基于10万级行为日志构建用户路径表，拆解首访、注册、激活和复访节点；使用Python完成异常值处理与cohort分析，识别低留存人群的关键行为差异；输出优化建议，包括新手引导、消息触达和内容推荐策略。同时，结合用户画像与行为偏好，设计分层运营方案，针对不同生命周期用户制定差异化激励措施，并通过A/B测试验证效果，最终推动整体留存率提升15%。

设计交易、供给、活跃和品类四类指标，使用BI工具制作可视化看板；按时间、品类和价格带分析供需差异，帮助团队确定重点运营品类；整理指标字典和更新流程，提升后续迭代效率。此外，通过用户行为漏斗分析，定位交易转化瓶颈，提出优化商品详情页与搜索推荐策略的建议，使平台月活跃用户增长20%。同时，策划并执行“毕业季”主题运营活动，结合社群裂变与积分激励，新增注册用户3000+，活动期间交易额环比提升25%。