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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是专注于企业数据服务与人工智能解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为零售与金融行业客户提供数据挖掘与商业智能分析服务，产品服务于超过XXX家企业，与多家区域头部客户建立长期合作。
工作概述：
1.数据清洗：为解决原始业务数据中存在大量缺失值与异常值的问题，依据数据字典与业务规则制定清洗标准；使用Python中的Pandas工具对销售订单与用户行为日志进行预处理，包括处理重复值、填充空值、修正格式错误；将清洗后的数据与历史版本进行比对验证，确保数据一致性，使得后续分析任务的数据错误率降低XXX%，单次清洗任务平均节省工时约XXX小时。
2.特征工程：为提升用户流失预警模型的准确性，基于业务理解从用户交易频率、客单价、最近购买时间等维度构造基础特征；采用统计方法计算周期性购买趋势与消费能力波动等衍生指标；使用特征选择方法评估特征重要性，筛选出关键特征集输入模型，帮助模型准确率在验证集上初步提升X个百分点，特征构造效率通过脚本化提升XXX%。
3.模型辅助：协助算法工程师进行模型训练与评估，负责准备标注好的训练数据集与测试数据集；使用Scikit-learn库运行基础的分类与回归模型，记录不同参数下的性能指标变化；根据评估结果生成模型性能对比报告，标注出ROC曲线与混淆矩阵中的关键信息，支持工程师完成XXX次迭代优化，将模型验证周期平均缩短XXX小时。
4.报告输出：根据每周业务分析需求，从数据仓库中提取关键指标数据；使用SQL语句查询用户分层结果与产品销量趋势，结合Excel与简单图表进行可视化呈现；撰写数据摘要与初步结论，形成标准化数据简报模板，共完成XXX份周期性报告，报告产出时效性提升XXX%，支持销售与运营部门决策。
工作业绩：
1.累计处理清洗超过XXX万条业务数据，保障了用户画像与销售分析项目的数据供给质量与时效。
2.参与构建并优化了包含XXX个有效特征的特征库，直接支持的用户流失预测模型准确率达到X
X.X%。
3.协助完成XXX个模型版本的训练与基础评估工作，输出模型迭代记录与性能报告XXX份。
4.独立产出周期性数据报告XXX份，建立报告模板X套，获得业务部门采纳与正面反馈。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某中型电商平台提供的核心数据分析项目，原有客户标签体系较为粗糙，仅依赖基础人口属性，无法支撑精准营销活动的需求。平台日均产生XXX万条行为数据，但数据分散在多个业务库中，存在口径不一致问题。项目目标是通过整合多源数据，构建精细化用户画像，为个性化推荐和广告投放提供依据。
项目职责：
1.负责数据收集与处理：从订单库、浏览日志库及客户信息库中抽取近XXX天的原始数据；编写Python脚本进行多表关联与关键字段融合，解决用户ID映射不一致的问题，完成XXX万级用户数据集的整合。
2.参与特征构造：基于RFM模型框架，计算用户最近购买间隔、消费频率与总金额核心指标；结合浏览品类偏好与加购行为，构造兴趣偏好标签，共计产出XXX个结构化特征字段。
3.协助模型调优：使用K-Means算法对用户进行聚类分群，通过手肘法协助确定最佳聚类数目；评估不同分群结果下的群内相似度与群间差异度，协助算法工程师将用户细分群组从X类优化至X类，群体特征区分度提升XXX%。
4.完成结果可视化：利用Matplotlib与Seaborn库绘制用户群消费能力分布与兴趣雷达图；将关键画像结论与业务建议整合为PPT报告，向客户项目团队进行汇报演示。
项目业绩：
1.成功整合多源数据构建统一用户视图，形成包含XXX个特征维度的用户标签体系。
2.用户细分模型将客户群体有效划分为X个具有显著差异的层级，支持了后续精准营销活动，试点活动点击率提升XXX%。
3.输出的用户画像分析报告被客户采纳为核心运营参考文档，项目成果推动客户续签年度数据服务合同。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、数据库原理等核心课程。参与机器学习课程设计项目，使用Python完成鸢尾花数据集分类任务，实现了从数据预处理、特征选择到模型训练与评估的全流程，最终模型准确率达到XX%。熟练使用Python进行数据分析，掌握SQL进行数据库查询，了解Linux基础操作。
自我评价
培训经历
系统学习了商业数据分析的全流程方法论与标准工具应用。将培训所学的数据清洗规范与描述性统计分析技术应用于电商用户画像项目，通过严格的异常值处理与一致性检验，提升了输入数据的质量；采用规范的统计分析框架解读用户分群结果，使最终报告的逻辑性与说服力得到增强，相关分析结论直接支撑了客户方的营销决策。
在校生数据挖掘创新简历模板
532人使用适用人群: #数据挖掘 #在校生[找实习]
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[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：数据挖掘
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 数据挖掘
2024-09 - 2025-12
XXX智能是专注于企业数据服务与人工智能解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为零售与金融行业客户提供数据挖掘与商业智能分析服务，产品服务于超过XXX家企业，与多家区域头部客户建立长期合作。
工作概述：
1.数据清洗：为解决原始业务数据中存在大量缺失值与异常值的问题，依据数据字典与业务规则制定清洗标准；使用Python中的Pandas工具对销售订单与用户行为日志进行预处理，包括处理重复值、填充空值、修正格式错误；将清洗后的数据与历史版本进行比对验证，确保数据一致性，使得后续分析任务的数据错误率降低XXX%，单次清洗任务平均节省工时约XXX小时。
2.特征工程：为提升用户流失预警模型的准确性，基于业务理解从用户交易频率、客单价、最近购买时间等维度构造基础特征；采用统计方法计算周期性购买趋势与消费能力波动等衍生指标；使用特征选择方法评估特征重要性，筛选出关键特征集输入模型，帮助模型准确率在验证集上初步提升X个百分点，特征构造效率通过脚本化提升XXX%。
3.模型辅助：协助算法工程师进行模型训练与评估，负责准备标注好的训练数据集与测试数据集；使用Scikit-learn库运行基础的分类与回归模型，记录不同参数下的性能指标变化；根据评估结果生成模型性能对比报告，标注出ROC曲线与混淆矩阵中的关键信息，支持工程师完成XXX次迭代优化，将模型验证周期平均缩短XXX小时。
4.报告输出：根据每周业务分析需求，从数据仓库中提取关键指标数据；使用SQL语句查询用户分层结果与产品销量趋势，结合Excel与简单图表进行可视化呈现；撰写数据摘要与初步结论，形成标准化数据简报模板，共完成XXX份周期性报告，报告产出时效性提升XXX%，支持销售与运营部门决策。
工作业绩：
1.累计处理清洗超过XXX万条业务数据，保障了用户画像与销售分析项目的数据供给质量与时效。
2.参与构建并优化了包含XXX个有效特征的特征库，直接支持的用户流失预测模型准确率达到X
X.X%。
3.协助完成XXX个模型版本的训练与基础评估工作，输出模型迭代记录与性能报告XXX份。
4.独立产出周期性数据报告XXX份，建立报告模板X套，获得业务部门采纳与正面反馈。
[项目经历]
项目名称：电商用户画像构建
担任角色：项目负责人
公司为某中型电商平台提供的核心数据分析项目，原有客户标签体系较为粗糙，仅依赖基础人口属性，无法支撑精准营销活动的需求。平台日均产生XXX万条行为数据，但数据分散在多个业务库中，存在口径不一致问题。项目目标是通过整合多源数据，构建精细化用户画像，为个性化推荐和广告投放提供依据。
项目业绩：
1.成功整合多源数据构建统一用户视图，形成包含XXX个特征维度的用户标签体系。
2.用户细分模型将客户群体有效划分为X个具有显著差异的层级，支持了后续精准营销活动，试点活动点击率提升XXX%。
3.输出的用户画像分析报告被客户采纳为核心运营参考文档，项目成果推动客户续签年度数据服务合同。
[教育背景]
南京邮电大学
数据科学与大数据技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、数据库原理等核心课程。参与机器学习课程设计项目，使用Python完成鸢尾花数据集分类任务，实现了从数据预处理、特征选择到模型训练与评估的全流程，最终模型准确率达到XX%。熟练使用Python进行数据分析，掌握SQL进行数据库查询，了解Linux基础操作。