在写这篇文章之前，我特意翻看了一下最近的微博。看到已经有人拿到了康夏的书，并且也收到了退款。那么，至少，随着时间推移，事情的真相会变得更清楚。
我之所以要写这篇文章，其一是因为我和康夏有过两封邮件，一通长电话的接触，帮他做了发书和退款数据的基本整理；其二是因为，从我对Excel这个工具的理解和经验，以及对数据长期的观察，认为康夏卖书过程中间至少有一半的状况是由数据引发，他的确被数据“坑”了；其三，原本过去也就过去了，大家都知道康夏最后选择诀别社交网络，但未来一定还会有个人甚至企业，会在社交网络上发起有商品交易的互动行为，而数据，将决定事件走向“天堂”或“地狱”。
我希望把数据的经验分享出来，以便发起人将来可以作为参考，参与者也更能理解事件的进程。而且，从我个人来讲，以Excel数据状况为事实，想要告诉大家，我们认为的康夏的某些错误，其实他真的无能为力，甚至，已经尽力。
我和康夏本是彻彻底底的陌生人，在这件事之前我没有关注他的微博和公众号，甚至不知道有这么一个人存在。有一天，我看到朋友圈里一位最近刚刚长聊过的，和我育儿理念非常相似，且相互认同的朋友，转发了康夏收到77万元时的第一篇说明文章。而我这位朋友在朋友圈表达的意思是，通过康夏卖书这件事，她发现有很多和她相同的读书人，她很开心。出于对她个人品质的认可，我看完了那篇文章。当时脑子里瞬间出现了两个想法：一是，康夏表现的非常有诚意，是个不错的人；另外，他一定会遭遇严重到他没办法解决的数据问题。由于我信任我这位朋友，爱屋及乌，再加上我的数据观点一直是，原始数据对于数据工作有决定性作用。所以，既然是缘分让我看到了这件事，我决定帮帮他。
我给他发去了一封邮件，说：“我对数据有些研究，觉得你可能马上会面临极大的数据难题。如果到时候需要帮助，就通过邮件联系我。”为了证明我是一个真实存在的人（没办法，互联网上的信息真真假假），我还让他上网搜搜，好确定我不是什么骗子。我是5月19日给他发的邮件，5月20日，他的回复是：“太感动了……非常感谢，已经快被海量数据搞死了。”
接下来的内容，是纯技术性的，Excel用得稍好的人会理解得更清楚一些。如果你压根儿不知道什么是Vlookup函数，也没有听说过数据透视表，也不知道Excel中函数和数据处理的一般原则，那么，这一段你可能无法比较有共鸣的感受到什么叫“数据灾难”。
康夏在后来的文章中反复提到几个东西：1万条支付数据，一个人打款多次，做匹配很难，有的人信息填写不全，支付宝限制20个字。一般人看到这样的文字，都不会有特别的感受，但事实上，数据灾难就藏在这里面。他说的这张支付数据表，我给大家看看。（为了真实起见，我用的是康夏发给我的原始数据，但为了别人的隐私，我把与个人相关的关键数据做了类似遮挡、缩短等处理。我尝试了把图片另存下来，可以看到表格细节。）
第一点——支付数据太多
这张表一共有11744条支付数据（截图的时候往上挪动了一些，因为这部分数据更有代表性），若用肉眼看，手工整理，假设一条数据10秒，那也不是一般地球人体力和精力能承受的。在企业做过从系统中导出的这样的表的人，就会很清楚其中的痛楚。所以，首先，数据量的确大到超出手工整理范围了。我之所以强调手工，一是因为康夏告诉我他不怎么会用Excel，二是我后面会讲的，这份数据有先天的问题，函数等等只能给到辅助性的处理信息，而没办法真正批量得到最精准的结果。
第二点——支付数据先天有缺陷
表格中蓝色框内的内容，体现了“支付宝限制20个字”以及“一个人多次打款”这两件事。限制20个字带来的严重后果，就是买家必须通过多次打款，每次留20个字，才能填写清楚自己完整的地址以及对于书的喜好，甚至，还要给康夏留言，说两句贴心话。而这件事给后期处理带来的是什么呢？
我们必须假设1万条支付信息中，有名字相同的人，那么，在发书和整理数据的时候，就要把名字相同的人挑出来。而由于一个人就可能形成了多条数据记录，那么，张三（1号）有10条数据（很多个0.1块钱），张三（2号）有5条数据，Excel根本没办法知道，到底有几个张三。传统的“去重”方法不可行，用数据透视表计数的方法也不可行。而且，表格中其他数据，例如“交易号”、“交易创建时间”、“付款时间”等都不能用于辅助判断，到底有多少重名的人。这就为后期的匹配埋下了严重隐患。
你可能会问：为什么要匹配？匹配什么？因为支付数据里，很多人一激动，根本没留地址，甚至电话也没有。那么，康夏就没有办法给他们寄书，也不可能联系到他们（能力和精力都不行）。他就只能从自己的收集渠道，也就是他讲的，公众号、QQ、通讯录、通讯地址上拔下来的，有地址和电话的，给他留言的买家中，用他们的信息再去支付大表里进行匹配，看他们是否已经付款，以及付了多少钱，才能决定，应该给谁发书，发几本。匹配的过程，虽然是Vlookup可以轻易做的，但这中间又有其他问题，所以，Vlookup的最终结果只能说凑合能用，这后面会讲。
第三点——文本信息无法整理
表格中黑色框的部分，一个叫“商品名称”，一个叫“备注”。我不知道买家在操作支付宝的时候是怎么输入的，但显然，在一份原始数据中，有两列文本描述的信息是极大的数据灾难。因为，这两列，有的人填的内容相同，有的人在两列中内容互补，有的人填了其中一列而另外一列没填，有的人把电话写在“商品名称”列，而有的写在“备注”列。
Excel对于数据的判断，是按属性来的，例如：单元格填历史、地理、天文这样的代表科目的属性词。假如单元格内是一句话，要提取其中某个部分可就困难了。你可能说，不是有文本函数可以做吗？对的，文本函数Right/Left/Mid/Search都可以做，但1万行数据要有统一的规律才能批量处理。而像这张支付数据表，文本部分根本没有任何规律可言，且分布在两列里面。这是违反Excel数据结构规则的，所以，它帮不上忙。假设，文本只是分布在两列中，而同一个人的打款记录只有一条数据，那么，用&符号或者Concatenate函数，可以把两部分文本合并到一个单元格，还有可能进行关键信息的提取。
但前面说过，张三可能有9条打款记录，每一条备注了20个字，也就是说，不仅在行方向需要合并单元格内容，在列方向也要合并，这几乎是不可能的。而提取不出支付数据中的关键文本信息，就相当于对买家的身份、联系方式、喜好等一无所知。也许还有人觉得，既然你康夏接了这个活儿，死也得用手工的方式，一条一条把数据对出来，这样才对得起观众。
公平的讲，姑且不说那段时间他有5000封邮件要处理，每分钟微信都会留几百条信息，还要打包，处理各种琐事，就说啥事情也不做，只盯着数据看，一条核对30秒，中间不停，那也是一个时间上的天文数字。
亲身体会数据，比从文字上看要残酷得多
既然说到了工作量的问题，我觉得有必要多说两句。我们平时看文章里写维护10个微信群，一个人去了26个国家深度旅游，或者800条数据要核对。这些数字往往看起来不太累，但真实做起来，却要人命。罗辑思维二期会员招募的时候，一个死磕侠管理10个微信群，一个群几百号人，一分钟就会产生几千条留言，而且每分钟都在产生。你想想，读完都不可能，怎么在里面回复。那时候，我亲眼看见死磕侠们吐血地每天加班到凌晨甚至5点，那是一段回忆起来简直血腥的日子。26个国家深度旅游，看起来没很多吧，但假设一年两次选2个国家深度旅游，26个国家需要13年。从17岁花季要干到30而立。800条数据核对看起来也不多，做做就知道了。
所以，从数据的角度，亲身体会真的比文字上看到的要残酷得多。有时候是尽力而为，但大多数时候是无能为力。
第二张表——康夏自己整理的买家信息
前面说了那么多，想要证明的是，支付宝导出来的支付数据，由于有先天的缺陷，是无法用于做出发书或退款决定的（退款一会儿详细讲）。于是，康夏通过各种渠道，收集了2607条比较完整的买家信息。接下来，他就面临要将这2607条数据（截止5月23日他给到我的），去到1万条支付数据中进行匹配的工作。
匹配的目的是：第一，看这个买家真实体现在支付宝中的支付金额是多少？第二，看这个买家是否已经支付？前者，用于决定该寄出几本书；后者，用于决定是不是要寄书。这时候，麻烦就来了。两张表唯一可以进行匹配的只有“姓名”，在支付数据中叫做“交易对方”。姓名这件事很容易出问题，按照Vlookup的默认规则，只能匹配出第一条数据，当有相同名字的人存在于支付数据中时，Vlookup无法精确判断谁和康夏收集的这个名字对应。这是处理后的数据可能不精准的第一原因。
匹配到对应的名字后，要通过Vlookup提取他/她具体支付的款项。由于支付数据中一个人可能打款9次，第一条记录也许是0.1块钱，这就不对。那么，把支付数据中的金额先按降序排列，再匹配呢？也不行。因为，有的人是8个0.1块，1个99块，可以用99块作为最终结果。而有的人是3个30块，那么，Vlookup只能匹配出其中一个30块来，就产生极大的错误了。
假如先用数据透视表，按“交易对方”，也就是人名做金额的汇总后，再用Vlookup匹配，行不行？也不行。因为，在1万条支付记录中，我们根本不知道有几个重名的人。数据透视表会把他们的金额加在一起，而这时候做出来的金额匹配，会出更大的问题。康夏有可能给张三（1号）寄去了6本书，但实际上，他只付了3本书的钱，而另外一个张三（2号）就会给了钱没有收到书，后期还收不到退款，这事儿就闹得更大了。
我想说这根本不是人干的活儿，没错，进退两难，有心无力。
各种数据缺陷下的折衷方案
从任何角度来讲，我都没有立场帮康夏决定应该寄书给谁。所以，我提供的仅仅是数据的初步整理和匹配，并且尽量给他更多的数据维度以便他做决定。同时，设定好退款清单的自动获得，这件事很重要。至于那张表他最后是怎么使用的，我也不得而知，能确定的是，这应该为他节约了至少一周的时间。兵荒马乱中，能争取到时间就很宝贵了，康夏自己在一篇文章中开心地说快了半个月，当然，后来都删了。最终的寄书清单和退款清单，也许是从这张表来的。
这张表用名字，从2607条完整的买家数据中，匹配出了已经支付的1896个买家，并且提取了一条对应的备注信息用于参考，以及与收集来的地址做可能的对照。
他要做的是，根据自己的判断，从1896个买家中选出要寄书的人，在表格的“发货标记”列选中“是”，这些数据就会返回到1万条支付数据中，将对应的人标记出来。那么，剩下的就是需要退款的买家清单。由于支付宝已经答应帮他做统一的退款，但清单需要他提供。所以，康夏必须先搞定所有的数据，把寄书的清单确定下来，甚至可能把书真实的寄了，才能给到支付宝一份最终的退款数据，退款这件事才能开始进行。
康夏在这件事上没有撒谎，退款的确不是点一个按钮就可以完成的，那么多个0.1块钱，假如他自己进行了一部分操作，后续数据的对应就更加难上加难，到时候场面会完全失控。
结语
过去的一段时间，很多文章从社交和互联网方面，分析了康夏卖书事件演变过程中的种种原因和结果。孰是孰非，真相如何，我确定我自己也搞不清楚。就像有一篇文章说，对于一个事件，局外人就算以为自己知道了所有细节，其实也不知道其中真正的细节。
我不愿意去揣测康夏的心思，但也没办法相信网络上各方的言论，只是凭着自己原始的感受，以及有限的接触，包括上面讲到的数据灾难。我会觉得，他并不可恶。真正要作恶的人，应该不会和自己的父母一起来干这件事，也许请临时工会更好。对于即将留学的人，大部分都会至少准备半年吧，而临到走之前，谁又会愿意给自己惹一身事呢。再有，康夏也不是一个突然从石头里蹦出来的人，他之前在公众号里的形象，对于关注他的人来说，也是认可才会参与到这个事件里来的。我是愿意相信这里面有信息不对称所导致的误会，也有一个人面对突发网络事件的措手不及，同时，在特定情况下脑子短路也许会做不当选择的可能。
无论怎样，一棒子打死一个人，否定他的所有过去，是没必要的。而且，他在自己的公众号和自己的粉丝玩了一件事，这点自由还是应该给他的。就像蔡康永在康熙来了有一集中，对黄国伦的建议：你家不收拾，只要你们夫妻俩自己受得了就行，其实，也不关别人的事。但是，以后倒也不用再把没有收拾的照片拿出来吓人。康夏卖书事件至此，至少，慢慢已经有人收到书，收到退款了。而康夏本人，因为这件事离开了社交网络。一阵风起云涌，终归回到平静。
祝福大家。
伍昊
于2015/6/13凌晨