课程项目中，我作为小组负责人围绕多式联运场景设计调度方案，负责需求调研、任务分工与进度检查。使用Excel与Python对模拟订单进行路径与成本测算，与组员协作完成三轮方案迭代。在课程指定样本集（200条模拟订单）中，方案平均等待时间较初始版本降低15%，最终形成报告与答辩材料。该项目让我熟悉了港口物流调度中的成本与时效权衡，也锻炼了跨专业协作与项目推进能力。

个人实验项目，目标是练习公开航运数据的清洗与可视化。我使用Python与Pandas处理示例数据集，完成缺失值填充、字段标准化和图表输出，并撰写说明文档。在本地测试环境（约500条公开样本）中，数据清洗脚本将重复记录识别效率提升约30%，结果仅用于个人学习与课程展示。通过该项目，我掌握了数据预处理与可视化基本流程，也加深了对航运业务指标的理解，为后续从事港口相关岗位打下数据基础。