期中考试的余波渐渐平息，飞云一中的校园生活仿佛被春雨洗过，焕出新的活力。
银杏树叶愈葱翠，阳光透过叶隙，在林荫道上洒下斑驳的光点。
凌空在技能修炼的道路上稳步前行，而青春的趣事，也如同这春日里不甘寂寞的野花，在他严谨的日程表缝隙中悄然绽放。
“技术宅的‘浪漫’晚餐计划”
某个周五，凌空偶然听到班里女生讨论一家新开的“星空主题”
餐厅，据说氛围极佳，特别适合朋友小聚。
他心思一动，想到小组成员近期为了项目和各种考试都很辛苦，或许可以组织一次团建。
然而，凌空的“组织团建”
方式，注定与众不同。
他没有直接在群里问“周末要不要一起去那家新餐厅”
，而是默默打开了电脑。
第一步，【信息检索：熟练（25o1ooo）】启动。
他找到了餐厅的官方网站、社交媒体账号、所有公开的菜品图片和用户评论。
第二步，【数据分析：精通（6oo）】启动。
他爬取了近三个月的所有评价，进行情感分析和关键词提取，统计出好评率最高的菜品、被吐槽最多的服务弱点、甚至不同时间段的人流量分布图。
第三步，【算法设计：熟练（25o1ooo）】启动。
他基于收集到的数据，建立了一个简单的决策模型，输入预算、口味偏好（他根据平时观察，默默记录了大家的喜好）、出行时间等变量，模型会自动生成最优的点菜方案和抵达时间建议。
第四步，【可视化：熟练（18o1ooo）】启动。
他将分析结果做成了一份精美的、带有交互图表的数据报告ppt！
周六上午，小组线上讨论项目进度时，凌空突然说：“稍等，有个团建提案给大家看一下。”
然后他共享了屏幕，打开了那份令人瞠目结舌的“星空餐厅用餐可行性分析报告”
。
“基于2589条有效评论分析，该餐厅总体评分为43星，环境氛围得分最高48星，但服务质量波动较大，标准差为o7……”
“推荐菜品3是：‘星云烤鸡’（好评率92）、‘银河炒饭’（88）、‘行星布丁’（95）。
避雷菜品：‘黑洞意面’（差评率45，主要抱怨太咸且分量少）……”
“最优抵达时间为周六下午5点3o分，此时人流量处于峰值下降初期，无需等位过久，且能避开6点半的晚餐最高峰……”
“根据我们四人的历史口味偏好数据（注：基于以往聚餐观察估算），推荐点菜方案为：a套餐，性价比最高，覆盖所有推荐菜且营养均衡；或者b套餐，侧重晓晓偏好的甜口和暮雨偏好的清淡……”
屏幕另一端，陷入了长时间的沉默。
苏晓晓第一个爆：“凌空哥！
！
！
我只是想去吃个饭！
不是要去执行航天任务啊！
还需要先看数据分析报告的吗？！”
林雪则难得地表现出极大兴趣：“数据来源可靠吗？情感分析的模型准确度如何？差评关键词‘上菜慢’出现的频率具体是多少？能否看一下原始数据分布？”
苏暮雨忍着笑，声音温柔地传来：“凌空……很用心。
分析得很全面。
所以……结论是推荐我们去，对吗？”
凌空这才从数据世界中回过神来，意识到自己似乎又“过度工程化”
了，有点不好意思：“呃……是的。
综合分析，值得一试。
当然，最终决策还是……”
“去！
必须去！”
苏晓晓抢着说，“我要去看看那个95好评的布丁到底多好吃！
顺便验证一下你的数据准不准！
哈哈哈！”
于是，这次由一份数据分析报告引的聚餐，就在一
