区的行业网站和当地财经媒体，抓取了关于新科动力产品定价、竞争对手价格、以及渠道政策的零散新闻报道和评论。同时，从公司年报附注和投资者关系记录中，提取了分地区的营收和成本估算数据。”
“然后，我用Excel搭建了一个分地区的贡献毛利分析模型。将抓取到的定价信息和年报数据结合，估算各地区大致的出厂价和渠道加价。同时，结合公司披露的海外销售费用和管理费用增幅，尝试分摊到不同地区。这个过程最大的挑战是数据不全且噪音大，需要做很多假设和估算，我用了敏感性分析来展示不同假设下的结果区间。”
“最终的分析发现，在新兴市场，尤其是东南亚，公司可能采取了‘低价换份额’策略，给予经销商较高返点，导致毛利率显著低于国内和欧美成熟市场。同时，为支持新兴市场扩张而新增的本地化团队和营销投入，在当期产生了较高的费用，但收入贡献尚未完全体现。这个分析帮助我们更细致地解释了财报数字背后的业务动因，并在报告的风险提示部分强调了其海外扩张策略的盈利可持续性风险。”
回答大约用了四分半钟，略超时限，但内容详实，逻辑清晰，提到了具体工具（Python爬虫、Excel建模）、方法（数据抓取、分摊估算、敏感性分析）和产出（业务动因解释、风险提示）。陈默在笔记本上记录：“案例真实，分析思路清晰，工具使用得当。能处理不完整数据并给出合理推断。”
“很好。你提到了用Python进行数据抓取。在你Github展示的项目中，有一个是关于A股某行业上市公司财务比率分析的。能否简单说明一下，你是如何处理财务数据中的异常值或缺失值的？用了什么方法或库？”陈默接着追问一个技术细节，验证其技能深度。
“那个项目我主要用了pandas进行数据清洗。”李成似乎对技术问题更放松一些，“对于缺失值，如果是非关键字段（如少数公司的非核心比率），我直接剔除该样本。如果是关键字段但缺失比例不高，我会根据行业均值或中位数进行填充，并在分析中注明。对于异常值，我先用描述性统计（如分位数）和可视化（箱线图
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