在校期间系统学习了数据结构、数据库原理、Python 编程等专业课程，掌握了扎实的理论基础。曾参与学校组织的大数据分析竞赛，通过团队协作完成了对某电商平台用户行为数据的分析项目，提升了实践能力和团队合作精神。

• 负责公司用户行为数据的采集、清洗和存储工作，优化数据处理流程，使数据处理效率提升 30%。
• 基于用户行为数据构建用户画像体系，通过分析用户属性、行为习惯等维度，为精准营销提供数据支持，助力营销活动转化率提升 20%。
• 与产品团队紧密合作，根据业务需求设计并开发数据报表系统，实现关键业务指标的实时监控和分析，为决策层提供数据依据。

• 主导搭建了公司数据仓库，整合多源数据（包括业务系统数据、日志数据等），实现数据的统一管理和高效查询，使数据查询响应时间缩短 50%。
• 设计并开发了 A/B 测试数据评估模型，通过对不同版本产品的用户数据对比分析，为产品迭代优化提供科学依据，成功助力某产品功能上线后用户留存率提升 15%。
• 带领团队进行数据挖掘工作，探索用户潜在需求和市场趋势，为公司新业务拓展提供数据洞察，推动了公司短视频业务的快速发展。

• 项目背景：某电商平台为提升用户购买转化率，需要对用户浏览、加购、购买等行为数据进行深入分析。
• 项目职责：负责数据的清洗和预处理，利用 Python 编写脚本处理海量原始数据；构建用户购买预测模型，通过逻辑回归、随机森林等算法进行模型训练和优化。
• 项目成果：模型准确率达到 85%，为运营团队提供了精准的用户购买预测名单，运营团队针对预测名单进行精准营销，使相关商品购买转化率提升 25%。

• 项目背景：短视频平台为优化推荐算法，需要对用户观看行为、点赞评论等数据进行分析。
• 项目职责：参与数据指标体系的设计，定义了用户活跃度、内容完播率等关键指标；开发数据报表系统，实现对推荐算法效果的实时监控，包括不同类型视频的推荐量、点击率等数据的展示。
• 项目成果：通过对数据的分析和监控，协助算法团队优化推荐策略，使优质视频的曝光量提升 30%，用户人均观看时长增加 20%。