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，为数据运营分析工作奠定了坚实的理论基础。积极参与学校组织的数据分析竞赛，锻炼了数据分析和解决实际问题的能力。

• 负责公司用户行为数据的收集、整理与分析，通过 SQL 等工具从海量数据中提取关键指标，如用户活跃度、留存率等，为产品优化和运营策略调整提供数据支持。
• 搭建用户画像体系，利用聚类分析等方法对用户进行细分，精准定位目标用户群体，助力精准营销。在过去[X]年工作中，通过用户画像优化，使营销活动转化率提升[X]%。
• 与产品、运营团队紧密合作，定期输出数据分析报告，提出针对性的运营建议，推动产品功能迭代和运营活动优化。

• 协助上级进行日常数据报表的制作与维护，确保数据的准确性和及时性。利用 Excel 高级功能（如数据透视表、VLOOKUP 函数等）对基础数据进行处理和分析，为周报、月报等提供数据支撑。
• 参与公司 A/B 测试的数据跟踪与分析工作，对比不同版本的用户反馈和行为数据，评估测试效果，为产品决策提供依据。在一次 A/B 测试中，通过数据分析发现某功能改进方案可使页面停留时长增加[X]%，推动该方案上线。
• 对行业数据和竞争对手数据进行收集与整理，分析市场趋势和竞争态势，撰写行业分析报告，为公司战略规划提供参考。

• 项目背景：公司为提升用户留存率，开展用户流失预警项目。
• 项目内容：作为核心成员，负责数据清洗与预处理工作，利用 Python 编写脚本处理大量用户行为数据（日均处理数据量达[X]万条）。运用机器学习算法（如逻辑回归、随机森林等）构建用户流失预测模型，通过交叉验证等方法优化模型参数，使模型准确率达到[X]%。
• 项目成果：基于模型预测结果，为运营团队提供高流失风险用户名单，制定个性化挽留策略，使次月用户留存率提升[X]%。

• 项目背景：公司新推出电商业务板块，需要搭建数据监控体系。
• 项目内容：主导设计电商业务数据指标体系，涵盖销售、流量、用户等多个维度，共[X]项核心指标。使用 Tableau 等工具搭建数据可视化看板，实现数据实时监控与展示。定期对看板数据进行分析解读，撰写分析报告，为业务决策提供数据洞察。
• 项目成果：数据监控体系上线后，使业务团队能够及时掌握业务动态，快速响应问题。在上线后的[X]个月内，通过数据分析发现并解决了[X]个影响业务增长的关键问题，助力电商业务销售额增长[X]%。