系统学习了数据结构、算法设计、数据库原理、统计学等专业课程，掌握了扎实的理论基础；在校期间参与了多个数据相关的课程设计项目，锻炼了实际操作能力。

• 负责公司用户行为数据建模，通过对海量用户行为数据（日均数据量达 10TB +）的分析，构建用户画像模型，优化推荐算法。
• 参与数据仓库架构设计与优化，提升数据查询效率 30% +，降低数据存储成本 20% +。
• 与业务团队紧密合作，根据业务需求设计并开发预测模型，为业务决策提供数据支持，使营销活动转化率提升 15% +。

• 主导公司新产品的市场需求预测建模项目，整合多源数据（包括市场调研数据、竞品数据等，数据维度超 100 个），构建预测模型，预测准确率达 85% +，为产品上线策略提供关键依据。
• 优化现有风控模型，引入机器学习算法，使欺诈交易识别率提升 25% +，误报率降低 15% +。
• 带领团队（5 人）进行技术攻关，完成数据建模平台的升级，提高团队开发效率 40% +。

用户增长预测项目：

• 收集用户注册、留存、付费等多维度数据（数据量达 500GB +），运用时间序列分析、机器学习算法（如 LSTM、XGBoost）构建预测模型。
• 对模型进行调优，通过交叉验证等方法不断优化参数，使预测准确率从初始的 70%提升至 88%。
• 为运营团队提供未来三个月用户增长预测报告，帮助制定精准的用户运营策略，使实际用户增长率超出预期 12%。

商品销量预测项目：

• 整合历史销售数据、促销活动数据、季节因素等数据（数据记录超 1000 万条），设计特征工程，提取有效特征。
• 采用随机森林、梯度提升树等算法构建预测模型，对比不同算法性能，选择最优模型。
• 预测结果用于指导库存管理，使库存周转率提高 20%，缺货率降低 10%。