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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX数据是专注于为本地零售企业提供数据分析服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是帮助商超、便利店等客户分析销售数据、优化商品陈列与库存，产品服务于超过XXX家门店，与多家区域连锁品牌建立长期合作。
工作概述：
1.数据清洗：接手来自商超POS系统的原始销售数据，与业务部门沟通明确分析目标，制定针对商品编码、交易时间、金额等字段的清洗规则；利用Python脚本处理缺失值与异常值，建立每日自动化清洗流程；通过流程优化，将单批次数据处理时间从X小时缩短至Y小时，数据可用率提升至XXX%。
2.特征工程：为预测商品周销量，从清洗后数据中提取商品价格、促销标志、节假日、店铺位置等特征；应用统计方法进行特征相关性分析，筛选出关键影响因子；构造如周销量环比、季节性指数等复合特征，通过模型测试验证新特征有效性，将特征构建效率提升XXX%，特征库扩充至XXX个。
3.模型训练：使用筛选后的特征集，对比线性回归、决策树等算法的预测效果；根据业务方对可解释性的要求，重点调优决策树模型参数，通过交叉验证确定最优深度与叶子节点数；将数据集按时间顺序划分为训练集与测试集，评估模型在模拟真实场景下的表现，最终模型在测试集上的准确率达到XXX%。
4.模型部署：将训练好的预测模型封装为Python函数，并编写调用接口文档；协助开发同事将模型集成到客户使用的Web报表系统中；设置简单的监控机制，定期检查模型输入数据的分布是否发生偏移，确保模型在线上环境稳定运行，系统稳定性达到XXX%。
工作业绩：
1.独立完成超过XXX万条零售交易数据的清洗与整理，支撑季度商品分析报告生成。
2.构建并维护包含XXX个有效特征的工程库，助力销售预测模型准确率提升XXX%。
3.主导完成X个核心预测模型的训练与调优任务，模型上线后辅助客户将特定品类库存周转天数降低X天。
4.成功协助部署X个模型至生产环境，模型服务接口日均调用稳定在XXX次以上，支持XXX家门店的日常运营决策。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司与某城市商业银行合作的风险控制项目，原有规则系统误报率高且无法应对新型欺诈手段，导致日均需人工复核的警报量达XXX条，客户投诉率月均增长X%。项目目标是利用持卡人近一年的脱敏交易数据，构建机器学习模型以更精准地识别可疑交易，降低人工复核压力并减少欺诈损失。
项目职责：
1.数据预处理：负责XXX万条脱敏交易数据的清洗与集成工作，统一时间格式与金额单位，处理类别型变量编码，划分训练集与测试集。
2.特征构建：基于交易时间、地点、金额、商户类型等原始字段，构造如交易频率、交易金额波动、异地交易标志等XXX余个行为特征。
3.模型开发：使用Python的Scikit-learn库，尝试并对比逻辑回归、随机森林、XGBoost等算法在欺诈识别任务上的效果，通过网格搜索进行参数调优。
4.部署与监控：将最终选定的XGBoost模型打包为PMML格式交付，协助撰写模型性能评估报告与监控指标说明文档。
项目业绩：
1.完成对XXX万条交易记录的处理与特征工程，构建特征维度达XXX个。
2.开发的XGBoost模型将欺诈交易识别的准确率提升至X
X.X%，同时将误报率降低了XXX%。
3.模型上线后，预计可为银行每日减少人工复核警报XXX条，月均降低潜在欺诈损失约XXX万元。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、数据库系统等核心课程。参与课程设计《基于用户评分的电影推荐系统》，负责协同过滤算法的实现与评估部分，使用Python及Pandas、Scikit-learn库完成数据处理与模型构建，最终项目评分达到XX/XXX分。熟练使用Python进行数据分析，掌握SQL进行基础查询，了解Linux系统基本操作。
自我评价
培训经历
系统学习了从数据采集、清洗、分析到建模展示的全流程方法论。将所学统计分析、预测建模知识应用于银行欺诈识别项目，通过严谨的特征工程与模型选型，为提升模型识别准确率提供了关键支持。
在校生数据挖掘商务简历模板
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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数据是专注于为本地零售企业提供数据分析服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是帮助商超、便利店等客户分析销售数据、优化商品陈列与库存，产品服务于超过XXX家门店，与多家区域连锁品牌建立长期合作。
工作概述：
1.数据清洗：接手来自商超POS系统的原始销售数据，与业务部门沟通明确分析目标，制定针对商品编码、交易时间、金额等字段的清洗规则；利用Python脚本处理缺失值与异常值，建立每日自动化清洗流程；通过流程优化，将单批次数据处理时间从X小时缩短至Y小时，数据可用率提升至XXX%。
2.特征工程：为预测商品周销量，从清洗后数据中提取商品价格、促销标志、节假日、店铺位置等特征；应用统计方法进行特征相关性分析，筛选出关键影响因子；构造如周销量环比、季节性指数等复合特征，通过模型测试验证新特征有效性，将特征构建效率提升XXX%，特征库扩充至XXX个。
3.模型训练：使用筛选后的特征集，对比线性回归、决策树等算法的预测效果；根据业务方对可解释性的要求，重点调优决策树模型参数，通过交叉验证确定最优深度与叶子节点数；将数据集按时间顺序划分为训练集与测试集，评估模型在模拟真实场景下的表现，最终模型在测试集上的准确率达到XXX%。
4.模型部署：将训练好的预测模型封装为Python函数，并编写调用接口文档；协助开发同事将模型集成到客户使用的Web报表系统中；设置简单的监控机制，定期检查模型输入数据的分布是否发生偏移，确保模型在线上环境稳定运行，系统稳定性达到XXX%。
工作业绩：
1.独立完成超过XXX万条零售交易数据的清洗与整理，支撑季度商品分析报告生成。
2.构建并维护包含XXX个有效特征的工程库，助力销售预测模型准确率提升XXX%。
3.主导完成X个核心预测模型的训练与调优任务，模型上线后辅助客户将特定品类库存周转天数降低X天。
4.成功协助部署X个模型至生产环境，模型服务接口日均调用稳定在XXX次以上，支持XXX家门店的日常运营决策。
[项目经历]
项目名称：银行信用卡交易欺诈识别模型
担任角色：项目负责人
公司与某城市商业银行合作的风险控制项目，原有规则系统误报率高且无法应对新型欺诈手段，导致日均需人工复核的警报量达XXX条，客户投诉率月均增长X%。项目目标是利用持卡人近一年的脱敏交易数据，构建机器学习模型以更精准地识别可疑交易，降低人工复核压力并减少欺诈损失。
项目业绩：
1.完成对XXX万条交易记录的处理与特征工程，构建特征维度达XXX个。
2.开发的XGBoost模型将欺诈交易识别的准确率提升至X
X.X%，同时将误报率降低了XXX%。
3.模型上线后，预计可为银行每日减少人工复核警报XXX条，月均降低潜在欺诈损失约XXX万元。
[教育背景]
河南大学
计算机科学与技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、数据库系统等核心课程。参与课程设计《基于用户评分的电影推荐系统》，负责协同过滤算法的实现与评估部分，使用Python及Pandas、Scikit-learn库完成数据处理与模型构建，最终项目评分达到XX/XXX分。熟练使用Python进行数据分析，掌握SQL进行基础查询，了解Linux系统基本操作。