DATA PRODUCT01
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DATA PRODUCT
RESEARCH MODEL02
城市无人机配送协同优化研究
让真实路网与气象数据进入模型，把配送成本算到每一单。
EMPIRICAL PAPER03
耐心资本何以促进企业探索式创新？
用交错 DID 识别产业引导基金对企业创新决策的真实影响。04
《DDL 来了，逃鹅！》
把 DDL 压力、跑酷操作和生成式轨迹，做成一局可以直接试玩的网页游戏。01 / 04
01 · DATA PRODUCT
新能源汽车产业情报与合作线索库
把公开信息研究，做成可追溯、可复用的业务数据产品。
0结构化证据
0主体档案
0行动候选
0自动化测试
问题 / 背景
产业合作拓展中，信息分散在政策文件、企业动态与行业报道里：缺少统一的证据口径，研究结论难以复核，更难直接转化为下一步业务动作。
我的方法
- 定义来源分级与证据口径，确保每条信息可回溯
- 构建「产业链专题 × 政府/企业主体」双维信息结构
- 以行动候选清单与工作簿作为业务出口，而非一次性报告
- 用自动化测试守住数据质量底线
过程 / 框架
- COLLECT多源采集
公开信息按来源分级采集，保留原始出处
- VERIFY交叉核验
证据口径统一，存疑信息标记待核
- CLASSIFY专题归集
专题标签 × 主体档案双维索引
- DELIVER行动交付
行动候选 + 工作簿 + 28 项自动化测试
我的具体贡献
- 独立完成信息架构与字段设计
- 建立来源分级与证据核验规则
- 编写 28 项自动化测试保障数据质量
- 输出 12 条行动候选供业务讨论
结论 / 业务价值
零散报道被沉淀为 361 条可溯源证据与 210 个主体档案——研究第一次可以被复核、被复用，并被直接拿去讨论合作。
02 · RESEARCH MODEL
城市无人机配送协同优化研究
让真实路网与气象数据进入模型，把配送成本算到每一单。
0城市真实路网
0配置对照实验
0最优成本 · 元/单
0ERA5 气象变量
问题 / 背景
无人机配送的成本判断常停留在理论情景：缺少真实路网与气象约束，模型结论难以回应业务层最关心的问题——一单到底多少钱？
我的方法
- 以真实城市路网与 ERA5 气象数据作为模型输入
- 建立多目标调度模型，在服务能力、能耗与约束间求可行解
- 设计 3 城市 × 多配置共 36 组对照实验
- 诊断并修复关键逻辑问题，建立参数与结果核验机制
过程 / 框架
- INPUT真实数据
城市路网 + ERA5 气象，而非纯理论情景
- MODEL多目标调度
服务能力、能耗与约束的联合优化
- EXPERIMENT36 组实验
3 城市多配置对照，批量运行
- CHECK复现核验
修复关键逻辑问题，参数与结果可复现
我的具体贡献
- 诊断并修复原模型中的关键逻辑问题
- 完成实验设计与 36 组实验的批量运行
- 建立结果复现与参数核验流程
- 将模型结果转译为单均成本的业务语言
结论 / 业务价值
全部 36 组配置的 LCOD 介于 2.645–3.321 元/单、均低于骑手基准 8 元/单——研究结论第一次可以直接回应业务层的成本追问，并指出「扩大单巢机队密度比单纯增加巢数更经济」的降本杠杆。
03 · EMPIRICAL PAPER
耐心资本何以促进企业探索式创新？
用交错 DID 识别产业引导基金对企业创新决策的真实影响。
0公司—年观测
+0.104发明专利 ATT
0年样本区间
0wild bootstrap 次数
问题 / 背景
硬科技创新长周期、高风险，与追求短期回报的传统金融供给存在结构性错配。以产业引导基金为代表的耐心资本能否真正促进企业探索式创新，需要的是因果证据，而非相关性描述。
我的方法
- 利用各地产业引导基金设立时点的交错，构建 Staggered DID 模型
- 以发明专利申请量刻画探索式创新，对照外观设计等短周期创新
- 分区域检验东部与中西部的效应梯度
- Bacon 分解、平行趋势、安慰剂与 wild bootstrap 全套有效性验证
过程 / 框架
- DATAA 股面板
2007–2022 年 51,171 条公司—年观测
- DID交错 DID
引导基金设立时点构造处理变异
- MECHANISM机制检验
创新类型转变 vs 融资约束放松
- ROBUST稳健性
Bacon 分解 · 安慰剂 · bootstrap
我的具体贡献
- 合作完成研究设计、文献梳理与论文撰写（LaTeX）
- Stata 实证：交错 DID 主回归与区域异质性分析
- 完成 Bacon 分解、平行趋势与安慰剂检验
- 成果为银星杯参赛论文（与陈钦政合作）
结论 / 业务价值
产业引导基金显著提升企业探索式创新产出（ATT = +0.104），效应呈东部突出、中西部递减甚至转负的区域梯度；核心机制是推动企业从短周期创新转向长周期探索，而非传统理解的放松融资约束。
04 · PLAYABLE WEB GAME
《DDL 来了，逃鹅！》
把 DDL 压力、跑酷操作和生成式轨迹，做成一局可以直接试玩的网页游戏。
打开游戏 ↗0跑道
0直观操作
0目标 token
0自动化测试
问题 / 背景
传统跑酷经常依靠障碍堆叠制造忙乱，和“在 DDL 前完成作品”的题材脱节。这个项目需要把压力、进度与操作反馈统一成一个清晰闭环。
我的方法
- 采用第三人称三跑道，保留左右换道、跳跃和滑铲四种直接输入
- 用 DDL 取代生命条：碰撞造成踉跄、扣时，并让追击企鹅逼近
- 让 token 代表作品完成进度，达到目标立即完成而非继续刷分
- 记录有效操作生成 Vibe Trace，让每局过程成为可分享的结果
过程 / 框架
- FRAME重构规则
从障碍海转向时机、路线与 DDL 压力
- FEEL打磨手感
调整跳跃曲线、输入缓冲和碰撞反馈
- WORLD阶段建造
token 推动营地从线框逐步完成
- TRACE生成结算
把本局行为写成一张操作路线图
我的具体贡献
- 完成玩法规则、视觉系统与模块边界设计
- 实现 Phaser 三跑道、碰撞、DDL、token 与阶段背景
- 设计成功/失败差异化结局及 Vibe Trace 数据表达
- 建立 44 项自动化测试并完成桌面浏览器试玩验证
结论 / 业务价值
形成一个无需登录、打开网页即可体验的完整 MVP：玩家在 DDL 归零前收集全部 token，完成后看到营地与属于自己的 Vibe Trace。
RESEARCH NOTES · 数据研究小实验
用数据回答一些
尚未有标准答案的问题。
HOW I WORK
先厘清问题，再建立证据，
最后推动交付。
问题拆解
把模糊的产业与业务问题，定义成可被回答、可被验证的研究问题。
证据构建
来源分级、交叉核验、口径统一——让每一个结论都能被复核。
数据与建模
采集清洗、实验设计、优化模型与成本测算，用数据支撑判断。
交付落地
工作簿、方案与研究展示，让成果能被团队直接使用。
ABOUT ME
经济学 × 数据
× AI
南京大学商学院经济学本科生。关注产业研究、AI 产品与数据驱动的商业分析。
我希望在实习中继续参与真实业务问题的拆解：既能进入数据与研究细节， 也能把分析结果组织成团队能够使用的方案与交付物。
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