面向金融数据分析课程作业，使用Python与SQL处理约1.2万条脱敏模拟流水样本，完成重复记录去除、异常金额标记与月度收支汇总，并统一存款、消费等指标口径。与同组同学交叉核对结果、撰写分析报告，在本地测试环境重复运行3次汇总结果一致，人工抽查200条记录准确率约96%，同时将清洗脚本整理为可复用模板，便于后续课程与实习场景直接调用。

在校园数据分析竞赛中与3名队友协作搭建查询接口原型，负责用Python读取示例数据、设计数据表结构并实现按日期与类别筛选，协助前端同学完成接口联调，整理测试用例与使用说明。在竞赛演示数据集上完成约50次查询测试，平均响应约0.3秒且结果与手工统计一致，并据此优化索引设计，提升了原型在较大数据量下的查询稳定性。