• 系统学习统计学理论知识，包括概率论、数理统计等，为数据分析奠定扎实理论基础
• 参与多项统计相关课程设计项目，如市场调研数据统计分析，锻炼数据处理与分析能力

• 负责公司业务数据的收集、清洗与整合，构建数据仓库，涵盖用户行为数据、交易数据等，数据量达TB级
• 运用SQL进行复杂的数据查询与分析，为业务部门提供周度、月度数据报表，如用户增长趋势分析、销售业绩分析等，支持决策
• 搭建用户画像体系，通过RFM模型等分析用户价值，实现精准营销，使营销转化率提升15%
• 与产品、运营团队紧密合作，参与AB测试方案设计与效果评估，优化产品功能与运营策略

• 主导公司核心业务线的数据分析项目，构建业务指标体系，包括用户活跃度、留存率、付费率等关键指标，实时监控业务健康度
• 运用Python进行数据建模，如预测用户流失模型、商品销量预测模型，准确率达85%以上，为资源分配提供数据支持
• 定期输出深度分析报告，如行业竞品分析、用户需求洞察报告，供高层决策参考
• 带领2-3人数据分析小组，指导新人工作，提升团队整体分析能力

• 项目背景：公司为提升电商平台用户复购率，开展用户行为分析项目
• 数据采集：整合用户浏览、加购、购买等多维度行为数据，数据量达500万+条
• 分析过程：运用RFM模型对用户进行分层，结合聚类分析挖掘不同用户群体特征
• 成果：针对高价值用户制定专属营销策略，复购率提升12%，项目收益达500万元+

• 项目背景：为优化短视频推荐算法，进行用户兴趣分析项目
• 数据处理：清洗用户观看、点赞、评论等行为数据，处理缺失值、异常值
• 分析方法：运用关联规则分析用户兴趣标签关联关系，构建兴趣图谱
• 成果：优化后的推荐算法使视频播放完成率提升8%，用户平均使用时长增加10分钟，项目节省推荐算法优化成本30万元+

熟悉常见数据挖掘算法，如决策树、随机森林等，能运用算法进行用户分群、预测等分析