数据挖掘实习生
数据挖掘实习生
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数据挖掘分析师
教育背景
华中科技大学
985211双一流
统计学 硕士
武汉2018年9月 - 2021年6月
研究方向：机器学习与用户行为建模；核心课程：多元统计、数据挖掘、Python数据分析。
武汉理工大学
211双一流
信息与计算科学 本科
武汉2014年9月 - 2018年6月
核心课程：概率论、数据库原理、数据结构。
技能
SQL
Python（pandas/scikit-learn）
机器学习建模
Tableau/BI可视化
A/B实验与指标体系
Hive/Spark
荣誉奖项
华中科技大学一等学业奖学金
全国大学生数学建模竞赛省级一等奖
个人总结
5年数据挖掘与用户增长分析经验，擅长用SQL、Python完成从数据清洗、特征工程到模型落地的全流程。主导电商与金融风控场景的流失预警、精准营销模型，AUC稳定在0.82以上。熟悉A/B实验设计与指标体系搭建，能推动分析结论转化为业务增长。
工作经历
上海云集电子商务有限公司
上海
电商平台互联网
数据挖掘分析师
2022年7月 - 至今
用户增长机器学习
- 负责用户流失预警模型建设，基于XGBoost与行为特征工程将召回率提升18%，年挽回GMV约1200万元。
- 搭建用户分层与精准营销标签体系，覆盖200万活跃用户，营销活动转化率提升9.6%。
- 主导A/B实验设计与效果评估，累计完成40余次实验，推动推荐策略迭代上线。
杭州恒信金融信息服务有限公司
杭州
金融科技风控
数据分析师
2021年7月 - 2022年6月
风控建模数据报表
- 参与信贷反欺诈模型开发，使用逻辑回归与随机森林完成特征筛选，模型KS提升至0.41。
- 负责每日风险指标报表自动化，将人工统计耗时从6小时压缩至30分钟。
项目经验
电商用户流失预警模型
2023年3月 - 2023年10月
模型负责人
- 整合订单、浏览、客服三类数据构建30余个特征，模型AUC达0.85，上线后流失率下降5.2个百分点。
- 输出流失原因归因报告，推动运营针对高价值用户制定专项召回策略。
信贷反欺诈评分卡项目
2021年9月 - 2022年5月
数据挖掘工程师
- 基于历史申请数据完成变量分箱与WOE转换，构建评分卡并通过跨期验证。
- 上线后欺诈识别准确率提升12%，人工审核量下降约20%。
主要成就
模型业务落地
主导的流失预警模型连续两个季度被业务部门评为高价值分析项目。
分析效率提升
搭建标准化取数与建模流程，团队建模周期由两周缩短至5天。
证书与认证
数据库系统工程师（软考中级） - 工业和信息化部
2023年11月
证明数据库设计与SQL分析能力。
CDA数据分析师（Level Ⅱ） - CDA数据分析师认证中心
2024年5月
证明数据分析与建模专业能力。
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