章某新能源车企“存货周转天数同比激增40%”，系统通过“存货增速（50%）＞营收增速（15%）”的逻辑冲突，判定为“异常”并追溯至“经销商库存积压”的真实原因；
• 来源校验（反爬污染识别）：对高频访问时段（如凌晨3-5点）抓取的数据、境外IP来源的数据（如第222章“离岸服务器转发数据”），额外叠加“可信度评分”（满分10分，低于6分触发人工复核）。
技术攻坚：为解决PDF解析错位问题（如表格跨页导致“营业收入”与“营业成本”错行），工程师开发了“表格结构指纹库”——预先标注1000+份标准财报的表格行列特征，抓取新数据时自动比对指纹，错位率从22%降至3%。
（三）第三步：标准化对齐——让数据“说同一种语言”
“行业分类混乱”是跨公司比较的最大障碍。第222章抓取的数据中，“新能源汽车”被分为“动力电池”“整车制造”“充电桩”等17个子类别，“医药生物”更是细分出“创新药”“CXO”“医疗器械”等43个标签，甚至出现“白酒”同时出现在“食品饮料”与“奢侈品”分类下的荒诞情况。
清洗策略：三层分类体系+动态映射
• 一级分类（国标锚定）：严格遵循国家统计局《国民经济行业分类（GB/T 4754-2017）》，将486个四级子类压缩为97个一级行业（如“C36汽车制造业”“I65软件和信息技术服务业”）；
• 二级分类（业务实质穿透）：对同一行业的不同商业模式细分（如“医药生物”拆分为“创新药研发”“仿制药生产”“医疗服务”），用“收入结构占比”判定主分类（如某企业创新药收入占比＞60%，归入“创新药研发”）；
• 三级标签（动态扩展）：允许用户自定义标签（如“专精特新”“ESG评级A”），系统自动关联到对应公司，避免分类僵化。
典型案例：第222章
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