系统学习了数据结构、数据库原理、统计学等专业课程，具备扎实的理论基础。在校期间参与过多个数据相关的实践项目，培养了数据分析和解决问题的能力。

• 搭建数据运营体系，制定数据运营策略，通过对用户行为数据、业务数据等多维度分析，为产品优化、业务拓展提供数据支持，提升用户活跃度 30%，业务收入增长 25%。
• 带领数据运营团队（5 人），负责团队成员的培训、绩效考核等管理工作，提升团队整体数据分析能力和业务推动能力。
• 与产品、技术、市场等部门紧密合作，建立数据沟通机制，确保数据需求准确传达和数据结果有效应用。

• 负责公司核心业务线的数据监控与分析，建立数据指标体系，定期输出数据分析报告，为业务决策提供数据依据，帮助业务线优化运营策略，降低运营成本 15%。
• 推动数据产品化，与技术团队合作开发数据可视化工具，提高数据获取和分析效率 40%，方便业务人员自助式数据分析。
• 组织跨部门数据沟通会议，协调解决数据口径不一致、数据获取困难等问题，促进数据在公司内的流通和共享。

• 主导用户增长数据运营项目，通过分析用户来源、行为路径、留存等数据，制定用户分层运营策略，针对不同层级用户实施个性化运营方案。
• 利用 A/B 测试等方法优化运营活动，提高活动转化率 20%，成功拉新用户 50 万，提升用户留存率 15%。
• 建立用户增长数据监控看板，实时跟踪用户增长关键指标，及时发现问题并调整运营策略。

• 参与电商业务数据化运营项目，构建电商业务数据模型，分析商品销售、库存、用户购买偏好等数据，为商品选品、定价、促销等提供数据支持。
• 优化电商推荐算法，根据用户历史购买数据、浏览行为等进行个性化商品推荐，提高商品点击率 30%，提升电商业务 GMV 25%。
• 建立电商业务数据预警机制，对库存积压、销售异常等情况及时预警，减少库存损失 100 万元。