• 主导从零搭建公司核心电商数据指标体系，覆盖美团、京东、淘宝三大平台，统一了订单量、GMV、客单价、利润等各类关键指标的统计口径，解决了多平台数据口径不一致的问题，为业务决策提供了统一的数据基础。
• 由于未有 API 接口，定期从三大平台后台导出原始交易数据，经过清洗与格式统一后导入本地 MySQL 数据库，累计沉淀 4 万+ 条可复用、可追溯的结构化数据集。

• 独立使用 Python（Streamlit）开发交互式数据可视化看板，将 SQL 查询结果与多维度指标动态呈现，替代了此前依赖人工 Excel 报表的模式，使运营团队查看核心数据从周更变为日更；看板同时整合了 A/B 测试结果，方便业务方直接观察实验进展与初步结论，减少沟通成本。

• 熟练使用 SQL 对 MySQL 中的多平台数据进行查询、清洗与字段衍生，围绕美团、京东、淘宝三大平台的经营实际，构建了多项贴近业务的指标：
• 分平台品类贡献度：分析各平台在不同品类上的销售额占比与增速，帮助运营团队识别出京东在医疗类、美团在不同时期品类的优势赛道，据此调整各平台的资源倾斜策略。
• 渠道流量转化漏斗：从曝光 → 点击 → 加购 → 支付全链路拆解各环节转化率，定位出美团端「入店 → 购买」环节流失严重的问题，协同运营优化购物车页面促销信息的展示策略，最终使该环节转化率提升约 9%。

• 负责精品服装款式的市场调研与选品，通过 SeakerAI 与 Linfox 深度分析 50+ 家竞对店铺数据（价格、销量、款式、评价）及社交媒体流行趋势，精准定位开品开发方向。
• 整合多渠道调研数据，提炼核心市场洞察，结合 AI 工具（Codex）输出 12 期《趋势分析简报》，对选品进行细致的规划路线。
• 使用 Tableau 将分析结论可视化，制作动态看板与图表（如价格带分布、流行元素热度图、竞品对比图），直观呈现给产品、设计及运营团队，辅助决策。

• CET-4
• 全国大学生设计大赛 — 二等奖（负责前端页面）
• 蓝桥杯 — 二等奖