在校期间，系统学习了数据结构、数据库原理、大数据技术基础等专业课程，掌握了扎实的理论知识。积极参与学校组织的数据分析实践项目，如校园网络流量分析，通过对网络日志数据的清洗、分析，为学校网络优化提供了数据支持，锻炼了实际操作能力。

• 负责公司用户行为数据挖掘，构建用户画像体系。通过对海量用户浏览、点击、购买等行为数据的分析，提取关键特征，如用户兴趣偏好、消费习惯等。利用机器学习算法，将用户分类为不同群体，为精准营销提供数据支持。上线后，营销活动转化率提升了 20%。
• 参与公司大数据平台优化项目，针对数据存储和计算效率问题，提出优化方案。通过对数据存储结构的调整，减少了 30%的数据冗余；优化计算任务调度策略，使数据处理时间缩短了 40%。

• 主导公司商品推荐系统的优化工作。分析用户历史购买数据和商品属性数据，运用协同过滤算法和深度学习模型，构建个性化推荐模型。上线后，商品推荐点击率提高了 15%，用户购买转化率提升了 12%。
• 负责数据挖掘团队的技术培训和知识分享。定期组织内部技术交流会议，分享最新的数据挖掘技术和工具，如 PySpark、TensorFlow 等。帮助团队成员提升技术能力，提高团队整体工作效率。

电商平台用户流失预测项目。通过对用户注册信息、购买记录、浏览行为等多维度数据的收集和整理，运用逻辑回归、随机森林等算法构建用户流失预测模型。对模型进行调优和评估，准确率达到 85%。根据预测结果，为运营部门提供用户挽留策略建议，成功挽留了 30%的潜在流失用户。

社交平台热点话题挖掘项目。实时抓取社交平台上的海量文本数据，运用自然语言处理技术，如词频统计、主题模型等，对文本进行分析和处理。挖掘出平台上的热点话题，如娱乐新闻、社会事件等。将热点话题推荐给用户，提高用户活跃度，使平台日活跃用户数增加了 10%。