• 系统学习了大数据技术原理、数据挖掘、机器学习等专业课程，掌握了扎实的理论基础。 • 参与学校组织的大数据实践项目，锻炼了实际操作能力和团队协作能力。

• 负责公司业务数据的收集、清洗、处理工作，日均处理数据量达100GB以上。 • 运用SQL、Python等工具进行数据分析，为业务部门提供数据支持和决策建议，通过数据分析优化业务流程，使业务效率提升20%。 • 搭建数据可视化平台，使用Tableau等工具制作各类报表和dashboard，帮助管理层直观了解业务状况。 • 与研发团队合作，参与数据仓库的设计和优化，提高数据存储和查询效率。

• 主导公司用户行为分析项目，通过对海量用户数据的挖掘，分析用户行为模式和偏好，为产品优化和精准营销提供数据依据，使营销转化率提升15%。 • 管理数据分析师团队，制定数据分析流程和标准，指导团队成员完成数据分析任务，提升团队整体业务水平。 • 与产品、运营等部门密切合作，深入了解业务需求，提供定制化的数据解决方案。 • 关注行业动态和新技术发展，引入新的数据分析方法和工具，提升数据分析效率和质量。

• 该项目旨在通过对电商平台用户购买行为数据的分析，优化商品推荐系统。 • 负责数据的采集和预处理，处理了超过10亿条用户行为数据。 • 运用机器学习算法（如协同过滤、深度学习模型）构建推荐模型，通过不断调优，使推荐准确率提升30%，用户点击率提高25%。 • 与开发团队协作，将推荐模型部署到线上系统，实现实时推荐功能。

• 参与公司广告投放效果分析项目，对广告投放数据进行深入分析。 • 建立广告效果评估指标体系，通过数据分析找出高转化广告渠道和低转化原因。 • 运用数据挖掘技术，对用户画像进行分析，为广告精准投放提供支持，使广告投放ROI提升20%。 • 定期向管理层汇报广告投放效果分析报告，为广告投放策略调整提供数据支持。

• 熟练使用Tableau、PowerBI等数据可视化工具，能够制作美观、直观的报表和dashboard。 • 通过数据可视化，帮助业务人员和管理层快速理解数据背后的信息，支持决策制定。