在大学期间，系统学习了统计学、数据库原理、Python编程等专业课程，掌握了数据分析的基本理论和方法。通过课程项目和小组作业，锻炼了团队协作和问题解决能力。

• 参与公司业务数据的日常监控与分析，定期生成数据分析报告，为业务部门提供决策支持。
• 协助搭建用户行为分析模型，通过对用户注册、登录、购买等行为数据的分析，优化用户体验。
• 运用SQL进行数据提取和清洗，处理数据量达百万级，确保数据的准确性和完整性。

• 负责市场调研数据的收集、整理和分析，撰写市场调研报告，为产品研发和市场推广提供依据。
• 运用Excel进行数据可视化，制作图表展示市场趋势和用户需求，提高报告的可读性。
• 参与竞品分析，对比竞争对手的产品特点和市场策略，为公司制定差异化竞争策略提供建议。

• 该项目旨在通过对电商平台用户购买行为数据的分析，优化商品推荐算法。
• 负责数据清洗和预处理，处理数据量达千万级，运用Python的pandas库进行数据处理。
• 参与构建用户画像，根据用户的年龄、性别、购买历史等信息，为用户打上标签。
• 运用机器学习算法（如协同过滤、决策树等）进行商品推荐模型的训练和评估，提高推荐的准确性和个性化。

• 参与公司内部运营数据分析项目，对公司的销售数据、库存数据、物流数据等进行综合分析。
• 运用SQL进行数据提取和整合，构建数据仓库，方便数据的查询和分析。
• 制作数据分析仪表盘，实时展示公司运营指标（如销售额、库存周转率、物流时效等），为管理层提供决策支持。
• 通过数据分析发现业务流程中的问题，提出优化建议，如调整库存管理策略、优化物流配送路线等，提高公司运营效率。