同一个评分引擎里的三种「没数据」：把最好的维度剔掉，人反而更差¶
「给个人账本引擎挑刺」系列 · 第 4/5 篇。缺失从来不是中性的：中性分把总分拉向中位，剔除把总分交给剩余维度。我的引擎里两种都有，还加第三种——而实验证明，剔除最好的维度会让评价更低。
TL;DR 同一笔账，仅仅因为"有没有设预算"跨过评级线；不填使用次数反而被扣 9 分——因为剔除的是它最好的维度。缺失的语义必须按缺失原因裁决，而不是按哪个函数好写。
一个评分系统最诚实的时刻，是它面对"没数据"的时候。
现象¶
五维评审引擎对"缺数据"有三种互相矛盾的处理，全部无文档：
| 场景 | 处理 | 代码 |
|---|---|---|
| 应急金无历史数据 | 整维剔除 + 权重归一化 | src/analysis.rs:163 |
| 单位价值没填使用次数 | 整维剔除 + 归一化，且不提示 | src/analysis.rs:229 |
| 预算未设置 | 发中性分 70，保留权重 | src/analysis.rs:115 |
同一个问题——"这个维度没数据怎么办"——在同一份引擎里被回答了三次，答案各不相同。
我一开始的错误判断：默认分是善意的¶
物证写在代码里：budget_dim 给出 70 分时，还贴心附了一句文案——「该类目未设月预算（设置后此维度会更准）」。善意写在文案里，失真写在分母里：70 分不是"没有信息"，它是一个把总分往中位拉的力，而评级线两侧的判定全由总分决定。
另一半直觉是"缺就剔除，最公平"——直到实验证明，把最好的维度剔掉，人反而更差。
排查与关键证据¶
证据一：同一笔账，三种命运。 合成实验（docs/drafts/evidence/g2-*.txt）：同一冲动「连衣裙 ¥129 / 服饰 / 自评 3 / 预计用 60 次」，唯一变量是预算设置：
| 库 | 预算状态 | 预算维得分 | 综合分 | 评级 |
|---|---|---|---|---|
| A | 设 ¥200，余量充足 | 100 | 58 | 需改进 ⚠️ |
| B | 未设置 | 70（中性分） | 51 | 需改进 ⚠️ |
| C | 设 ¥100，超支 | 20 | 39 | 高冲动风险 🚨 |
同样的购买行为，仅仅因为"有没有顺手设预算"跨过了 40 分评级线（⚠️ → 🚨）——而"设没设预算"与这次购买的实际合理性毫无关系。
证据二：剔除不中性——把最好的维度剔掉，人反而更差。 在库 B 里再登记一条不填"预计使用次数"的（docs/drafts/evidence/g2-b2-no-uses.txt）：单位价值维本可拿 90 分，被剔除后综合分从 51 跌到 42。机制在归一化（src/analysis.rs:280）：剔除 90 分的维度后，剩余的 25 / 70 / 40 被放大 1/0.7 倍——总分被最差的维度接管。剔除一条你最好的证据，评价反而更低。
证据三：算术可复核，不是玄学。 A−B 的 7 分 = 预算维差 30 分 × 权重 0.20 ÷ 归一化分母 0.85；B−B2 的 8.5 分同理可推。分数对"缺失方式"的敏感度可以精确推导——这正是问题所在：用户看到的是评级 emoji，看不到分母变了。
根因¶
三种写法各自局部合理：函数手里有什么就用什么——没预算就给默认分，没历史就算不出、剔除。缺的是一次全局裁决："缺失"的语义必须按缺失原因定（用户没填 / 系统算不出 / 维度不适用），而不是按"哪个函数好写"定。
在阈值驱动的系统里，这一点格外致命：评级线（80/60/40）两侧的判定、以及触发哪条改进建议，全都由综合分决定。缺失处理不一致，意味着同一行为的评价取决于用户填表的完整度——数据越穷的人，被评分系统对待的方式越不一样。
约束与取舍¶
- 放弃了"强制填满才能评分"：登记摩擦上升，直接顶撞产品第一死因——docs/EVALUATION.md 明文"记录习惯放弃率是行业第一死因，解法是降摩擦"。
- 放弃了"全部剔除"：权重漂移不可控（证据二就是现成的反例）。
- 现状"混合但无文档"：行为不可预测——本文写的就是这个代价。
- 三者取其一的隐性前提：宁要"带噪声的低摩擦数据"，不要"干净但没人记的数据"。这个前提值得写下来，而不是藏在代码里。
可复用检查清单¶
- 每个评分维度回答四选一并写进文档：0 分 / 中性分 / 剔除+归一化 / 报错——判据是缺失原因，不是实现便利。
- 剔除必须伴随权重归一化，且输出明示"该维度未参与"。
- 缺失场景的建议文案必须区分"数据缺失"与"表现差"——不许把"没设预算"说成"超支"。
- 用全数据 / 缺数据两份输入回归同一笔账，断言评级方向可解释（本文证据二就是反向案例）。
- 默认分值定期复核：它是否仍然中性，取决于其他维度的分布——分布变了，默认值会悄悄失效。
证据与复现¶
G2 实验全部输出见仓库 docs/drafts/evidence/g2-*.txt，一键重跑：bash docs/drafts/evidence/run-experiments.sh。实验为合成数据，不含任何真实账本。
本文是「给个人账本引擎挑刺」系列第 4/5 篇：①纯函数内核的污染 → ②没有事务的账本 → ③"72 小时冷却"的真相 → ④三种"没数据" → ⑤让政策会输的测试