电数据，进行交叉比对和关联分析。
“大家请看，这是该产业链上游A类企业的集群分布和它们的开票对象热力图……表面上，供应关系是分散的。但当我们引入股权关联图谱后……”她切换幻灯片，屏幕上出现了一张复杂但清晰的关系网络图，“可以发现，超过60%的A类企业，其核心零部件实际上高度依赖图中这个中心的B公司，或者与B公司关联控制的几家企业。”
会场里响起一阵细微的议论声。
“再看物流数据，”林窈继续，切换下一张图，那是基于发票地址和物流信息模拟出的货流路径，“由于这种隐性的供应集中，导致原材料和半成品需要经历多次、迂回的运输，无形中推高了整个区域的物流成本，这是我们之前宏观分析中未能捕捉到的‘隐性成本’。”
她一层层剥开数据，逻辑严密，环环相扣。每一个结论都有清晰的数据来源和推导过程支撑，如同一位经验丰富的外科医生，用手术刀精准地解剖着复杂的肌体，将隐藏最深的问题暴露出来。
她甚至现场演示了一个简化的数据模型，模拟了如果打破这种隐性垄断，引入新的供应商后，可能带来的物流成本下降和产业响应速度提升。
整个阐述过程，她语气平和，眼神专注，全身心沉浸在数据的逻辑世界里，暂时忘记了周围的领导和专家，也忘记了墙角那个让她倍感压力的男人。
当她结束阐述，微微躬身说“我的汇报完了，请各位领导专家批评指正”时，会议室里出现了一阵短暂的寂静。
然后，一位之前持保留意见的工信局专家率先开口，语气已然不同：“小林同志，你这个数据关联的思路……很有启发性！我们之前确实忽略了股权关联这个维度对供应链韧性的影响。”
发改委的处长也频频点头：“如果这个分析成立，那我们之前的一些产业扶持政策，可能确实需要更精准的调整。这种‘隐性堵点’不打通，投入再多的资源，效果也可能事倍功半。”
讨论的方向彻底扭转，大家开始围绕林窈提出的问题和分析方法，热烈地探讨起来，如何验证，如何应用，如何规避数据安全风险……
林窈安静地坐回座位，听着大家的讨论，心情有些复杂。有观点被认可的微微喜悦，也有一种“藏不住了”的无奈。
她下意识地，悄悄将目光投向墙角。
周砚深不知何时已经离开了，座位空着，仿佛他从未出现过。
但陈默秘书还在，他看向林窈，对她微微点了点头，眼神里带着一丝不易察觉的赞许。
研讨会结束后，林窈收拾东西准备离开，专班的负责人走过来，笑容满面地拍了拍她的肩膀：“小林，表现非常出色！给咱们专班争光了！周书记刚才走之前，特意交代，让你把今天阐述的内容，整理成一份更详尽的政策建议报告，直接报给市府办。”
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