主导完成《城市交通流量预测》课程项目，融合时空序列分析与GIS技术，预测精度达89%，成果被纳入学院案例库

作为核心成员参与全国大学生统计建模大赛，设计多维特征工程方案，团队作品获华东赛区一等奖

负责在线教育平台用户转化漏斗分析，通过Hive SQL处理千万级用户学习轨迹数据，定位课程页面跳出率异常点，输出优化方案使核心课程完课率提升15%

搭建自动化舆情监测系统，整合Python爬虫与NLP情感分析模型，实现7×24小时实时追踪行业话题热度，将危机预警响应时间从48小时压缩至2小时

主导教育产品迭代评估体系设计，建立多维指标看板（含完课率、评分趋势、复购周期），推动教学交互模块改版，用户NPS值提升22点

构建本地生活商户经营健康度评估体系，融合交易数据与LBS信息，设计加权评分模型识别高风险门店，帮助运营团队提前干预使关店率下降18%

管理5人数据团队，推行敏捷开发流程，建立数据质量校验标准，推动看板交付周期缩短40%，组织Python性能优化专题培训覆盖30+业务同事

开发实时订单监控大屏，整合Kafka流处理与Superset可视化，实现异常订单秒级告警，支撑日均百万级订单的高效调度

处理3000万+电子病历数据，使用Spark清洗非结构化文本中的药物信息，构建不良反应知识图谱

设计多模态特征融合算法（症状-药品-检验指标），通过XGBoost模型实现用药风险预测，AUC达0.93

系统上线后拦截高风险用药处方4.2万次，降低医疗纠纷发生率27%，获医院信息化创新奖

采集1000+车辆实时电池数据，设计时间序列分解与注意力机制结合的LSTM模型，预测误差控制在3%以内

建立动态维护策略推荐引擎，根据预测结果优化保养周期，使电池衰减速度减缓18%

项目成果应用于车企OTA升级系统，年节省电池更换成本超2000万元

建立数据血缘追踪体系，通过元数据管理工具监控ETL链路质量，在某次大促活动中提前发现埋点配置错误，避免关键指标失真

持续关注医疗/能源等垂直领域数字化进程，研究过电子病历结构化、电池衰减机理等交叉学科课题，能快速理解新兴行业数据特征