XXX科技是一家为本地零售商家提供数字化运营解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是通过数据分析帮助中小商家优化商品结构和营销策略，产品服务于超过XXX家门店，与多个区域零售品牌建立了合作关系。

工作概述：

1.数据收集：为支持业务部门分析需求，负责从公司订单系统和门店POS系统中提取销售数据；使用SQL工具查询并导出每日数据报表，与运营同事核对关键字段的准确性；每周处理数据需求约XXX项，将数据提取的完整率提升至XXX%。

2.数据处理：针对原始数据中的缺失值和错误格式进行清洗，建立标准化的清洗流程；利用Excel和Python脚本对商品类目、销售时间等字段进行统一规范；通过流程优化，单次数据处理任务的平均耗时降低XXX分钟，数据可用性提高XXX%。

3.数据分析：协助分析师进行基础的数据分析工作，包括计算销售额环比、统计商品热销榜单、分析促销活动效果等；使用描述性统计方法产出初步结论，为后续深度分析提供方向；独立完成门店客流量与销售额的关联分析，发现X个关键影响因素。

4.报告撰写：根据分析结果，使用图表工具制作数据可视化看板；撰写每周销售数据简报，清晰呈现核心指标变化趋势；优化报告模板后，报告产出效率提升XXX%，并获得业务方采纳用于周会复盘。

工作业绩：

1.独立完成XXX次数据提取与清洗任务，保障了业务分析的数据供应稳定。

2.优化数据处理脚本，将数据准备的效率提升XXX%，支持了季度销售复盘项目。

3.辅助产出XXX份销售数据分析简报，其中XX份结论被用于调整门店备货策略。

4.通过数据核对发现并修正了系统源数据中的XXX处逻辑错误，提升了数据质量。

公司为帮助合作零售品牌优化库存而设立的项目，原有分析依赖人工报表，无法快速识别滞销商品与销售趋势，导致门店库存周转天数长达XXX天，在季度促销期间，因缺货和积压造成的预估损失占比达X%。项目目标是通过数据分析建立商品健康度评估模型，服务XXX家试点门店。

项目业绩：

1.完成XXX万条销售记录的清洗与整合，数据准确率达到XXX%，支撑了后续模型开发。

2.构建的指标体系被项目组采纳，成功应用于XXX家试点门店，辅助识别出XXX个低效SKU。

3.通过数据分析支持，试点门店的平均库存周转天数优化了X天。

4.参与制作的数据看板获得业务方好评，成为门店经理每周巡店的固定工具。

GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修统计学、计量经济学及多元统计分析核心课程，参与校内销售数据预测分析课程项目，在团队中负责数据清洗与回归模型构建部分，使用Python完成数据分析报告。熟悉SQL数据库查询及Excel数据分析工具，掌握Tableau基础可视化操作。