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熊帅帅
13800000000
zhangwei@example.com
上海
30
男
CDA数据分析师
在职
上海
15k-25k教育经历
上海大学 - 本科211工程
2015.092019.06
数据科学与大数据技术
- 系统学习了统计学、数据挖掘、机器学习等专业课程，成绩优异，GPA达3.8（满分4.0）。
- 参与学校组织的数据分析实践项目，运用Python等工具进行数据清洗、分析和可视化，为项目提供数据支持。
工作经历
上海某互联网科技有限公司 - 数据分析部电商
2019.072022.06
CDA数据分析师数据建模用户画像
上海
- 负责公司电商平台用户行为数据的分析，通过SQL提取和处理海量数据，构建用户画像，优化产品推荐算法，使推荐转化率提升20%。
- 运用Python进行数据建模，预测用户购买趋势，为运营部门制定营销策略提供数据依据，成功助力季度销售额增长15%。
- 与产品团队紧密合作，分析用户反馈数据，提出产品功能优化建议，推动产品迭代升级，用户满意度提高10%。
上海某大型互联网企业 - 数据中心多元化业务
2022.072024.06
资深CDA数据分析师市场调研分析数据仓库搭建
上海
- 主导公司新业务线的市场调研数据分析项目，带领团队运用多种数据分析方法，挖掘市场需求和竞争态势，为业务拓展方向提供关键决策支持，使新业务上线首年市场占有率达10%。
- 搭建公司数据仓库架构，优化数据存储和查询性能，将数据查询响应时间从30秒缩短至5秒，提高数据分析效率300%。
- 建立数据监控体系，实时监测业务关键指标，及时预警异常数据，成功避免多次潜在业务风险，挽回经济损失超百万元。
项目经历
短视频平台推荐算法优化项目 - 数据分析师
2020.032020.09
上海某短视频公司
- 该项目旨在通过分析用户在短视频平台的观看、点赞、评论等行为数据，优化视频推荐算法。
- 负责数据清洗与预处理，处理数据量达10TB，运用Python编写脚本，去除重复、缺失值等异常数据，使数据质量提升至95%。
- 构建机器学习模型，如随机森林、梯度提升树等，进行视频内容特征提取和用户兴趣预测，通过A/B测试，使视频推荐点击率提高15%。
电商平台用户流失预测项目 - 数据分析师
2021.052021.12
上海某电商企业
- 参与电商平台用户流失预测项目，目标是识别高流失风险用户并制定针对性挽留策略。
- 运用SQL从海量用户数据中提取用户基本信息、消费行为、交互行为等多维度数据，构建特征工程，生成30+特征变量。
- 采用逻辑回归、决策树等算法建立用户流失预测模型，模型准确率达85%，根据预测结果，运营部门实施精准营销，使月用户流失率降低8%。
个人总结
拥有[X]年CDA数据分析师经验，精通Python、SQL等数据分析工具，具备扎实的统计学和机器学习理论基础。 擅长从海量数据中挖掘业务价值，通过数据驱动决策，助力业务增长，如在过往项目中成功提升推荐转化率、降低用户流失率等。 具备良好的团队协作和沟通能力，能够与产品、运营等多部门紧密合作，推动项目落地实施。
技能专长
Python编程
SQL数据库
数据可视化（Tableau）
荣誉奖项
2020年公司优秀数据分析项目奖
其他信息
数据挖掘技术:
- 熟悉常用的数据挖掘算法，如聚类分析（K-Means、层次聚类）、关联规则挖掘（Apriori算法）等。
- 能够运用这些技术对用户行为数据、市场数据等进行深度分析，发现潜在的业务模式和规律，为业务决策提供有力支持。
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