在校期间系统学习了数据结构、数据库原理、统计学等专业课程，成绩优异。积极参与学校组织的数据挖掘竞赛，团队协作完成了多个数据分析项目，锻炼了数据处理和分析能力。

• 负责公司商业数据产品的规划与设计，深入业务场景，挖掘数据价值需求。
• 主导搭建了用户行为分析数据产品，通过对用户浏览、点击、购买等行为数据的采集、清洗和分析，为运营部门提供精准的用户画像和行为分析报告，助力运营策略优化，使营销活动转化率提升了 20%。
• 与数据开发团队紧密协作，推动数据产品的技术实现，确保数据的准确性和及时性。
• 定期组织业务部门和技术部门的沟通会议，协调解决数据产品使用过程中的问题，提升产品满意度。

• 参与公司商业智能平台的产品迭代，分析市场需求和竞品动态，提出产品优化方案。
• 设计并上线了销售数据看板，整合了多维度销售数据，包括销售额、销售区域、产品类别等，为管理层提供实时、直观的销售数据洞察，辅助决策制定，使决策效率提高了 30%。
• 建立数据产品的用户反馈机制，收集用户意见并进行优先级排序，推动产品功能的持续改进。
• 带领产品团队进行用户调研，了解用户对数据产品的使用体验和需求痛点，针对性地进行产品设计。

• 项目背景：随着电商业务的快速发展，需要更精准的用户分层运营策略。
• 项目目标：通过构建用户价值分层模型，将用户分为高价值、中价值、低价值用户群体。
• 实施过程：收集用户历史消费金额、消费频率、最近一次消费时间等数据，运用 RFM 模型进行分析计算，结合业务经验进行校准。
• 项目成果：实现了用户的精准分层，针对不同层级用户制定差异化运营策略，高价值用户复购率提升了 15%，中价值用户转化率提高了 10%。

• 项目背景：公司业务拓展，需要对新市场的潜在客户进行精准评估。
• 项目目标：开发潜在客户评估数据产品。
• 实施过程：整合市场调研数据、行业公开数据、公司内部历史业务数据等多源数据，构建评估指标体系，包括市场规模、竞争态势、客户需求强度等维度。运用机器学习算法进行模型训练和优化。
• 项目成果：产品上线后，新市场客户开发成功率提高了 25%，为公司节省了大量市场开拓成本。