在校期间，系统学习了计算机科学与技术专业的核心课程，如数据结构、算法分析、数据库原理等，掌握了扎实的理论基础。积极参与学校组织的编程竞赛和项目实践，锻炼了团队协作和解决问题的能力。

• 负责电商平台的数据产品规划与设计，根据业务需求，搭建数据指标体系，为业务决策提供数据支持。
• 主导用户行为分析产品的开发，通过对用户浏览、点击、购买等行为数据的挖掘分析，优化用户体验，提升用户转化率。
• 与数据开发团队紧密合作，确保数据的准确性和及时性，推动数据产品的落地实施。
• 定期与业务部门沟通，了解业务痛点，通过数据产品解决业务问题，如优化商品推荐算法，提高商品曝光率和销量。
• 对数据产品进行持续优化和迭代，通过A/B测试等方法，验证产品功能的有效性，提升产品性能和用户满意度。

• 参与公司电商数据中台的建设，负责数据产品模块的设计与规划，整合多源数据，构建统一的数据视图。
• 设计并开发销售数据分析产品，通过对销售数据的实时监控和分析，为销售团队提供市场趋势、销售预测等信息，帮助制定销售策略。
• 建立数据产品的用户反馈机制，收集用户需求和意见，不断优化产品功能和界面设计。
• 与运营团队合作，利用数据产品进行精细化运营，如针对不同用户群体进行个性化营销，提高用户复购率。
• 对数据产品的使用效果进行评估，通过数据分析和用户调研，提出产品改进方案，推动产品的持续发展。

• 项目背景：随着电商业务的快速发展，用户规模不断扩大，为了更好地了解用户需求，提升用户体验，决定开发用户行为分析系统。
• 项目职责：作为产品经理，负责整个项目的规划与设计。与业务部门沟通，明确用户行为分析的需求，如用户留存分析、用户路径分析等。设计系统的功能架构，包括数据采集、存储、分析和展示模块。
• 项目成果：系统上线后，实现了对用户行为数据的实时采集和分析，为运营团队提供了精准的用户画像和行为洞察。通过对用户留存率低的问题进行分析，提出优化建议，使某类用户的留存率提高了15%。同时，系统的使用提高了运营效率，减少了人工数据分析的工作量。

• 项目背景：公司为了提升商品销售效率，决定优化商品推荐系统，基于用户的历史购买数据和行为数据，提供更精准的商品推荐。
• 项目职责：负责商品推荐数据产品的设计。与算法团队合作，确定推荐算法的输入数据指标，如用户偏好、商品属性、购买历史等。设计产品的交互界面，确保推荐结果的展示清晰、易懂。
• 项目成果：新的商品推荐系统上线后，商品点击率提高了20%，转化率提升了12%。通过对推荐效果的持续监测和分析，不断优化推荐算法和产品功能，使推荐系统更加符合用户需求，为公司带来了显著的业务增长。