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七个项目
既然结论要落地，还是需要数据可信、可查、可复现。每一项都写明了当时的条件约束、我们在岔路口的选择、以及方法的局限性（尽量）
结构：背景 → 现状与约束 → 分析内容 → 最终结果 → 回顾 → 关键取舍一览。相关内容均已脱敏处理；图表全部用相对指标重画
一、建模与应用
用模型回答业务之前依赖经验和拍脑袋解决的问题，并说明模型的失效边界。
🚨
连锁零售*门店
出清期里门店在关，运营资源有限——力气该花在谁身上？
四档分层 · 救援分诊 · 滚动回测 · 两个最差的档占 23% 的店、占了 62% 的闭店
🎯
保险*用户运营
窗口只剩两周、当期落后去年，有限的触达预算压在哪批人身上？新客户？老客户？流失老客户？
XGBoost · 四象限 AB · 4 天闭环 · 回流率 3% → 11.4%，触达成本 −4.8%
二、基建内容
让数据先值得被分析：统一口径、补上断点、把非结构化的东西变成能进模型的字段。
🧭
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AI大模型应用
数仓里的关键成本字段不可信，盈亏判断没有底座，怎么自己补一个？
评测集含难例 · 4 模型选型 · 质量抽检 · 两天跑完约 3 美元（人工一个月），抽检 100 家对 95 家