在校期间系统学习了数据结构、算法分析、数据库原理等专业课程，掌握了扎实的理论基础。通过参与学校组织的数据分析竞赛，锻炼了数据处理和分析能力。

• 负责公司用户行为数据的挖掘与分析，构建用户画像模型，通过对海量用户数据的处理（日均处理数据量达100GB+），提取用户特征维度300+，使精准营销转化率提升了25%。
• 参与搭建数据挖掘平台，优化算法模型，将模型训练时间从原来的8小时缩短至3小时，提高了工作效率。
• 与业务团队紧密合作，根据业务需求制定数据挖掘方案，为产品优化提供数据支持，成功推动了3个产品功能的上线。

• 主导电商平台商品推荐系统的数据挖掘工作，基于历史交易数据（数据量超500GB），运用协同过滤、深度学习等算法，构建商品推荐模型，使推荐商品点击率提高了18%，GMV提升了12%。
• 负责数据清洗和特征工程，处理缺失值、异常值（处理数据记录达1000万+），提取有效特征150+，为模型训练提供高质量数据。
• 定期对模型进行评估和优化，通过A/B测试对比不同模型效果，不断提升模型性能，累计进行A/B测试30余次。

• 项目背景：某金融机构为降低信贷风险，需要对客户信用进行精准评估。
• 项目内容：负责数据收集与预处理，整合客户基本信息、征信记录、消费行为等多源数据（数据量达80GB），清洗异常数据记录50万+。运用逻辑回归、随机森林等算法构建信用评分模型，通过交叉验证优化模型参数，使模型准确率达到85%，AUC值提升至0.92。
• 项目成果：该模型在实际应用中，成功识别高风险客户1000+，为金融机构减少潜在损失5000万元以上。

• 项目背景：某短视频平台为提高用户留存率，需优化视频推荐策略。
• 项目内容：分析用户观看、点赞、评论等行为数据（数据量超100GB），提取用户兴趣特征200+。采用深度学习模型（如Transformer）构建视频推荐模型，引入注意力机制增强模型对用户兴趣的捕捉能力。通过线上测试不断优化模型，使视频推荐的用户点击率提高了20%，用户日均使用时长增加了15分钟。
• 项目成果：有效提升了平台用户活跃度和留存率，为平台带来了显著的流量增长。