夜幕一点点深沉下来，城市的霓虹灯打在玻璃幕墙上，光影七零八落。
沈悦合上笔记本的时候，电梯慢悠悠地往上升，金属门上映出她那带着股子坚定劲儿的影子。
（转男主视角）
与此同时，在这同一座写字楼的另一头，陆泽坐在办公桌前，眉头拧成了麻花，死死盯着电脑屏幕。
电脑屏幕上是一张巨大的数据表格，颜色这儿一块那儿一块，分类多得让人头晕，就像有人精心织了一张网，每根线都连着不同的变量和逻辑。
他抬手揉了揉太阳穴，手指在键盘上噼里啪啦敲得飞快，想把几个关键指标归归类、理一理，可不管怎么排列组合，数据之间的关联就是模模糊糊，看不清个所以然。
这己经是他连续第三天加班到半夜了。
项目组负责人上午开会的时候特意强调，这批数据对整个季度投资模型的搭建起着关键作用，必须在两周内完成初步分析，还要提交可行性报告。
他作为新加入团队的金融分析师，这任务自然而然就落到了他头上。
“这些数据到底是从哪儿冒出来的啊？”他小声嘀咕着，伸手去拿桌上的咖啡杯，一摸，早就凉透了。他轻轻叹了口气，站起身，去茶水间重新接了一杯热咖啡，顺便活动活动僵硬的肩膀。
回到工位，他打开邮箱，翻看着之前和上级交流的邮件记录。
项目背景资料里提到，这批数据来自好几个合作机构，涉及房地产、科技、消费这些不同的行业，时间跨度足足有五年。按道理说，这种跨领域整合能让模型更全面，可实际操作起来，比预想的要复杂太多太多。
他试着用常见的回归分析法，结果老是和预期不一样；又试了聚类分析，却发现不同行业的客户行为模式差别太大，根本没法弄出个统一标准。更让他头疼的是，部分数据还有缺失值，有些字段连个明确的定义都没有。
“这么搞下去可不行。”他嘴里嘟囔着，开始查看公司内部的知识库，盼着能找到处理类似案例的办法。然而，翻了几份过往报告，他发现那些项目的样本量比现在这个任务小多了，而且数据来源也比较单一，根本没法首接拿来用。
时间就这么一分一秒地溜走，办公室里只剩下几盏灯还亮着。
他的目光在屏幕上不停地来回移动，想找出个突破口，可越看越觉得乱成一团。凌晨一点，他实在撑不住了，靠在椅背上，闭上眼歇了会儿。
第二天一大早，陆泽顶着俩黑眼圈走进会议室，桌上己经放好了会议材料。
主管像往常一样主持晨会，询问各个成员的工作进展。轮到他汇报的时候，他顿了一下，最后只是简单地说：“还在整理数据，可能还得几天时间。”
主管点了点头，没再多问。散会后，一位资深同事拍了拍他的肩膀：“数据这块挺复杂的，要不要我帮你看看？”
陆泽犹豫了一下，还是摇了摇头：“谢谢，我想先自己把思路理清楚。”
那位同事笑了笑，没再说什么，转身走了。可这句话却在他心里掀起了一阵涟漪——要是连最基础的数据都处理不好，他凭啥胜任这个岗位呢？
接下来的两天，他几乎把所有时间都花在了数据整理上。
他重新弄清楚每个字段的意思，试着联系原始数据提供方要补充信息，甚至看了好多行业研究报告，希望能从理论上找到解释的依据。
可现实哪有想象中那么顺利。有的数据提供方一首不回复，有的字段定义模模糊糊，就连一些看起来很基础的统计口径都不一样。
他在Excel里做了十多个版本的调整表，还是得不到一个清晰的结论。
某天下班前，他接到了主管的电话：“数据那边咋样了？”
他沉默了几秒钟，老老实实地回答：“还在分析呢，有些地方还没弄顺。”
电话那头停了一下，主管的声音温和但不容抗拒：“这个项目很重要，你得加快速度。”
挂了电话，他站在窗边，看着楼下川流不息的车辆，第一次真切地感受到了压力。
这压力不是来自上司的催促，而是自己内心的无力感。他开始怀疑自己的能力，甚至怀疑当初选这份工作是不是选错了。
那天晚上，他回到家，打开台灯，拿出笔记本，写下一行字：
“寻找新的分析框架，尝试跨学科建模。”
他明白，光靠现有的方法解决不了问题，必须换个思路。他开始查找其他领域的研究，看看能不能给自己提供点参考，像心理学里的行为经济模型，或者人工智能领域的预测算法。
但这条路也不好走。他得花时间学习新的理论知识，还得保证这些方法能用到当前的数据结构里。更关键的是，他也不知道这么做有没有效果。
几天后，他终于找到了一个可能的方向。
通过引入消费者行为学里的偏好曲线概念，他试着把不同行业的客户数据进行分类，还用动态模型模拟数据的变化趋势。这个方法还没完全验证，但他隐隐约约觉得，这说不定就是那个突破口。
就在他打算进一步测试的时候，手机突然震了一下。是沈悦发来的消息：“最近咋样啊？听说你们部门最近忙得很。”
他看了眼时间，己经夜里十一点了。他回了个笑脸表情，接着又补了一句：“有点难，但我在想办法。”
他放下手机，重新打开电脑，屏幕上的数据还是密密麻麻、乱糟糟的，但这会儿，他的眼神多了几分冷静和执着。
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