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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于人工智能行业解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为电商、零售等行业提供智能数据分析与用户增长服务，产品已服务于超过XXX家企业客户。
工作概述：
1.数据清洗：为解决原始数据杂乱影响建模的问题，梳理并明确数据清洗规则；负责通过SQL和Python脚本处理订单与用户行为数据，去除重复值并填补主要字段缺失值；将清洗后的数据导入新表并追踪质量，清洗后数据可用字段比例提升至XXX%。
2.特征工程：为提升预测模型效果，根据业务知识选取并组合关键特征变量；利用时间窗口计算用户购买频率与金额特征，通过相关性分析筛选有效特征；构建的特征集在后续模型训练中被采纳，使模型在测试集上效果稳定提升。
3.模型训练：参与用户流失预警模型的构建，负责使用Python调用机器学习库训练基础模型；通过网格搜索调整模型关键参数，记录不同参数组合下的预测准确率与召回率；协助完成模型验证，最终模型在验证集上的准确率达到XXX%。
4.报告撰写：为支持业务决策，定期整理数据分析与模型训练成果；将关键数据指标与模型表现汇总成可视化图表，形成分析报告文档；报告内容清晰说明了数据变化趋势与模型价值，获得业务部门采纳，用于优化运营策略。
工作业绩：
1.累计完成清洗与处理XXX万条业务数据，数据质量达标率提升XXX%。
2.参与构建并优化X个核心业务特征，模型输入特征维度增加XXX%。
3.协助训练并验证X个预测模型，其中一个模型准确率达到业务要求基准。
4.独立完成并交付X份数据分析报告，报告内容被引用为业务会议讨论材料。
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XXX电商客户提供的用户精细化运营项目，客户拥有百万级用户但营销活动成本高、转化率低，缺乏有效的用户价值识别方法。项目目标是通过数据挖掘对用户进行价值分层，并针对不同层级设计差异化营销策略，以提升营销投入产出比。
项目职责：
1.数据处理：负责从客户数据库中提取近一年的用户交易与行为日志，使用Python的Pandas库进行数据合并与清洗，剔除无效测试账号数据，为后续分析准备干净的数据集。
2.分析支持：根据项目方案，利用SQL统计用户消费频率、最近消费时间与消费金额基础指标，协助构建RFM用户价值评分模型，输出初步用户分层名单。
3.模型辅助：协助算法工程师测试不同聚类算法对用户分群的效果，记录K-Means与DBSCAN等算法在不同参数下的分群轮廓系数，为确定最终分层方案提供数据依据。
4.效果跟踪：在策略上线后，定期追踪不同用户层级在营销活动中的点击率与转化率数据，对比活动前后数据变化，将结果整理反馈给项目组。
项目业绩：
1.项目完成对XXX万用户的价值分层，用户被划分为X个核心价值层级。
2.基于分层结果的试点营销活动，目标用户群响应率提升XXX%，活动成本节约XXX%。
3.项目产出的用户分层方法论与操作流程文档，成为团队后续服务类似客户的标准模板之一。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据结构、机器学习、数据库原理等课程，熟练掌握Python进行数据分析及Scikit-learn库基础应用。课程设计完成一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，负责数据预处理与相似度计算模块的实现，系统能够为测试用户生成个性化推荐列表。
自我评价
培训经历
系统学习了大数据平台基础与数据分析方法，理解分布式数据处理流程。在后续的课程项目中，应用MaxCompute完成海量日志数据的离线处理任务，将数据聚合查询效率提升XXX%，并独立完成了分析报告的数据图表制作部分。
应届生数据挖掘细致简历模板
205人使用适用人群: #数据挖掘 #应届生[<1年]
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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科技是一家专注于人工智能行业解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为电商、零售等行业提供智能数据分析与用户增长服务，产品已服务于超过XXX家企业客户。
工作概述：
1.数据清洗：为解决原始数据杂乱影响建模的问题，梳理并明确数据清洗规则；负责通过SQL和Python脚本处理订单与用户行为数据，去除重复值并填补主要字段缺失值；将清洗后的数据导入新表并追踪质量，清洗后数据可用字段比例提升至XXX%。
2.特征工程：为提升预测模型效果，根据业务知识选取并组合关键特征变量；利用时间窗口计算用户购买频率与金额特征，通过相关性分析筛选有效特征；构建的特征集在后续模型训练中被采纳，使模型在测试集上效果稳定提升。
3.模型训练：参与用户流失预警模型的构建，负责使用Python调用机器学习库训练基础模型；通过网格搜索调整模型关键参数，记录不同参数组合下的预测准确率与召回率；协助完成模型验证，最终模型在验证集上的准确率达到XXX%。
4.报告撰写：为支持业务决策，定期整理数据分析与模型训练成果；将关键数据指标与模型表现汇总成可视化图表，形成分析报告文档；报告内容清晰说明了数据变化趋势与模型价值，获得业务部门采纳，用于优化运营策略。
工作业绩：
1.累计完成清洗与处理XXX万条业务数据，数据质量达标率提升XXX%。
2.参与构建并优化X个核心业务特征，模型输入特征维度增加XXX%。
3.协助训练并验证X个预测模型，其中一个模型准确率达到业务要求基准。
4.独立完成并交付X份数据分析报告，报告内容被引用为业务会议讨论材料。
[项目经历]
项目名称：电商用户价值分层与营销策略项目
担任角色：项目负责人
公司为XXX电商客户提供的用户精细化运营项目，客户拥有百万级用户但营销活动成本高、转化率低，缺乏有效的用户价值识别方法。项目目标是通过数据挖掘对用户进行价值分层，并针对不同层级设计差异化营销策略，以提升营销投入产出比。
项目业绩：
1.项目完成对XXX万用户的价值分层，用户被划分为X个核心价值层级。
2.基于分层结果的试点营销活动，目标用户群响应率提升XXX%，活动成本节约XXX%。
3.项目产出的用户分层方法论与操作流程文档，成为团队后续服务类似客户的标准模板之一。
[教育背景]
河北大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数据结构、机器学习、数据库原理等课程，熟练掌握Python进行数据分析及Scikit-learn库基础应用。课程设计完成一个基于协同过滤算法的电影推荐系统，负责数据预处理与相似度计算模块的实现，系统能够为测试用户生成个性化推荐列表。