• 系统学习了大数据技术原理、数据库原理、数据挖掘等专业课程，成绩优异，多次获得校级奖学金。 • 参与学校组织的大数据分析实践项目，锻炼了数据分析和解决实际问题的能力。

• 负责公司业务数据的收集、清洗、整合，构建数据仓库，优化数据存储结构，使数据查询效率提升 30%。 • 运用 SQL、Python 等工具进行数据分析，为业务部门提供数据支持，协助制定营销策略，成功使某产品线销售额增长 20%。 • 开发数据可视化报表，实时监控业务指标，及时发现异常并预警，降低业务风险。

• 主导搭建公司用户行为分析平台，通过对用户行为数据的深度挖掘，精准定位用户需求，优化产品功能，用户留存率提高 15%。 • 带领团队进行数据建模，预测用户流失风险，提前制定用户召回策略，挽回潜在流失用户 10 万+。 • 与跨部门团队紧密合作，推动数据驱动的产品优化和业务增长，提升公司整体运营效率。

• 项目背景：为提升电商平台商品推荐精准度，基于用户历史购买、浏览等行为数据进行分析。 • 项目过程：运用协同过滤算法、深度学习模型（如 DNN）构建推荐系统，优化推荐策略。 • 项目成果：商品推荐点击率提升 25%，用户购买转化率提高 18%，有效促进了平台销售额增长。

• 项目背景：针对金融风控需求，对客户信用数据进行分析建模。 • 项目过程：收集整理多维度数据（如征信、消费记录等），运用逻辑回归、随机森林等算法构建信用评估模型。 • 项目成果：模型准确率达到 90%以上，有效降低了金融风险，为公司信贷业务提供了可靠的决策支持。