项目背景

美团作为国内领先的即时配送平台，每天有大量的骑手在平台上进行配送服务，他们来自于五湖四海和各行各业，地域、年龄、学历等背景跨度极广。不同骑手在平台上的配送表现差异很大，在节假日、恶劣天气等场景下，这种差异更加显著。如何通过数据分析识别属性特征如何影响骑手的配送表现，并在此基础上确定不同场景下最优的骑手结构，是优化运力生态、筑高竞争壁垒的重要课题。

数据科学学院联合美团、狗熊会共同启动《即时配送运力优化》项目。依托美团200万+骑手脱敏数据（属性/行为/天气特征），学生将《回归分析与实现》课程中的多元线性回归、泊松回归等工具深度应用于业务场景。通过“数据清洗→特征工程→建模构建→业务决策”全流程实践，学生不仅能掌握回归模型构建与诊断的核心技能，更锤炼出将数据洞察转化为业务策略的跨界能力，真正打通产学融合的“最后一公里”。

项目发布

2025年5月28日，数据科学学院与美团、狗熊会联合举办的《即时配送运力优化》项目正式发布。本次发布以“数据驱动商业与技术融合”为核心战略，聚焦即时配送行业“恶劣天气效能波动”与“骑手结构动态适配”两大痛点，旨在锻造能贯通数据洞察与业务决策的双栖人才。

狗熊会常莹老师亮相项目发布会（线上），深度解读“商业分析：实现数据的价值”。常老师进一步对项目背景和现实问题进行了拆解，启发学生如何将海量数据转化为可落地的运营策略。此次合作不仅为行业痛点提供了学术视角的创新解法，更为数据科学人才培养建立了真题真做的新范式，标志着“产学共研、反哺赋能”的深度协同模式正式开启。

项目启航：设计表现指标体系与建模框架

项目攻坚：多源数据整合与特征工程构建

项目优化：模型开发与人机协同效果评估

项目收官：数据洞见提炼与成果报告撰写

基于最优模型结果，各小组深入解读显著自变量的影响方向与强度及其实际业务含义，并借助数据可视化直观展示核心发现。最终，团队将研究过程、核心结论及可操作的运营策略建议（如动态天气激励、高峰运力优化）凝练为结构化报告与展示材料。学生们进行成果汇报展示，阐述分析逻辑与业务洞察。企业导师在点评环节肯定了分析发现的实用价值，认为建议具备业务应用潜力，同时也指出学生成果中的共性问题，为项目式学习画上实践闭环。

项目聚焦：关键特征洞察与价值转化

核心洞察 学生模型揭示双重规律——40+骑手拒单率显著提升；“31-35岁已婚男性”群体在效率与准时率上表现最优，锚定精准管理方向。

策略转化 成果转化为三大驱动内核：

弹性机制：高龄骑手专属排班与订单保障

黄金锚点：聚焦优质群体招募留存策略

智能算法：融合天气/时段的高峰调度与动态补贴

学生说：

亲手拆解百万级数据、用模型“解码”骑手行为规律，是前所未有的挑战！项目实战让我真正理解了“数据会说话”。我笃信：AI时代，用数据智慧优化社会运转，就是我们的超能力。

——统本数据2303雷洺阜

和队友三天三夜对齐三张表时，才懂真实数据远比课本复杂。但当模型精准捕捉天气对准时率的影响——那一刻的兴奋让我顿悟：数学、编程、商业逻辑的交叉点，正是解决现实问题的关键。未来面对复杂系统，我有了拆解的勇气。

——统本数据2303张奕

曾以为算法冷冰冰，直到看见“已婚男性骑手更稳定”背后的家庭责任感。从特征重要性到动态补贴策略设计，我意识到技术向善的路径：用数据照亮被忽略的群体（如高龄骑手），用模型生成有温度的政策。

——统本数据2304钱心悦

导师说：

令人惊喜的是，同学们主动用AI工具打破了课堂的知识边界。学生通过与AI对话采用了课堂上未曾讲解的负二项回归模型，并验证该模型的更优效果。这次项目印证了真正的教育不是灌输知识，而是点燃探索的火焰；在AI加持下，同学们有望自主攀登更高的认知阶梯，让学习从有限课堂迈向无限可能。

——校内导师 数据科学与大数据技术专业

彭娟老师

同学们选题都很有意义，也选择了合适的方法，并且对工作成果和它们的业务意义做了基本的展示。这表示大家掌握了解决商业分析问题的基本流程，也在练习将学过的各门课程的知识打通了来解决实际问题，这些都是很大的进步。但也存在共性问题：商业报告的专业表达需持续优化。期待同学们将本次项目习得的能力迁移至更复杂商业场景！

——企业导师 狗熊会在线实习项目负责人

常莹老师

未来展望：数智赋能·产教融合新范式