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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注新零售领域的SaaS服务商，团队规模约XXX人，核心业务是为连锁零售品牌提供线上线下数据融合与分析解决方案，产品服务于超过XXX家门店，与多家区域头部零售企业建立长期合作。
工作概述：
1.数据体系建设：为支持业务部门精细化运营需求，牵头搭建公司级数据分析指标体系；与产品、运营部门协同梳理核心业务流程，定义XXX个关键业务指标并明确计算口径；主导指标库在数据仓库中的落地与ETL开发，通过数据校验和定期巡检保障数据准确性，使报表数据一致性问题减少XXX%。
2.业务分析支持：响应日常业务分析需求，使用SQL从数据库中提取数据，结合Excel和PPT制作分析报告；针对市场部门发起的促销活动，设计A/B测试方案并追踪核心指标变化，输出活动效果复盘报告XXX份，为后续活动策略优化提供XXX条数据建议。
3.专项分析报告：独立负责用户流失分析和商品销售预测两个专项课题；针对用户流失问题，基于用户行为数据进行漏斗分析和聚类，识别出XXX个关键流失节点及XXX类高流失风险用户群体，提出针对性运营策略；商品销售预测模型上线后，将重点SKU的预测准确率提升至XXX%。
4.数据监控预警：搭建核心业务数据的自动化监控看板，每日定时检查数据波动；设置关键指标的阈值预警规则，当数据异常时通过企业微信自动通知相关业务负责人；通过监控提前发现并协助定位数据问题XXX次，平均问题响应时间缩短XXX小时。
5.数据可视化：使用Tableau和公司自研BI工具搭建面向管理层的经营概览仪表盘和面向业务部门的专题分析看板；优化图表类型和交互逻辑，降低业务人员的数据获取门槛，使得自助查询分析的使用率提升XXX%。
6.数据治理优化：在日常工作中沉淀业务知识和数据问题，参与数据字典和业务术语表的维护工作；推动数据口径在相关部门的对齐，减少因理解不一致导致的重复沟通，季度内相关会议时长减少XXX%。
工作业绩：
1.完成公司核心数据分析指标体系的从0到1搭建，涵盖XXX个业务场景，支撑超过XXX个日常报表的稳定运行。
2.累计交付各类业务分析报告与专题研究XXX份，其中XXX份报告结论被采纳并直接应用于业务决策，助力单次营销活动GMV提升XXX%。
3.构建的销售预测模型应用于XXX家门店的进货计划，将门店滞销库存比例降低XXX个百分点。
4.主导开发的XX个自动化数据看板被XXX个业务部门高频使用，月均访问量超过XXX次，替代了XXX%的人工报表需求。
5.通过数据监控与预警机制，累计规避潜在业务风险XXX次，间接减少运营损失预估XXX元。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为应对某大型连锁零售客户库存周转率低、缺货与滞销并存的核心痛点而设立的数据驱动项目。原有依赖店长经验的订货模式，导致全国XXX家门店的月度平均库存周转天数高达XXX天，畅销品缺货率常年超过XXX%，而滞销品库存占比达XXX%，严重影响了客户营收与合作关系。项目目标是通过历史销售数据、天气、节假日等多维度因子，构建精准的销量预测模型，并输出智能补货建议。
项目职责：
1.需求分析与数据准备：深入调研客户业务部门及门店的订货流程与痛点，明确预测颗粒度为单店单品单日；协调内部数据研发团队，完成对近X年销售数据、商品主数据、门店信息及外部天气数据的清洗、整合与特征工程，构建项目专属数据集。
2.模型开发与调优：负责预测模型的主体开发工作，对比测试了时序模型、回归模型及集成学习模型等多种方案；基于模型在测试集上的表现，最终选定以LightGBM为基础框架，通过网格搜索与交叉验证进行参数调优，将模型在验证集上的MAPE指标优化至XXX%。
3.系统落地与集成：将训练好的模型封装为API服务，供客户内部订货系统调用；设计并开发模型效果监控报表，每日跟踪模型预测准确率及库存健康度指标（如周转天数、缺货率）的变化。
4.效果验证与迭代：项目上线后，持续收集一线用户的反馈，针对特殊促销日预测不准的问题，引入活动日历特征进行模型迭代，提升了促销期预测稳定性。
项目业绩：
1.项目在客户XXX家试点门店运行X个月后，平均库存周转天数从XXX天下降至XXX天，滞销品库存占比降低XXX个百分点。
2.模型预测准确率（MAPE）达到XXX%，畅销品缺货率从XXX%降低至XXX%，直接支持客户该季度销售额环比提升XXX%。
3.项目成果获得客户高度认可，成功推动解决方案在客户其余XXX家门店的全面推广，并作为标杆案例助力公司拿下同类型新客户XXX家。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、统计学、数据挖掘等核心课程，熟练掌握SQL与Python数据分析基础。参与课程设计《电商用户行为分析系统》，负责从数据库查询、数据清洗到用户画像构建的全流程，使用Matplotlib完成可视化报告。具备使用Pandas进行数据预处理及Scikit-learn构建基础机器学习模型的能力。
自我评价
培训经历
系统化学习了统计分析、数据挖掘建模及业务分析的全套方法论。将认证所学的结构化分析框架应用于日常工作中，规范了从问题定义、数据探查到结论输出的分析流程。在销售预测项目中，应用了科学的模型评估与验证方法，保障了模型结果的稳定与可靠，项目关键指标达成预期。
中级数据分析师极简简历模板
573人使用适用人群: #数据分析师 #中级[3-5年]
[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：数据分析师
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 | 数据分析师
2024-09 - 2025-12
XXX科技是专注新零售领域的SaaS服务商，团队规模约XXX人，核心业务是为连锁零售品牌提供线上线下数据融合与分析解决方案，产品服务于超过XXX家门店，与多家区域头部零售企业建立长期合作。
工作概述：
1.数据体系建设：为支持业务部门精细化运营需求，牵头搭建公司级数据分析指标体系；与产品、运营部门协同梳理核心业务流程，定义XXX个关键业务指标并明确计算口径；主导指标库在数据仓库中的落地与ETL开发，通过数据校验和定期巡检保障数据准确性，使报表数据一致性问题减少XXX%。
2.业务分析支持：响应日常业务分析需求，使用SQL从数据库中提取数据，结合Excel和PPT制作分析报告；针对市场部门发起的促销活动，设计A/B测试方案并追踪核心指标变化，输出活动效果复盘报告XXX份，为后续活动策略优化提供XXX条数据建议。
3.专项分析报告：独立负责用户流失分析和商品销售预测两个专项课题；针对用户流失问题，基于用户行为数据进行漏斗分析和聚类，识别出XXX个关键流失节点及XXX类高流失风险用户群体，提出针对性运营策略；商品销售预测模型上线后，将重点SKU的预测准确率提升至XXX%。
4.数据监控预警：搭建核心业务数据的自动化监控看板，每日定时检查数据波动；设置关键指标的阈值预警规则，当数据异常时通过企业微信自动通知相关业务负责人；通过监控提前发现并协助定位数据问题XXX次，平均问题响应时间缩短XXX小时。
5.数据可视化：使用Tableau和公司自研BI工具搭建面向管理层的经营概览仪表盘和面向业务部门的专题分析看板；优化图表类型和交互逻辑，降低业务人员的数据获取门槛，使得自助查询分析的使用率提升XXX%。
6.数据治理优化：在日常工作中沉淀业务知识和数据问题，参与数据字典和业务术语表的维护工作；推动数据口径在相关部门的对齐，减少因理解不一致导致的重复沟通，季度内相关会议时长减少XXX%。
工作业绩：
1.完成公司核心数据分析指标体系的从0到1搭建，涵盖XXX个业务场景，支撑超过XXX个日常报表的稳定运行。
2.累计交付各类业务分析报告与专题研究XXX份，其中XXX份报告结论被采纳并直接应用于业务决策，助力单次营销活动GMV提升XXX%。
3.构建的销售预测模型应用于XXX家门店的进货计划，将门店滞销库存比例降低XXX个百分点。
4.主导开发的XX个自动化数据看板被XXX个业务部门高频使用，月均访问量超过XXX次，替代了XXX%的人工报表需求。
5.通过数据监控与预警机制，累计规避潜在业务风险XXX次，间接减少运营损失预估XXX元。
[项目经历]
项目名称：销售预测与库存优化项目
担任角色：项目负责人
公司为应对某大型连锁零售客户库存周转率低、缺货与滞销并存的核心痛点而设立的数据驱动项目。原有依赖店长经验的订货模式，导致全国XXX家门店的月度平均库存周转天数高达XXX天，畅销品缺货率常年超过XXX%，而滞销品库存占比达XXX%，严重影响了客户营收与合作关系。项目目标是通过历史销售数据、天气、节假日等多维度因子，构建精准的销量预测模型，并输出智能补货建议。
项目业绩：
1.项目在客户XXX家试点门店运行X个月后，平均库存周转天数从XXX天下降至XXX天，滞销品库存占比降低XXX个百分点。
2.模型预测准确率（MAPE）达到XXX%，畅销品缺货率从XXX%降低至XXX%，直接支持客户该季度销售额环比提升XXX%。
3.项目成果获得客户高度认可，成功推动解决方案在客户其余XXX家门店的全面推广，并作为标杆案例助力公司拿下同类型新客户XXX家。
[教育背景]
南京邮电大学
信息管理与信息系统 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、统计学、数据挖掘等核心课程，熟练掌握SQL与Python数据分析基础。参与课程设计《电商用户行为分析系统》，负责从数据库查询、数据清洗到用户画像构建的全流程，使用Matplotlib完成可视化报告。具备使用Pandas进行数据预处理及Scikit-learn构建基础机器学习模型的能力。