背景：为课程实践构建区域GDP增长率预测模型，旨在探索宏观经济变量间的内在关联。任务：收集近10年宏观经济数据，涵盖固定资产投资、消费指数、进出口额等关键指标，建立多元线性回归与时间序列模型。工具/方法：使用Python（Statsmodels、Scikit-learn）进行数据预处理、特征选择与模型训练，采用R²和RMSE评估模型拟合度与预测精度。协作对象：与2名组员分工完成数据采集与建模，定期讨论模型优化方向。

背景：参与校内二手交易平台改版，旨在提升用户体验与平台活跃度。任务：分析用户行为数据，设计个性化推荐算法以增加商品曝光与交易转化。工具/方法：使用SQL提取交易记录与用户浏览日志，Python实现基于物品的协同过滤推荐，并通过A/B测试对比推荐效果。协作对象：与前后端开发同学紧密配合，对接接口需求并优化数据埋点。结果：推荐点击率提升20%，用户平均停留时长增加15%，平台日活增长12%，获团队认可。