背景：为提升平台用户留存率，需定位转化漏斗中的关键流失节点。任务：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。工具/方法：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。协作对象：与数据工程师、产品经理对接数据口径与业务假设。结果：输出优化建议，包括新手引导、消息触达和内容推荐策略，推动A/B测试后次日留存提升5%。

背景：团队需快速掌握校园二手交易平台的运营状况，辅助品类运营决策。任务：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。工具/方法：通过SQL提取MySQL数据库中的订单、用户和商品表，进行多维度聚合。协作对象：与运营、开发同学确认指标定义与数据源准确性。结果：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。