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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
28
男
数据挖掘分析师
在职
上海
20k-30k教育经历
上海大学 - 本科211工程
2015.092019.06
数据科学与大数据技术
- 系统学习了数据挖掘、机器学习、统计学等专业课程，成绩优异，平均绩点3.8/4.0。
- 参与学校组织的大数据竞赛，运用数据挖掘技术分析用户行为数据，获得二等奖。
工作经历
字节跳动 - 数据挖掘部创新能力强
2019.072022.06
数据挖掘分析师数据挖掘推荐系统
上海
- 负责公司用户行为数据的挖掘分析，通过构建用户画像模型，为精准营销提供数据支持。运用Python和SQL对海量用户数据进行清洗、预处理，处理数据量达10TB以上。
- 搭建推荐系统，基于协同过滤算法和深度学习模型（如DeepFM），优化推荐策略。上线后，推荐点击率提升20%，用户留存率提高15%。
- 与业务部门紧密合作，针对不同业务场景（如商品推荐、内容推荐）进行数据挖掘模型的开发与优化。定期输出数据分析报告，为业务决策提供数据依据，参与的项目使公司收入增长10%。
拼多多 - 数据科学部电商巨头
2022.072024.06
资深数据挖掘分析师团队管理广告优化
上海
- 主导公司核心数据挖掘项目，带领团队（5人）对电商平台的交易数据进行深度分析。运用XGBoost、LightGBM等算法构建商品销量预测模型，预测准确率达90%以上，为库存管理和采购计划提供精准数据支持，降低库存成本15%。
- 优化广告投放效果，通过对广告点击数据的挖掘分析，构建广告受众定向模型。利用Spark大数据处理框架对每日亿级广告数据进行处理，使广告转化率提升30%，广告投放ROI提高25%。
- 推动数据挖掘技术在公司内部的知识共享，组织内部培训（每月1次），提升团队整体技术水平。建立数据挖掘模型评估体系，确保模型的稳定性和可靠性，所负责的模型在生产环境中稳定运行，服务调用量达10亿次/月。
项目经历
银行客户信用评分模型构建 - 数据挖掘工程师
2020.032020.09
招商银行
- 项目背景：为提升金融风控能力，对银行客户信用数据进行挖掘分析。
- 数据处理：运用Python的pandas库对客户基本信息、交易记录、征信记录等多源数据（数据量500万+条）进行清洗、整合，处理缺失值（采用随机森林填补）和异常值（IQR方法）。
- 模型构建：基于逻辑回归、决策树、随机森林等算法构建信用评分模型，通过GridSearchCV进行参数调优。利用K折交叉验证（K=5）评估模型性能，最终随机森林模型的AUC值达0.85。
- 项目成果：模型上线后，不良贷款率降低8%，为银行减少损失数千万元。
短视频平台用户增长策略数据挖掘 - 数据挖掘分析师
2021.052021.12
腾讯
- 项目背景：针对短视频平台用户增长乏力问题，进行用户增长策略的数据挖掘分析。
- 数据采集与分析：通过爬虫技术（Scrapy框架）采集竞品平台（如快手、抖音）用户行为数据（点赞、评论、分享等，数据量200万+条）。运用Python的matplotlib和seaborn进行数据可视化分析，发现用户活跃时间、偏好内容类型等关键因素。
- 模型应用：构建用户流失预测模型（基于LSTM神经网络），预测准确率达82%。根据预测结果制定用户召回策略（如个性化推送、优惠券激励等）。
- 项目成果：实施用户召回策略后，用户召回率提升25%，平台日活跃用户数增长15%。
个人总结
拥有[X]年数据挖掘分析师工作经验，精通Python、SQL等数据分析工具，熟悉多种机器学习算法（如XGBoost、LightGBM、LSTM等）。 具备丰富的项目实战经验，成功构建用户画像、推荐系统、信用评分等多种数据挖掘模型，为企业带来显著效益（如提升点击率、降低不良贷款率等）。 良好的团队协作能力和沟通能力，曾带领团队完成核心数据挖掘项目，推动技术知识共享，提升团队整体水平。 对数据敏感，具备较强的数据分析和问题解决能力，能够从海量数据中挖掘有价值的信息，为业务决策提供有力支持。
技能专长
Python编程
SQL数据库
机器学习算法
数据可视化（Matplotlib/Seaborn）
大数据处理（Spark）
荣誉奖项
2020年公司优秀员工
2021年数据挖掘竞赛三等奖
其他信息
开源贡献:
- 在GitHub上开源了一个数据预处理工具包（[工具包名称]），包含数据清洗、特征工程等常用函数，获得[X]颗星，[X]次fork。
- 参与Stack Overflow社区，回答数据挖掘相关问题[X]个，帮助其他开发者解决技术难题。
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