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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注电商SaaS服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品是为中小零售商提供智能进销存管理与数据分析平台，服务超过XXX万商家，与多家知名支付平台及物流服务商建立了深度合作。
工作概述：
1.数据体系建设：为解决业务数据口径不一问题，牵头梳理核心业务指标XXX个；与产研部门协作设计数据仓库分层模型，主导开发标准化数据报表XXX张；建立数据字典与取数SOP，将核心报表复用率提升XXX%，减少了重复取数需求。
2.数据监控：负责搭建公司级业务数据监控体系，覆盖流量、交易、用户核心看板；设定关键指标阈值并配置自动告警规则，每日编写数据异常简报；推动相关团队跟进处理，将主要业务指标波动发现与定位时间平均缩短XXX小时。
3.专题分析：针对销售转化率下降问题，独立设计分析框架，通过漏斗模型与用户分群定位流失环节；提出优化商品详情页结构与结算流程的建议，并跟进AB测试实验；推动相关功能上线后，核心转化路径完成率提升XXX个百分点。
4.数据可视化：主导从传统报表工具向BI平台迁移项目，依据部门需求设计驾驶舱与自助分析模块；培训业务人员XXX人次掌握自助取数技能，使得业务部门对经营数据的自主查询比例提升至XXX%。
5.用户画像：为支持精细化运营，构建包含XXX个标签的用户画像体系；基于RFM模型与聚类算法划分用户价值等级，产出用户分层运营策略报告；策略应用后，高价值用户活跃度与复购率分别提升XXX%和XXX%。
6.数据建模：为提升销售预测准确性，利用时间序列与机器学习算法构建月度销量预测模型；整合历史销售、促销活动及外部市场数据，通过特征工程优化模型，将预测误差率从XXX%降低至XXX%，为供应链备货提供关键依据。
7.数据驱动：建立月度业务复盘机制，用数据解读业务表现并定位问题；推动建立数据产品需求评估流程，主导评估并落地了X个数据产品需求，如库存健康度预警系统，助力采购成本优化XXX%。
工作业绩：
1.构建公司核心数据指标体系与报表体系，统一了XXX个业务口径，支撑公司日常决策。
2.数据监控体系上线后，重大业务问题响应时间缩短XXX%，保障了业务稳定性。
3.完成XXX项深度专题分析，其中X项分析结论直接驱动产品功能改进，带来营收增长约XXX万元。
4.BI平台推广后，数据需求交付周期平均缩短XXX%，解放了数据分析团队产能。
5.用户画像体系服务XXX个运营场景，策略性活动GMV平均提升XXX%。
6.销量预测模型应用于X个核心品类，平均库存周转天数优化XXX天。
7.推动数据驱动文化，主导的数据项目帮助公司整体人效提升约XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心SaaS产品的重要增值模块项目，原有手动经验备货模式导致商家库存周转效率低，平均滞销风险高达XX%，且无法应对大促期间的销量波动。项目目标是通过数据模型为商家提供智能补货建议，以提升客户粘性与续费率。项目服务超XXX万商家，处理日均XXX万级别的商品交易数据。
项目职责：
1.需求分析与方案设计：深度调研XXX家典型客户及内部供应链团队，明确预测精度与库存成本的核心矛盾；设计融合销量预测、安全库存计算与采购建议的完整数据产品方案，并定义核心成功指标。
2.预测模型开发：负责销量预测模型的技术选型与开发，对比并融合时间序列（Prophet）与机器学习（XGBoost）算法；处理商品数据中的季节性、促销活动与缺失值问题，通过网格搜索优化模型参数。
3.数据 pipeline 构建：协调数据仓库团队，构建从原始交易数据到模型输入特征的数据处理流水线；确保数据处理的稳定性与时效性，满足T+1的预测数据更新需求。
4.系统效果评估与迭代：设计模型效果评估体系与AB测试方案，监控模型上线后的预测准确率与业务指标变化；基于反馈数据持续迭代模型与策略，优化补货建议的采纳率。
项目业绩：
1.项目成功上线，覆盖公司XXX%的核心付费客户，商家月度活跃使用率达到XXX%。
2.销量预测模型在测试集上的平均绝对误差率（MAPE）控制在XXX%以内，优于原有经验判断。
3.使用该系统的商家平均库存周转天数缩短XXX天，滞销sku占比降低XXX个百分点。
4.该功能成为产品重要卖点，助力客户续费率提升XXX%，并带动了XXX个新客户的采购决策。
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Python数据分析及SQL查询语言。参与校园二手交易平台数据分析课程设计，负责用户行为数据清洗、交易漏斗分析与可视化报告撰写，项目获评优秀。
自我评价
培训经历
系统学习了从数据采集、处理到建模分析的完整方法论。将认证中所学的统计检验与模型评估方法应用于实际AB测试与销售预测项目中，提升了分析结论的严谨性与模型的可解释性，相关实践被纳入部门分析规范。
高级数据分析师清爽简历模板
614人使用适用人群: #数据分析师 #高级[5-10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科技是一家专注电商SaaS服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心产品是为中小零售商提供智能进销存管理与数据分析平台，服务超过XXX万商家，与多家知名支付平台及物流服务商建立了深度合作。
工作概述：
1.数据体系建设：为解决业务数据口径不一问题，牵头梳理核心业务指标XXX个；与产研部门协作设计数据仓库分层模型，主导开发标准化数据报表XXX张；建立数据字典与取数SOP，将核心报表复用率提升XXX%，减少了重复取数需求。
2.数据监控：负责搭建公司级业务数据监控体系，覆盖流量、交易、用户核心看板；设定关键指标阈值并配置自动告警规则，每日编写数据异常简报；推动相关团队跟进处理，将主要业务指标波动发现与定位时间平均缩短XXX小时。
3.专题分析：针对销售转化率下降问题，独立设计分析框架，通过漏斗模型与用户分群定位流失环节；提出优化商品详情页结构与结算流程的建议，并跟进AB测试实验；推动相关功能上线后，核心转化路径完成率提升XXX个百分点。
4.数据可视化：主导从传统报表工具向BI平台迁移项目，依据部门需求设计驾驶舱与自助分析模块；培训业务人员XXX人次掌握自助取数技能，使得业务部门对经营数据的自主查询比例提升至XXX%。
5.用户画像：为支持精细化运营，构建包含XXX个标签的用户画像体系；基于RFM模型与聚类算法划分用户价值等级，产出用户分层运营策略报告；策略应用后，高价值用户活跃度与复购率分别提升XXX%和XXX%。
6.数据建模：为提升销售预测准确性，利用时间序列与机器学习算法构建月度销量预测模型；整合历史销售、促销活动及外部市场数据，通过特征工程优化模型，将预测误差率从XXX%降低至XXX%，为供应链备货提供关键依据。
7.数据驱动：建立月度业务复盘机制，用数据解读业务表现并定位问题；推动建立数据产品需求评估流程，主导评估并落地了X个数据产品需求，如库存健康度预警系统，助力采购成本优化XXX%。
工作业绩：
1.构建公司核心数据指标体系与报表体系，统一了XXX个业务口径，支撑公司日常决策。
2.数据监控体系上线后，重大业务问题响应时间缩短XXX%，保障了业务稳定性。
3.完成XXX项深度专题分析，其中X项分析结论直接驱动产品功能改进，带来营收增长约XXX万元。
4.BI平台推广后，数据需求交付周期平均缩短XXX%，解放了数据分析团队产能。
5.用户画像体系服务XXX个运营场景，策略性活动GMV平均提升XXX%。
6.销量预测模型应用于X个核心品类，平均库存周转天数优化XXX天。
7.推动数据驱动文化，主导的数据项目帮助公司整体人效提升约XXX%。
[项目经历]
项目名称：电商SaaS平台销售预测与库存优化系统
担任角色：项目负责人
公司核心SaaS产品的重要增值模块项目，原有手动经验备货模式导致商家库存周转效率低，平均滞销风险高达XX%，且无法应对大促期间的销量波动。项目目标是通过数据模型为商家提供智能补货建议，以提升客户粘性与续费率。项目服务超XXX万商家，处理日均XXX万级别的商品交易数据。
项目业绩：
1.项目成功上线，覆盖公司XXX%的核心付费客户，商家月度活跃使用率达到XXX%。
2.销量预测模型在测试集上的平均绝对误差率（MAPE）控制在XXX%以内，优于原有经验判断。
3.使用该系统的商家平均库存周转天数缩短XXX天，滞销sku占比降低XXX个百分点。
4.该功能成为产品重要卖点，助力客户续费率提升XXX%，并带动了XXX个新客户的采购决策。
[教育背景]
广东工业大学
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Python数据分析及SQL查询语言。参与校园二手交易平台数据分析课程设计，负责用户行为数据清洗、交易漏斗分析与可视化报告撰写，项目获评优秀。