拥有 7 年数据分析与商业智能经验，擅长将海量数据转化为可落地的业务洞察。
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精通 SQL、Python 和 R，熟悉数据仓库建模、ETL 流程与 A/B 测试设计
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熟练使用 Tableau、Power BI 等可视化工具，主导多个经营分析看板体系建设
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善于与产品、运营、技术团队协作，推动数据驱动文化落地
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曾通过用户画像与行为分析项目为业务带来 18% 的转化率提升
资深数据分析师 | 商业智能与数据驱动决策专家
拥有 7 年数据分析与商业智能经验，擅长将海量数据转化为可落地的业务洞察。
精通 SQL、Python 和 R，熟悉数据仓库建模、ETL 流程与 A/B 测试设计
熟练使用 Tableau、Power BI 等可视化工具，主导多个经营分析看板体系建设
善于与产品、运营、技术团队协作，推动数据驱动文化落地
曾通过用户画像与行为分析项目为业务带来 18% 的转化率提升
负责公司核心业务指标体系搭建，设计并落地用户增长、留存与转化分析框架
搭建自动化报表平台，将周报、月报产出时间从 6 小时缩短至 40 分钟
主导商品推荐策略 A/B 实验，结合用户行为序列建模，使推荐点击率提升 15%
与数据工程团队协作优化数据仓库分层架构，提升核心表查询效率近 50%
定期向管理层输出经营分析报告，支持年度业务目标制定与资源分配决策
负责资讯类 App 的用户行为分析，完成埋点方案梳理与核心事件定义
基于漏斗分析定位用户流失关键节点，协同产品优化注册流程，转化率提升 12%
使用 Python 构建自动化数据质量检查脚本，减少人工核对工作量 70%
独立完成多份专题分析报告，覆盖推送策略、内容消费偏好与用户画像
因主导搭建自动化经营分析平台并显著提升数据使用效率，获评公司年度数据创新奖。
毕业论文《基于机器学习的用户流失预测模型研究》被评为北京大学统计学系优秀毕业论文。
提出融合时间注意力机制的用户行为序列模型，并在真实电商数据集上验证了模型在购买意向预测任务中的有效性。
负责需求梳理、指标口径定义与前端看板原型设计
搭建数据中间层，统一用户、订单、商品等核心实体
设计“对比分析—下钻—归因”的自助分析流程，赋能 30+ 业务人员
清洗并整合 3 亿条用户行为日志，完成 60+ 特征衍生
使用 XGBoost 与 LightGBM 构建流失预测模型，AUC 达到 0.87
输出高风险用户名单与挽回建议，支撑运营制定精准触达策略
面向非营利组织与职场新人开展数据分析公益讲座
设计并讲授“Excel 到 Python 的数据分析入门”系列课程，累计服务 500+ 人次