只是简单的剔除作弊用户，更要区分“真实但低价值”的用户（如纯羊毛·党）和“真实且有潜力”的用户。他需要找到或构建一些领先指标，能够比“新增用户数”更早、更准地预测用户的长期留存和价值。他还需要量化不同渠道、不同补贴策略带来的“混合价值”，而不仅仅是“获取成本”。
这不再是课堂作业，也不是“校园物流终端”那种相对透明的数据环境。这是在庞大的、复杂的、可能存在系统性数据扭曲的系统中，尝试寻找真实的价值信号。这比他预想的实习更有挑战性，也更有趣。部门里那个“刷数据”的公开秘密，对他而言，不再只是一个令人失望的发现，而是一个等待被解析、被度量、最终可能被修正的系统性bug。他打开数据查询界面，开始默默地、系统地调取相关数据，准备着手搭建他自己的、私下的“无效动作识别”模型。这个过程必须隐蔽，分析必须扎实，结论必须基于无可辩驳的数据逻辑。他要看看，在这片被精心打理的、绿意盎然的“数据草坪”之下，土壤的真实肥力究竟如何。