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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是一家专注于互联网消费金融领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是通过数据模型为金融机构提供个人信贷风险评估服务，产品服务于超过XXX家合作机构，日均处理信贷申请数据量达XXX万条。
工作概述：
1.数据清洗：为提升模型输入数据质量，制定针对信贷申请表的脏数据清洗规则，使用Python编写脚本自动处理缺失值与异常值，并将清洗步骤固化为团队共享函数库，使得关键字段数据覆盖率从XX%提升至XX%，单次清洗任务执行效率提升XXX%。
2.特征工程：依据业务经验与IV值分析，从原始用户行为数据中挖掘有效特征，通过时间窗口统计、交叉组合等方法批量生成特征变量，使用特征重要性排序筛选出TOP XXX个特征入模，主导构建的特征池覆盖XX个维度，将模型AUC稳定提升
X.XXX。
3.模型开发：参与信用评分卡与行为预测模型的迭代开发，负责逻辑回归与XGBoost模型的参数调优与训练，通过网格搜索与交叉验证确定最优参数组合，完成每周一次的模型例行训练与性能评估，确保模型KS值维持在
X.XX以上。
4.结果分析：负责模型上线前后的效果追踪与分析，定期产出模型性能监控报告，通过分析bad case定位特征失效或数据分布偏移问题，提出XXX条针对性的策略调整建议，辅助策略团队将模型误判率降低X%。
5.工具开发：为解决团队内部特征提取效率低下的问题，开发并封装了一组常用特征计算的Python工具包，统一了特征计算口径，减少了重复代码，使新项目特征构建周期平均缩短X个工作日。
6.流程优化：梳理并优化了从数据提取到模型部署上线的全流程，将部分人工校验环节自动化，编写了标准操作文档，推动团队协作流程规范化，使得项目平均交付时间减少XXX%。
工作业绩：
1.累计完成超过XXX份数据清洗与特征工程任务，支持了X个核心风控模型的迭代上线。
2.主导构建的特征池包含XXX个有效特征，应用于评分卡模型后，将模型的区分度（KS）提升了
X.XXX。
3.开发的内部工具包被团队X名同事采纳使用，将特征提取阶段的代码重复率降低了XX%。
4.通过流程优化与自动化脚本，将个人负责环节的工作效率整体提升XX%，保障项目按时交付率XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司为提升存量客户价值发起的重点项目，原有分析方式依赖人工从多张数据表中提取数据并计算指标，无法对XXX万存量用户进行实时监控，预警滞后长达X天，导致挽留成功率不足XX%。项目目标为构建自动化预警系统，提前X天识别潜在流失用户并推送运营名单。
项目职责：
1.负责用户流失样本的定义与构建，基于历史订单与登录行为数据，划分流失用户与活跃用户群体。
2.构建用户行为特征体系，从消费频率、金额、APP使用深度等XX个维度提取了近XXX个特征变量。
3.开发XGBoost分类预测模型，通过调整样本权重解决类别不平衡问题，并完成模型的训练与验证。
4.参与设计预警系统数据流，协助工程团队将模型预测结果以天为单位产出用户名单。
项目业绩：
1.上线的预警模型对用户流失的预测准确率达到X
X.X%，召回率达到XX%，达到业务预期。
2.系统实现自动化运行后，预警时效从X天缩短至实时，运营团队可提前X天介入潜在流失用户。
3.基于预警名单的挽留活动，使得目标用户群的次月留存率相对提升了
X.X%。
4.项目沉淀下的用户行为特征体系，被后续其他分析项目复用，节省了XXX人日工作量。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、统计学、数据库原理等核心课程，参与课程小组销售预测项目（使用Python+Pandas+Sklearn），负责数据预处理与线性回归模型构建部分，通过特征选择将模型预测误差降低X%，熟悉Linux开发环境与Git版本控制工具。
自我评价
培训经历
系统学习了数据挖掘的标准流程与建模方法论，将结构化的问题解决思路应用于实际工作。在用户流失预警项目中，严格遵循从业务理解、数据准备到模型评估的步骤，确保了项目方向正确与交付质量，项目关键指标达到预期。
初级数据挖掘轻商务简历模板
649人使用适用人群: #数据挖掘 #初级[1-3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科技是一家专注于互联网消费金融领域的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是通过数据模型为金融机构提供个人信贷风险评估服务，产品服务于超过XXX家合作机构，日均处理信贷申请数据量达XXX万条。
工作概述：
1.数据清洗：为提升模型输入数据质量，制定针对信贷申请表的脏数据清洗规则，使用Python编写脚本自动处理缺失值与异常值，并将清洗步骤固化为团队共享函数库，使得关键字段数据覆盖率从XX%提升至XX%，单次清洗任务执行效率提升XXX%。
2.特征工程：依据业务经验与IV值分析，从原始用户行为数据中挖掘有效特征，通过时间窗口统计、交叉组合等方法批量生成特征变量，使用特征重要性排序筛选出TOP XXX个特征入模，主导构建的特征池覆盖XX个维度，将模型AUC稳定提升
X.XXX。
3.模型开发：参与信用评分卡与行为预测模型的迭代开发，负责逻辑回归与XGBoost模型的参数调优与训练，通过网格搜索与交叉验证确定最优参数组合，完成每周一次的模型例行训练与性能评估，确保模型KS值维持在
X.XX以上。
4.结果分析：负责模型上线前后的效果追踪与分析，定期产出模型性能监控报告，通过分析bad case定位特征失效或数据分布偏移问题，提出XXX条针对性的策略调整建议，辅助策略团队将模型误判率降低X%。
5.工具开发：为解决团队内部特征提取效率低下的问题，开发并封装了一组常用特征计算的Python工具包，统一了特征计算口径，减少了重复代码，使新项目特征构建周期平均缩短X个工作日。
6.流程优化：梳理并优化了从数据提取到模型部署上线的全流程，将部分人工校验环节自动化，编写了标准操作文档，推动团队协作流程规范化，使得项目平均交付时间减少XXX%。
工作业绩：
1.累计完成超过XXX份数据清洗与特征工程任务，支持了X个核心风控模型的迭代上线。
2.主导构建的特征池包含XXX个有效特征，应用于评分卡模型后，将模型的区分度（KS）提升了
X.XXX。
3.开发的内部工具包被团队X名同事采纳使用，将特征提取阶段的代码重复率降低了XX%。
4.通过流程优化与自动化脚本，将个人负责环节的工作效率整体提升XX%，保障项目按时交付率XXX%。
[项目经历]
项目名称：用户流失预警系统
担任角色：项目负责人
公司为提升存量客户价值发起的重点项目，原有分析方式依赖人工从多张数据表中提取数据并计算指标，无法对XXX万存量用户进行实时监控，预警滞后长达X天，导致挽留成功率不足XX%。项目目标为构建自动化预警系统，提前X天识别潜在流失用户并推送运营名单。
项目业绩：
1.上线的预警模型对用户流失的预测准确率达到X
X.X%，召回率达到XX%，达到业务预期。
2.系统实现自动化运行后，预警时效从X天缩短至实时，运营团队可提前X天介入潜在流失用户。
3.基于预警名单的挽留活动，使得目标用户群的次月留存率相对提升了
X.X%。
4.项目沉淀下的用户行为特征体系，被后续其他分析项目复用，节省了XXX人日工作量。
[教育背景]
河北大学
数据科学与大数据技术 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修机器学习、统计学、数据库原理等核心课程，参与课程小组销售预测项目（使用Python+Pandas+Sklearn），负责数据预处理与线性回归模型构建部分，通过特征选择将模型预测误差降低X%，熟悉Linux开发环境与Git版本控制工具。