负责人按照约定，提供了近半年来（涵盖旺季和淡季）的订单、骑手、财务（聚合后）及部分问题日志的匿名化数据导出文件。数据质量粗糙，存在大量缺失值、不一致记录（如订单状态与时间戳矛盾）和明显错误（如配送距离为负）。古民投入了超过一周的课余时间，编写Python脚本进行数据清洗、关联和初步聚合。他建立了统一的订单唯一标识体系，将分散的表单关联起来，构建了包含每个订单完整生命周期（创建、接单、执行、完结/取消）及关联骑手、财务信息的数据集。

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