古民并未立即将“北区数据异常”的初步发现以指控形式直接抛给陈浩。这过于草率，且易打草惊蛇。他将其重新定义为“影响整体优化策略有效性的数据质量问题”，并以此为由，向陈浩申请进行“专项深度诊断”。
他向陈浩展示的，是一份经过谨慎措辞的分析简报。简报聚焦于北区数据表现出的几个“不寻常特征”，并与西区、东区数据进行对比：
1. 订单结构异化：北区夜间代买订单占比畸高，且商品、商户高度集中。
2. 效率指标异常：北区部分骑手在夜间的效率数据显著偏离正常范围，存在理论上的不可行性。
3. 数据一致性存疑：订单量增长与用户反馈活跃度、部分底层记录存在细微矛盾。
他提出假设：这些异常可能是由于数据录入不规范、系统存在未知漏洞、或存在未被识别的特殊运营模式（如与特定商户有特殊结算方式）所致。他强调，若不厘清原因，基于此数据制定的任何优化策略都可能失效，甚至误导资源分配，同时也会影响未来增量利润计算的公允性。
陈浩看到对比数据，眉头紧锁。他并非全无察觉，北区负责人刘强（大二学生）一直汇报“业绩突出”，但陈浩隐约感觉北区的实际运营氛围和用户反馈与数据不甚匹配。古民的专业化分析，将模糊的疑虑转化为了具体的异常点。他授权古民进行深入调查，并指示技术负责人和财务在权限范围内提供必要支持，但要求“注意方式，先内部搞清楚”。
获得授权后，古民开始了系统性、多线程的证据链编织。他的目标是构建一个逻辑严密、环环相扣的证据网络，足以确凿证明虚报行为的存在、规模、模式及核心责任人。
证据链一：订单层面的虚构证据
1. 虚假订单识别模型：基于已发现的异常特征（夜间、特定商户、简单备注、短距高酬、特定骑手），他编写脚本，对北区所有历史订单进行扫描，筛选出“高危疑似订单集”。该集合订单量约占北区总订单的35%，其时间分布呈现诡异的脉冲式集中，与正常订单的泊松分布明显不同。
2. 用户回访扩大样本：在陈浩默许下，他以“系统升级，核实部分历史订单信息以完善用户画像”为由，通过技术后台，对“高危疑似订单集”中随机抽取的100个订单所关联的匿名用户联系方式（电话/微信）进行二次联系核实。为避免打草惊蛇，联系由财务同学以客服名义进行，话术严谨。结果：
◦ 超过5
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