基于MySQL数据库提取注册、活跃及转化数据，构建用户漏斗与留存指标表；通过分渠道对比分析发现信息流渠道转化率低于均值15%，提出优化落地页与定向策略，输出可视化报告，推动实验组转化率提升12%。同时，利用Python进行A/B测试显著性检验，确保策略有效性。此外，进一步深入分析用户行为路径，识别关键流失节点，为后续产品迭代提供数据支撑，并撰写详细分析文档，沉淀方法论，便于团队复用。

爬取某电商平台商品评论2万余条，使用Python进行文本清洗、分词及TF-IDF特征提取；结合评分区间构建情感分类模型（准确率86%），通过词云与LDA主题建模识别用户痛点，输出商品改进建议报告。项目成果被用于课程案例展示，获得优秀项目奖。同时，对模型进行调优，尝试不同分类算法对比效果，并可视化展示情感分布与关键词关联，增强报告说服力。