标题：实践实训---行业数据预处理实践

指导教师：张晓昱 郭韵颖

学生团队：胡淞炫

作品介绍：

学生胡淞炫的作品精准契合《行业数据预处理实践》的课程内容，课程以“工具实操+方法应用+业务落地”为核心培养逻辑，作品则完全承接这一导向——通过Python（Pandas、statsmodels库）完成数据清洗、双样本比率检验及统计功效计算，搭配Excel数据透视表实现多维度用户量汇总与占比测算，既体现工具协同的实用性。

图1 数据清洗亮点

 该学生作品依托假设检验、样本量计算等方法构建完整分析闭环，将课程的学科交叉优势转化为解决“售卖方式转化率对比”业务问题的能力，充分验证了课程设计的实践价值。

图2 数据转化分析 亮点

作品在分析设计上能够充分体现高阶性，突破传统双组AB测试局限，构建“1个传统线下对照组+4个新售卖方式实验组”的多组对比框架，更通过“极端值剔除+转化率排序分组+随机打乱分配”实现销售人员同质化，反复验证各组P值均＞0.05以确保无显著性差异，规避人员能力偏差对实验结果的干扰，这种严谨的样本处理思路，既是对课程数据预处理高阶要求的深度响应，也解决了行业获客分析中样本偏差的常见痛点。

图3 数据分析亮点

 同时，作品紧密贴合行业“五新”需求，依托数字化工具筑牢分析基础，应用统计建模技术保障结论科学性，聚焦新业态重点的线上线下融合的新售卖模式，最终形成了一份符合新模式思想的数据驱动的获客决策方案，兼具统计合理性与业务可落地性。整体而言，该作品是课程先进理念的优秀实践成果，展现了学生将数据方法转化为产业价值的高阶能力，是理论与实践深度融合的典范。