熊帅帅

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zhangwei@example.com

北京

男

资深数据分析师

在职

北京

25k-35k

教育经历

北京大学 - 硕士211

2015.092018.06

统计学

系统学习统计学理论知识，包括概率论、数理统计等核心课程，成绩优异，GPA 3.8（满分 4.0）
参与多个学术研究项目，如《基于大数据的消费者行为预测模型研究》，负责数据收集与初步分析工作，锻炼数据分析能力

工作经历

京东 - 数据部互联网大厂

2018.072021.06

数据分析师数据分析

北京

负责公司电商平台用户行为数据分析，通过 SQL 从海量数据中提取用户浏览、购买等行为数据，每月处理数据量达 10TB，构建用户行为分析模型，发现用户留存率低的关键因素（如页面加载速度慢、商品推荐不精准等），并提出优化建议，使次月用户留存率提升 8%
与产品团队合作，运用 Python 进行 A/B 测试数据分析，对比不同产品功能设计方案的效果，如购物车功能优化测试，分析点击率、转化率等指标，为产品迭代提供数据支持，推动产品功能优化后转化率提升 12%
定期制作数据分析报告（使用 Tableau 可视化工具），向公司管理层汇报业务指标（如销售额、用户增长等）完成情况及趋势分析，协助制定业务策略，如根据季节性销售数据波动，提前规划库存和营销活动

百度 - 广告数据部科技

2021.07至今

资深数据分析师广告数据团队管理

北京

主导公司广告业务数据分析项目，搭建广告效果评估体系。利用 R 语言进行广告投放数据清洗（处理缺失值、异常值，每月处理数据量 8TB），构建广告点击预测模型（准确率达 85%），通过分析不同广告渠道（如搜索引擎广告、社交媒体广告）的投放效果（点击率、转化率、ROI 等指标），优化广告投放策略，使广告投放成本降低 15%，ROI 提升 20%
带领 5 人数据分析团队，负责团队成员的工作分配与指导。组织团队进行技术分享（如机器学习算法在数据分析中的应用），提升团队整体数据分析能力。推动团队与业务部门（市场、销售）的深度合作，建立数据驱动的业务决策机制，如根据市场活动数据预测销售线索，提前制定销售跟进策略，使销售线索转化率提升 10%
参与公司数据仓库建设项目，提出数据模型设计建议（如维度建模），优化数据存储结构，提高数据查询效率 30%。同时，制定数据质量监控方案，定期检查数据准确性、完整性，确保数据分析结果可靠

项目经历

新市场拓展数据分析项目 - 项目负责人

2022.012022.06

百度

项目背景：公司为拓展新市场，需分析目标市场用户需求与竞争态势
数据收集：通过网络爬虫（Python 爬虫框架 Scrapy）从多个行业网站、社交媒体平台抓取市场相关数据（每月抓取数据量 5TB），包括用户评论、竞争对手产品信息等
数据分析：运用自然语言处理技术（NLTK 库）对用户评论进行情感分析，识别用户需求痛点；对比分析竞争对手产品功能、价格、市场份额等数据（使用 Excel 数据透视表、SQL 多表关联查询）
成果：输出市场分析报告，明确目标市场用户核心需求（如产品个性化定制），提出差异化竞争策略建议（如优化产品功能组合、调整定价策略），为公司市场拓展决策提供关键数据支持，使新产品在目标市场的市场占有率在半年内提升至 10%

APP 用户活跃度提升数据分析项目 - 核心成员

2019.032019.09

京东

项目背景：公司 APP 用户活跃度下降，需分析原因并制定提升策略
数据采集：整合 APP 日志数据（用户登录、页面访问、操作行为等，每日数据量 10GB）、用户调研数据（问卷星收集用户反馈）
分析过程：使用 Python 进行用户分群分析（K-means 聚类算法），将用户分为活跃用户、沉默用户、流失用户等群体；构建用户活跃度影响因素模型（逻辑回归），分析功能使用频率、通知推送频率等因素对活跃度的影响
成果：发现通知推送频率过高（每日超过 3 次）导致用户反感（使 15%的用户降低 APP 使用频率），提出优化推送策略（个性化推送，根据用户兴趣标签推送相关内容，每日推送不超过 2 次），同时优化部分低频功能（如简化操作流程）。策略实施后，用户活跃度提升 12%，沉默用户唤醒率达 8%

个人总结

8 年互联网行业数据分析师经验，精通 SQL、Python、R 等数据分析工具，具备扎实的统计学和机器学习理论基础擅长从海量数据中挖掘业务价值，主导多个数据分析项目（如广告效果优化、用户活跃度提升），均取得显著业务成果（如广告 ROI 提升 20%、用户活跃度提升 12%）具备团队管理经验，带领团队推动数据驱动的业务决策，提升团队整体数据分析能力良好的沟通协作能力，与产品、市场、销售等多部门紧密合作，为业务发展提供有力数据支持