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资深数据分析师，专注于用户行为数据挖掘与商业智能（BI）系统搭建。具备深厚的数据分析理论基础和实践经验，擅长运用SQL、Python、Tableau等工具进行数据清洗、建模、可视化及报告撰写。成功通过数据洞察驱动运营决策优化，实现业务增长，并高效搭建BI报表系统，提升数据分析效率与决策支持能力。

某知名互联网公司

2021-07 - 2024-03

负责核心产品线的用户行为数据分析，深入挖掘用户画像、行为路径、转化漏斗等关键指标，识别增长机会点与风险。通过A/B测试方案设计与效果评估，成功将用户留存率提升了12%，转化率提升了8%。
主导搭建并优化BI报表系统，利用Tableau和SQL开发了超过50套自动化数据看板和专题分析报告，为产品、运营、市场团队提供及时准确的数据支持，使决策效率提升30%。
利用Python（Pandas, NumPy, Scikit-learn）对海量用户数据进行清洗、特征工程和模型构建，成功预测用户流失风险，并制定精准召回策略，降低用户流失率5%。
定期进行市场竞品分析，结合内部数据，输出行业洞察报告，为公司战略制定提供数据支撑。推动多个运营活动优化，例如，通过分析用户反馈和数据趋势，优化了新用户引导流程，使新用户首周活跃度提升15%。
与数据工程师团队紧密协作，优化数据仓库结构和ETL流程，确保数据质量和分析效率，将数据取用时间缩短20%。

某知名互联网公司

2023-01 - 2023-08

项目背景： 为解决现有数据看板分散、指标口径不一、数据获取效率低等问题，提升用户增长团队的决策效率。
个人角色： 项目负责人，负责需求分析、架构设计、技术选型和核心模块开发。
项目目标： 搭建一套集数据采集、处理、分析、可视化于一体的用户增长数据平台。
核心贡献：
- 主导与产品、运营团队的需求访谈，梳理100+核心用户增长指标，并设计统一的数据埋点规范，确保数据口径一致性。
- 设计并实现基于ClickHouse的数据仓库模型，存储PB级用户行为数据，优化查询性能，实现秒级数据响应。
- 利用Python开发自动化ETL脚本，每日处理亿级数据，确保数据新鲜度和准确性达到99.5%。
- 基于Tableau开发了20+个核心用户增长看板，涵盖用户获取、活跃、留存、转化等全生命周期指标，支持多维度下钻分析。
- 通过该平台，帮助运营团队快速定位增长瓶颈，制定精准营销策略，推动核心产品月活用户增长率提升3%，ROI提升15%。

某知名互联网公司

2022-03 - 2022-10

项目背景： 现有电商推荐系统准确性不足，用户满意度较低，影响商品销售转化。
个人角色： 核心数据分析师，负责数据挖掘、模型评估与策略优化。
项目目标： 提升推荐系统精准度，提高用户点击率和商品转化率。
核心贡献：
- 深入分析用户购买历史、浏览行为、搜索偏好等多维度数据，挖掘潜在关联规则和用户兴趣标签。
- 基于用户行为日志，利用协同过滤和矩阵分解等算法，构建新的推荐模型。
- 通过A/B测试对新旧推荐算法进行对比，结果显示新模型下的商品点击率提升了20%，转化率提升了10%。
- 与算法工程师紧密合作，将优化后的推荐策略成功部署上线，显著提升了用户购物体验和平台销售额。
- 撰写详细的项目分析报告，量化评估项目成果，并提出后续优化建议，为后续迭代提供数据支持。