数据挖掘实习生简历模板

主修课程：机器学习、数据挖掘、统计学、数据库系统；GPA 3.7/4.0，专业排名前10%。

• 基于10万条用户行为数据完成清洗与特征工程，构建XGBoost流失预测模型，AUC达0.86。
• 输出高风险用户分层名单，协助运营团队设计召回策略，试点召回率提升12%。

• 使用Python爬取并清洗2万条商品评论，完成情感分类与关键词提取，准确率达88%。
• 输出可视化分析报告，为选品与差评改进提供数据支持。

• 使用SQL与Python完成日活与留存指标取数，日均处理数据量约50万条，支撑运营周报输出。
• 参与用户标签体系搭建，完成6类行为标签规则梳理，标签覆盖率提升至85%。

• 协助整理实验数据集并完成缺失值处理与标准化，数据可用率由78%提升至96%。
• 复现3篇数据挖掘相关论文的基线模型，整理对比实验结果供课题组参考。