本文首先基于 Python 文本挖掘技术，选取微博、知乎上白酒年轻化主题相关的评论数据以及京东平台上白酒产品的差评数据进行研究，探究年轻人对白 酒的看法与期待以及白酒市场现状。首先利用文本可视化中的词云图对白酒年轻化进行热词分析；再基于情绪分析探究年轻人对白酒的看法与期待；最后利 用融合困惑度与一致性得分算法的 LDA 模型挖掘潜在主题特征词，分析白酒品牌的购买痛点；为制定科学的调查问卷提供现实依据。 其次，本文使用 Apriori 算法对青年消费者喜爱的白酒品类之间的关联关系进行挖掘并以此为基础进行消费者酒市印象描绘。通过对年轻群体对喜爱白酒品牌的评价的因子分析，本文将时下年轻人对白酒的购酒期望偏好具体化为年轻浪潮因子、商品属性因子和消费体验因子；再使用熵权 TOPSIS 综合评价法得到青年消费者对品牌的综合评价，从而进行更深层的因子分析挖掘并对白酒单品的因子成分进行横向比对，描绘出年轻消费者的白酒市场印象轮廓并得到白酒年轻化接受程度，为促进白酒年轻化提供理论和参考意见。 接着，本文基于问卷数据对合肥市青年群体进行比较和群体画像，利用用户画像理论、VALS2市场细分理论、互信息特征选择理论和 DBSCAN聚类方法对青年群体的特征和行为偏好进行分类，进而构建青年饮酒群体可视化画像并采用 Softmax 模型验证分类的合理性。

本项目通过第一部分在对案例主要数据进行数据处理后利用因果推断机器学习和匹配方法对PTSD病理进行探究，并针对病理提出保护路径。第二部分针对多模态数据融合要求，建立起数据处理，特征选择，多模态PTSD模型建立和指标评价的科学闭环。该项目结合了机器学习与因果推断算法，以及对非结构化数据的处理技术，使得对PTSD的分类预测效果有所提升，最终该项目也是获得了国家级二等奖的成绩。

本项目针对出血性脑卒中患者的多源结构检查数据，通过智能诊疗建模，达到辅助诊断效果，一定程度上可以缓解医生诊断压力并能保证一定的诊断的正确性。具体本项目融合了随机森林模型、单变量Cox比例风险模型、高斯核回归、多分类逻辑回归模型、逐步回归、关联分析等模型来实现出血性脑卒中的智能诊断建模。本项目最终取得了一定的成果，获得了国家级二等奖的成绩。