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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
北京
22
男
数据挖掘实习生
在职
北京
8k-12k教育经历
2020.09
2024.06
北京邮电大学 - 本科211
数据科学与大数据技术
- 系统学习了数据结构、算法分析、数据库原理等专业课程，掌握了扎实的理论基础。
- 参与学校组织的数据挖掘竞赛，团队协作完成项目并获得二等奖。
工作经历
2023.06
2023.12
字节跳动 - 数据科学部互联网大厂
数据挖掘实习生机器学习用户画像
北京
- 参与公司用户画像项目，负责数据清洗与预处理工作，处理了超过10万条用户行为数据，将数据质量提升至95%以上。
- 协助团队进行特征工程，提取用户活跃度、消费偏好等关键特征，为模型训练提供高质量输入。
- 参与模型调优，使用XGBoost、LightGBM等算法，优化点击率预测模型，使模型准确率提升8%。
2022.07
2022.12
美团 - 业务分析部生活服务
数据分析实习生数据分析A/B测试
北京
- 负责公司业务数据的日常监控与分析，定期输出业务数据分析报告，为业务决策提供数据支持。
- 参与A/B测试，设计实验方案，分析实验数据，评估不同策略的效果，推动产品优化。
- 搭建数据可视化仪表盘，实时展示关键业务指标，提高数据传达效率。
项目经历
2023.03
2023.06
电商平台商品推荐系统 - 京东
数据挖掘实习生
- 项目背景：为某电商平台构建商品推荐系统，提高用户购买转化率。
- 项目职责：负责数据采集与预处理，整合多源数据（用户行为、商品属性等），清洗数据并处理缺失值、异常值。
- 技术实现：运用协同过滤算法（UserCF、ItemCF）和深度学习模型（DeepFM）进行推荐，通过交叉验证优化模型参数。
- 项目成果：推荐系统上线后，用户点击率提升15%，购买转化率提高10%。
2022.10
2023.03
社交平台用户流失预警系统 - 腾讯
数据挖掘实习生
- 项目背景：某社交平台用户流失预警。
- 项目职责：提取用户行为特征（登录频率、互动次数等）、社交关系特征（好友数量、互动频率等），构建用户流失预测模型。
- 技术实现：使用逻辑回归、随机森林等算法进行建模，通过特征选择（如卡方检验、互信息）筛选关键特征。
- 项目成果：预测模型准确率达到85%，为运营团队提供精准的用户流失预警名单，挽回潜在流失用户30%。
个人总结
具备扎实的数据挖掘理论基础，熟悉机器学习算法（如XGBoost、LightGBM）和深度学习模型（如DeepFM）。 有丰富的项目实践经验，能够独立完成数据清洗、特征工程、模型训练与调优等工作。 熟练掌握Python编程语言及相关数据处理库（Pandas、Numpy）、机器学习库（Scikit-learn）。 具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够快速适应新环境，学习能力强。
技能专长
Python
机器学习算法
数据清洗与预处理
特征工程
荣誉奖项
国家奖学金
校级三好学生
其他信息
数据可视化:
- 熟练使用Tableau、PowerBI等工具进行数据可视化，能够根据业务需求设计美观、易懂的可视化报表。
- 具备一定的前端开发能力（HTML、CSS、JavaScript），可实现简单的数据可视化交互效果。
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