针对平台用户活跃度低的问题，系统设计并执行了用户调研与数据分析项目。通过设计并发放200份问卷（回收有效样本178份），结合后台日志分析用户行为路径，精准定位信息匹配效率低为核心痛点。运用用户画像与Kano模型确定功能优先级，提出引入智能推荐算法与信用评价体系的策略。利用Python进行数据清洗与统计分析，最终输出15页改进方案报告，被校学生会采纳并推动技术团队开发试点版本。项目成果在校园创新大赛中获得二等奖，显著提升了平台的用户留存与交易转化率。

为某初创企业制定本地生活服务市场进入策略，主导竞品分析与目标客群细分工作。系统收集并结构化整理10家竞品在定价、功能及用户评价方面的数据，运用SWOT分析与波士顿矩阵全面评估市场机会与竞争态势。通过线上问卷与线下访谈相结合的方式，收集120份潜在用户反馈，并利用SPSS进行因子分析，提炼出价格敏感度与服务便捷性两大关键购买决策因素。协同团队完成50页商业计划书，提出差异化定位与分阶段市场推广路径，方案获企业创始人高度评价，并受邀参与后续战略讨论与实施规划。