XXX数据是专注零售行业数据分析服务的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为连锁品牌提供线下门店客流、商品及销售数据采集与分析解决方案，产品服务于超过XXX家零售门店，与多家区域知名商超建立长期数据合作。

工作概述：

1.需求对接：依据数据产品需求，与数据分析师沟通明确数据采集的具体字段、频次与格式；梳理门店端数据上报流程中的常见问题，将模糊需求转化为清晰的操作清单与采集规则，减少后续沟通成本，需求理解准确率提升至XXX%。

2.数据采集：负责通过公司自研的移动端采集工具，在指定门店完成货架陈列、价格标签等现场数据采集；按照标准作业流程核对照片质量与信息完整性，每日定时上传至云端服务器，保障单店数据采集任务按时完成率在XXX%以上。

3.数据清洗：对采集回的原始数据进行初步校验，识别并标记照片模糊、信息缺失、格式错误等异常数据；使用基础脚本与Excel工具批量处理重复项与格式统一问题，将原始数据转化为可用格式，单人单日有效数据处理量达到XXX条。

4.报告输出：协助团队制作每周数据采集质量周报，汇总各门店任务完成进度、数据准确率等关键指标；通过图表可视化基础问题分布，为优化采集工具与培训材料提供数据依据，报告被采纳并推动采集SOP更新了X个环节。

工作业绩：

1.独立完成对XXX家试点门店的周期性数据采集任务，累计采集有效商品数据图片超过XXX张。

2.经手清洗与校验的数据条目超过XXX条，将交付给分析团队的数据可用率从X%提升至XX%。

3.通过流程梳理与问题反馈，协助将平均单店数据采集耗时降低了约XXX分钟。

4.输出的X份质量报告直接支持了采集工具App的X个版本迭代优化。

公司为某新兴消费品品牌提供的专项数据服务项目，品牌方缺乏对线上平台用户真实互动行为（如浏览、点击、停留）的一手数据，依赖平台后台有限报表，无法精准评估营销活动效果与页面设计优劣，导致广告投放优化决策滞后，月度营销预算浪费估计达XX%。

项目业绩：

1.成功协助完成对品牌官网及XXX个主要活动页面的用户行为数据埋点与采集上线。

2.项目交付后，品牌方可自主查看的实时用户行为指标从X个增加至XX个，数据更新延迟从1天降至X分钟。

3.基于更精准的数据，客户方优化了首页布局，核心商品点击率在下一季度提升了X%。

GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数据库原理、Python数据分析等核心课程，参与某校园餐饮消费数据分析课程项目，在团队中负责利用Requests库与BeautifulSoup进行公开消费评价信息的采集与清洗，完成对XXX条文本数据的基础词频分析，熟悉MySQL基础操作及Pandas数据分析库的使用。