在校期间系统学习了计算机编程、数据库原理、数据结构等专业课程，为后续从事BI工程师工作奠定了扎实的理论基础。积极参与学校组织的编程竞赛，锻炼了逻辑思维和团队协作能力。

• 负责公司数据仓库的搭建与维护，优化数据存储结构，使数据查询效率提升30%。
• 设计并开发了多个数据可视化报表，为业务部门提供决策支持，通过报表分析，助力市场部门精准定位目标客户群体，使市场推广转化率提高20%。
• 与业务团队紧密合作，深入了解业务需求，定制化开发BI解决方案，成功推动多个业务流程的数字化转型。

• 主导公司BI平台的升级改造项目，引入新的数据挖掘算法，挖掘出潜在高价值客户群体，为公司带来额外15%的客户增长。
• 搭建了实时数据分析系统，实现关键业务指标的实时监控与预警，使运营团队能够及时响应业务变化，减少因数据延迟导致的决策失误率达40%。
• 培养和带领BI工程师团队，组织内部技术培训，提升团队整体技术水平，成功完成多个复杂项目的交付。

• 该项目旨在为电商平台构建用户行为分析系统。
• 负责数据采集模块，通过埋点技术收集用户浏览、点击、购买等行为数据，日均采集数据量达100万+条。
• 设计数据模型，对用户行为数据进行清洗、转换和加载，构建用户标签体系，实现用户精准画像。
• 开发可视化报表，展示用户活跃度、留存率、购买偏好等关键指标，为运营团队制定营销策略提供数据支撑，通过该系统的应用，使平台用户复购率提升15%。

• 参与金融风控BI系统项目，目标是为金融机构提供风险评估和预警功能。
• 负责数据整合工作，从多个数据源（包括银行交易系统、征信系统等）抽取数据，清洗处理后构建统一的数据仓库。
• 运用机器学习算法（如逻辑回归、随机森林等）开发风险评估模型，对客户信用风险进行量化评估，模型准确率达85%以上。
• 设计风险预警报表，实时监控客户信用状况，当风险指标超出阈值时自动触发预警，帮助金融机构提前防范风险，该系统上线后，使不良贷款率降低10%。