接下来的几天，林微和苏蔓全身心投入到绿萝生鲜的项目中。她们每天泡在数据里，筛选、核对、建模，试图找出损耗率居高不下的核心原因。苏蔓的热情总能感染身边的人，即使遇到数据缺失的难题，她也能迅速调整心态，积极联系客户对接人补充资料。而林微则发挥了她的细致优势，总能在繁杂的数据中发现被忽略的细节。</p>
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周三下午，两人带着初步整理好的分析报告，去见陈默。陈默的工位依旧整洁，他接过报告，逐页仔细翻看，眉头时而舒展，时而蹙起。</p>
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“华东区域的数据分析做得很细致，”陈默的声音低沉，“进货频率与客流不匹配、员工培训缺失这两个点找得很准。但你们有没有考虑过供应链的问题？”</p>
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苏蔓愣了一下：“供应链？客户提供的资料里，供应链的配送时效都是符合标准的。”</p>
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“符合标准不代表没有优化空间，”陈默打开自己的电脑，调出一组数据，“这是绿萝生鲜的供应商分布情况，华东区域的蔬果供应商集中在南部郊区，而损耗率最高的五家门店都在北部城区，配送时间比其他门店多四十分钟，加上最近气温升高，蔬果在运输过程中的损耗可能被低估了。”</p>
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林微恍然大悟，她确实忽略了供应链这个环节。只顾着分析门店端的数据，却忘了从源头追溯问题。</p>
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“还有，”陈默继续说道，“你们的报告里只提到了问题，没有给出具体的落地建议。客户要的不是数据分析，而是能解决问题的方案。比如进货频率，应该根据不同门店的客流曲线调整为每周两次或四次，而不是笼统地说‘优化进货频率’。”</p>
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苏蔓脸上的笑容淡了些，但还是立刻点头：“明白了陈经理，我们现在就补充供应链的分析，并且把建议具体化。”</p>
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走出陈默的工位，苏蔓轻轻叹了口气：“陈默果然是技术大牛，一眼就看出了问题所在。看来我们还是想得太浅了。”</p>
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林微安慰道：“没关系，现在发现问题还来得及。我们分工合作，你联系客户对接人，获取供应链的详细配送数据，我来优化门店的进货频率方案，结合客流曲线做具体调整。”</p>
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接下来的两天，两人加班加点补充分析报告。林微为了精准匹配进货频率，把每家门店的客流数据按小时拆分，绘制出详细的客流曲线，再结合库存周转情况，为每家门店制定了个性化的进货建议。苏蔓则通过多次沟通，拿到了供应链的实时配送数据，果然发现北部城区门店的蔬果在运输过程中的损耗比其他门店高三个百分点。</p>
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就在报告即将完成时，意外发生了。周五下午，林微正在核对最终数据，突然发现华东区域三家门店的销售流水数据与库存数据对不上，差额虽然不大，但对于数据分析来说，任何数据偏差都可能影响结论的准确性。</p>
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“蔓姐，你看这里，”林微指着屏幕，“这三家门店的销售数据和库存数据存在差异，会不会是客户提供的数据有误？”</p>
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苏蔓凑过来一看，脸色立刻变了：“怎么会这样？我之前核对过一次，明明是对的。”她重新调取原始数据，发现确实存在偏差，“可能是客户那边更新数据时出了问题，我现在联系他们。”</p>
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然而，客户对接人电话一直无人接听，微信也没有回复。苏蔓连续打了十几个电话，都被转到了语音信箱。“糟了，今天是周五，他们可能已经下班了。”苏蔓看着时间，已经下午六点，“如果周一之前拿不到准确数据，我们的报告就没法按时提交。”</p>
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林微心里也有些着急，这个项目时间本来就紧张，现在又出现数据偏差，无疑是雪上加霜。“蔓姐，要不我们先根据现有数据做标注，说明数据存在偏差，等周一拿到准确数据再修正？”</p>
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苏蔓摇摇头：“不行，陈默对数据的准确性要求极高，这样提交上去肯定会被打回来。而且客户那边也不会满意，他们要的是精准的方案。”她来回踱了几步，突然眼睛一亮，“我记得绿萝生鲜的北部城区门店有个店长是我的大学同学，或许我可以联系他，拿到准确的销售数据。”</p>
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