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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX数据是一家专注于电商与零售领域数据分析与智能决策的服务商，团队规模约XXX人，核心业务是为中型电商平台及连锁品牌提供用户行为分析、精准营销与销量预测服务，产品已应用于超过XXX家客户，与多个行业的头部品牌建立了数据合作。
工作概述：
1.数据处理：负责清洗与分析电商平台产生的用户行为日志，依据业务需求使用SQL提取订单、点击流等多维度数据；设计并执行数据清洗规则，处理缺失值与异常值，确保后续分析的准确性；将清洗后的数据按主题分类存储，支持团队日常分析，数据交付时效提升XXX%。
2.特征工程：参与构建用户画像与商品销量预测模型的特征集，基于业务理解从原始数据中衍生出购买周期、品类偏好等XXX个新特征；通过相关性分析和特征重要性评估，筛选出有效特征变量；建立特征生产流水线，将特征构建效率提升XXX%。
3.模型辅助：协助资深工程师训练与调优基础机器学习模型，主要参与逻辑回归与决策树模型在用户流失预警场景的应用；使用Python编写脚本进行参数网格搜索与交叉验证，记录模型性能指标；通过特征组合调整，辅助模型准确率提升X个百分点。
4.分析报告：根据运营部门的需求，定期输出用户活跃度、商品转化漏斗等主题的月度分析报告；使用Tableau制作可视化图表，直观展示核心指标趋势与业务洞察；报告内容直接支持了XXX次营销活动的策略调整，报告产出周期缩短XXX%。
工作业绩：
1.独立完成超过XXX万条原始行为数据的清洗与预处理任务，数据准确率满足业务要求。
2.为X个预测模型构建并维护特征库，包含有效特征XXX个，支撑模型稳定迭代。
3.辅助完成用户流失预警模型的季度调优，使模型在测试集上的召回率稳定在XX%以上。
4.累计产出专项数据分析报告XX份，被业务部门采纳并应用的结论占比达XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为某中型美妆电商平台提供的客户数据平台优化项目，原有用户标签体系粗糙，营销活动盲目群发导致响应率不足X%，资源浪费严重。项目目标是构建精细化的用户价值分层模型，并预测用户对特定营销活动的响应概率，以实现精准触达，提升营销投资回报率。
项目职责：
1.数据准备：负责从客户数据库中提取近一年的用户交易、浏览及活动参与数据，进行数据合并与时间窗口划定，产出可供模型使用的宽表。
2.特征构建：基于RFM模型框架，计算用户最近购买时间、消费频率与金额，并结合浏览深度、品类偏好等行为数据，衍生出XXX个基础特征。
3.模型实施：在指导下使用Scikit-learn库应用K-Means算法进行用户聚类，协助完成聚类数量评估与轮廓系数计算，产出用户分群结果。
4.效果验证：协助设计A/B测试方案，对比新分层策略与旧策略下的营销响应率与客单价，完成测试数据收集与初步结果分析。
项目业绩：
1.成功将平台用户划分为X个具有明显行为差异的价值层级，为运营提供了清晰的用户视图。
2.基于用户分层的精准营销试点活动，其点击率与转化率相比传统群发方式分别提升XXX%与XXX%。
3.营销活动的成本投入产出比优化了XXX%，客户对数据服务的满意度评分达到XX分。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、统计学等核心课程，参与电商评论情感分析课程项目（使用Python与文本分类算法），在团队中负责数据爬取与清洗模块，构建了包含XXX万条评论的数据集，熟悉SQL数据库查询与Pandas数据分析库的基本操作。
自我评价
培训经历
系统学习了大数据平台基础与数据处理流程，将认证中的项目管理与方法论应用于实际电商数据分析工作，在数据清洗环节引入更规范的质量检查步骤，使数据问题发现效率提升XXX%，并借鉴了数据分层架构思想优化了本地分析数据的存储与管理方式。
应届生数据挖掘创新简历模板
566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数据是一家专注于电商与零售领域数据分析与智能决策的服务商，团队规模约XXX人，核心业务是为中型电商平台及连锁品牌提供用户行为分析、精准营销与销量预测服务，产品已应用于超过XXX家客户，与多个行业的头部品牌建立了数据合作。
工作概述：
1.数据处理：负责清洗与分析电商平台产生的用户行为日志，依据业务需求使用SQL提取订单、点击流等多维度数据；设计并执行数据清洗规则，处理缺失值与异常值，确保后续分析的准确性；将清洗后的数据按主题分类存储，支持团队日常分析，数据交付时效提升XXX%。
2.特征工程：参与构建用户画像与商品销量预测模型的特征集，基于业务理解从原始数据中衍生出购买周期、品类偏好等XXX个新特征；通过相关性分析和特征重要性评估，筛选出有效特征变量；建立特征生产流水线，将特征构建效率提升XXX%。
3.模型辅助：协助资深工程师训练与调优基础机器学习模型，主要参与逻辑回归与决策树模型在用户流失预警场景的应用；使用Python编写脚本进行参数网格搜索与交叉验证，记录模型性能指标；通过特征组合调整，辅助模型准确率提升X个百分点。
4.分析报告：根据运营部门的需求，定期输出用户活跃度、商品转化漏斗等主题的月度分析报告；使用Tableau制作可视化图表，直观展示核心指标趋势与业务洞察；报告内容直接支持了XXX次营销活动的策略调整，报告产出周期缩短XXX%。
工作业绩：
1.独立完成超过XXX万条原始行为数据的清洗与预处理任务，数据准确率满足业务要求。
2.为X个预测模型构建并维护特征库，包含有效特征XXX个，支撑模型稳定迭代。
3.辅助完成用户流失预警模型的季度调优，使模型在测试集上的召回率稳定在XX%以上。
4.累计产出专项数据分析报告XX份，被业务部门采纳并应用的结论占比达XXX%。
[项目经历]
项目名称：电商用户价值分层与营销响应预测
担任角色：项目负责人
公司为某中型美妆电商平台提供的客户数据平台优化项目，原有用户标签体系粗糙，营销活动盲目群发导致响应率不足X%，资源浪费严重。项目目标是构建精细化的用户价值分层模型，并预测用户对特定营销活动的响应概率，以实现精准触达，提升营销投资回报率。
项目业绩：
1.成功将平台用户划分为X个具有明显行为差异的价值层级，为运营提供了清晰的用户视图。
2.基于用户分层的精准营销试点活动，其点击率与转化率相比传统群发方式分别提升XXX%与XXX%。
3.营销活动的成本投入产出比优化了XXX%，客户对数据服务的满意度评分达到XX分。
[教育背景]
广东工业大学
数据科学与大数据技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据挖掘、机器学习、统计学等核心课程，参与电商评论情感分析课程项目（使用Python与文本分类算法），在团队中负责数据爬取与清洗模块，构建了包含XXX万条评论的数据集，熟悉SQL数据库查询与Pandas数据分析库的基本操作。