2. 林静的“逻辑数据清洗”：用“代码手术刀”剖开“非结构化”
（1）反欺诈“三棱镜”数据清洗
林静的量子终端启动“非结构化数据清洗协议”，目标直指“数据投毒”的“隐蔽伤口”。
• 老板行为数据清洗：
◦ 案例：某实控人“抖音点赞”记录含“赌场视频”“资产转移指南”→ 用“来源可信度法”确认“私人账号”（非蓝V）→ 保留数据；若点赞来自“官方认证账号”→ 判定“公关表演”，数据作废。
• 供应商关联数据清洗：
◦ 案例：某房企“供应商注册地址”与“实控人亲属住址”重合度60%→ 用“关联推导法”核查“工商变更记录”→ 确认“关联交易”，标记为“**险”；若重合度30%且无其他证据→ 数据降级。
• 机构暗盘数据清洗：
◦ 案例：某券商研报“推荐买入”但“Level-2机构席位净卖出”→ 用“行为一致性法”判定“研报造假”，数据标记为“反向指标”。
“非结构化数据像‘乱麻’，”林静在“逻辑蜂巢”白板写伪代码，“清洗是用‘代码剪刀’剪断‘谎话线头’，露出‘真相绳结’。”
（2）跨市场传染数据清洗
林静嵌入“情绪共振系数”清洗模块：
• 时差校准：将A股“15:00收盘”与港股“16:00收盘”的“恐惧指数”按“当地交易时间”对齐，修正第222章“时差陷阱”导致的异常；
• 联动验证：用“宁德时代”与“宁德港股”的融券余额联动数据，验证“A股→港股”的情绪传导效率（实测滞后15分钟，与理论值一致）。
“跨市场数据是‘多米诺骨牌’，”她指着终端上的“数据流向图”，“清洗就是调整‘牌距’，让每一块倒下都能准确触发下一块。”
3. 周严的“规则数据清洗”：用“老兵经验”筛出“人情信号”
（1）熔断“三级响应”数据清洗
周严的“规则长城”活页本新增“清洗校验表”，重点处理“数值异常”与“人情模糊”。
• 一级熔断数据清洗：
◦ 案例：某房企“人情压力关键词”含“行长特批”→ 用“来源可信度法”核查“内部邮件”→ 确认“真实压力”，保留数据；若关键词来自“网络谣言”→ 数据作废。
◦ 案例：某股“关联交易占比6%”（超净资产5%红线）→
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