在大学期间，系统学习了统计学原理、概率论等专业课程，掌握了扎实的理论基础。积极参与学校组织的数据分析实践活动，培养了数据收集、整理和初步分析的能力。

• 负责公司业务数据的日常监控与分析，通过SQL从数据库中提取海量数据，进行清洗、转换等预处理操作，确保数据质量。
• 运用Python进行数据建模，如线性回归模型，对用户行为数据进行分析，预测用户购买倾向，为市场推广策略提供数据支持，使推广转化率提升了15%。
• 定期制作数据可视化报表（使用Tableau），向业务部门展示关键指标（如用户活跃度、留存率等）的变化趋势，协助业务部门发现问题并优化业务流程。

• 主导公司新产品上线前的市场调研数据分析项目，带领3人团队收集行业数据、用户反馈数据等多源数据，构建数据分析框架。
• 运用R语言进行复杂的数据挖掘，如聚类分析，将用户群体细分，为产品功能设计提供精准的用户画像，使新产品在上线3个月内用户满意度提升20%。
• 与产品、研发团队紧密协作，根据数据分析结果提出产品优化建议并跟进实施效果，通过A/B测试数据分析，确定最优产品版本，使产品核心功能使用率提高30%。

• 该项目是为某电商平台优化商品推荐系统。首先，通过ETL工具从平台数据库中抽取用户浏览、购买、收藏等行为数据，数据量达1000万+条。
• 运用机器学习算法（如协同过滤算法）对用户行为数据进行训练，构建个性化推荐模型。对模型进行不断调优，通过交叉验证等方法，使推荐准确率从60%提升至80%。
• 最终将优化后的推荐系统上线，通过数据分析对比，发现用户在推荐商品页面的停留时间增加了25%，相关商品购买转化率提高了18%。

• 参与公司用户增长数据分析项目，收集公司各渠道（如搜索引擎广告、社交媒体推广等）的用户注册数据、用户行为数据等。
• 运用漏斗分析模型，对用户从渠道访问到注册、激活、留存的全流程数据进行分析，发现某渠道在用户注册环节流失率高达70%。
• 深入分析该渠道数据，提出优化建议（如优化注册页面设计、简化注册流程等），实施后该渠道用户注册转化率提升了35%，为公司带来了10万+新增用户。