在校期间，系统学习了数据结构、数据库原理、Python 编程、统计学等专业课程，掌握了扎实的数据分析理论基础。积极参与学校组织的数据分析竞赛，通过实践提升了数据分析和解决问题的能力。

• 协助团队进行数据清洗和预处理工作，处理了约[X]万条用户行为数据，确保数据质量，为后续分析提供可靠基础。
• 运用 SQL 进行数据提取和查询，优化查询语句，使数据提取效率提高了[X]%。
• 参与用户画像分析项目，通过对用户属性、行为等多维度数据的分析，构建了[X]类用户画像，为精准营销提供数据支持。

• 负责业务数据的日常监控和报表制作，定期输出[X]份数据分析报告，为业务决策提供数据依据。
• 运用 Python 进行数据可视化，制作了[X]张可视化图表，直观展示数据趋势和业务指标变化。
• 参与 A/B 测试项目，分析测试数据，评估不同方案效果，为产品优化提供数据支持。

• 项目背景：为优化某 APP 用户留存率，对用户行为数据进行深入分析。
• 项目过程：收集了[X]个月的用户行为数据，包括用户登录、浏览、购买等行为数据。运用数据分析方法，如漏斗分析、用户分群等，找出用户流失的关键环节和原因。
• 项目成果：通过分析，提出了[X]项优化建议，如优化产品界面、增加个性化推荐等。实施优化后，用户留存率提高了[X]%。

• 项目背景：为评估某广告投放效果，对广告投放数据进行分析。
• 项目过程：收集了[X]个广告投放渠道的点击量、转化率、成本等数据。运用数据分析工具，如 Excel、SQL 等，对数据进行清洗、整合和分析。
• 项目成果：通过分析，找出了效果最佳的广告投放渠道和策略，为后续广告投放提供了数据支持，广告投放成本降低了[X]%，转化率提高了[X]%。