在大学期间，系统学习了数据结构、数据库原理、统计学等专业课程，为大数据分析工作奠定了扎实的理论基础。同时，积极参与学校组织的各类数据分析竞赛，锻炼了实际操作能力和团队协作能力。

• 负责公司业务数据的收集、清洗和预处理工作，确保数据的准确性和完整性，处理数据量达每天100GB以上。
• 运用SQL、Python等工具进行数据分析，挖掘业务增长点，为公司决策提供数据支持，成功助力公司某业务线季度营收增长15%。
• 搭建数据可视化平台，通过Tableau等工具展示关键业务指标，使业务部门能更直观地了解业务状况，提高了沟通效率30%。

• 带领团队负责公司用户行为数据的深度分析，构建用户画像体系，精准定位目标用户群体，使营销活动转化率提升20%。
• 主导大数据分析平台的优化升级，引入分布式计算框架，将数据分析效率提高50%，降低了系统资源消耗。
• 与产品、运营等部门紧密合作，通过数据分析提出产品优化建议，成功推动某产品功能迭代，用户留存率提高12%。

• 该项目旨在通过分析用户在电商平台的浏览、购买等行为数据，为用户提供个性化商品推荐。
• 负责数据清洗和特征工程，处理海量用户行为数据，提取有效特征。
• 运用机器学习算法（如协同过滤、深度学习模型）构建推荐模型，经过多次调优，使推荐准确率提高到85%，上线后用户购买转化率提升18%。

• 参与公司流量分析项目，对网站和APP的流量数据进行全方位分析。
• 利用大数据分析工具，识别流量来源、用户路径等关键指标，发现用户流失节点。
• 提出针对性优化策略，如页面加载速度优化、导航栏调整等，使网站跳出率降低15%，APP用户活跃度提高10%。