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求職意向

數(shù)據(jù)挖掘及策略規(guī)劃 廣東深圳 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 數(shù)學(xué)系

? 基礎(chǔ)數(shù)學(xué)： 數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)與解析幾何、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)規(guī)劃等 

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷信息技術(shù)有限公司 數(shù)據(jù)分析挖掘崗

工作描述：就職于招商信諾精算及數(shù)據(jù)科學(xué)部，隸屬公司市場(chǎng)條線。負(fù)責(zé)提供基于客戶(hù)生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)策略開(kāi)發(fā)及實(shí)施跟進(jìn)工作，利用數(shù)據(jù)挖掘、建模等各類(lèi)分析手段產(chǎn)出并落地相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)策略，提升渠道營(yíng)銷(xiāo)的營(yíng)銷(xiāo)成功率及產(chǎn)品收益率，并在已存客戶(hù)的日常保單管理及維系、銷(xiāo)售質(zhì)檢監(jiān)控、電銷(xiāo)人員管理等各個(gè)環(huán)節(jié)上提供數(shù)據(jù)策略支持，從數(shù)據(jù)層面最大程度提升客戶(hù)價(jià)值機(jī)公司收益。

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷信息技術(shù)有限公司 網(wǎng)站分析

工作描述：收集、整理、分析數(shù)據(jù)網(wǎng)站數(shù)據(jù)，計(jì)算和建立各項(xiàng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)， 制作規(guī)范報(bào)表，監(jiān)控網(wǎng)站流量質(zhì)量與數(shù)量。分析數(shù)據(jù)并提供后續(xù)優(yōu)化方案。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 開(kāi)發(fā)基于Python的自動(dòng)化質(zhì)量模型 形成語(yǔ)音精聽(tīng)質(zhì)檢模 數(shù)據(jù)分析專(zhuān)員

責(zé)任描述：參與技術(shù)模型開(kāi)發(fā)、系統(tǒng)對(duì)接調(diào)試、日常應(yīng)用策略規(guī)劃及實(shí)施，并在項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中針對(duì)性的獨(dú)立開(kāi)發(fā)基于python的自動(dòng)化驗(yàn)證流程，提升模型訓(xùn)練工作效率。 項(xiàng)目簡(jiǎn)介：推廣并應(yīng)用Python自然語(yǔ)言處理及文本挖掘技術(shù)，參與團(tuán)隊(duì)自行研發(fā)出智能化語(yǔ)音自動(dòng)質(zhì)檢模型，并將其靈活嵌入應(yīng)用于已有的質(zhì)檢系統(tǒng)上。區(qū)別與市場(chǎng)上慣用的關(guān)鍵字踩詞技術(shù)，招商信諾智能語(yǔ)音質(zhì)檢模型具備了處理帶有復(fù)雜邏輯關(guān)系的對(duì)話(huà)內(nèi)容、上下文模糊指代、判斷條件繁多且存在組合性識(shí)別判斷的質(zhì)檢點(diǎn)處理能力。相較其它公司同類(lèi)質(zhì)檢平臺(tái)僅能處理關(guān)鍵詞識(shí)別類(lèi)簡(jiǎn)單質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)，招商信諾智能語(yǔ)音質(zhì)檢模型在行業(yè)首家實(shí)現(xiàn)了整篇通話(huà)近百個(gè)質(zhì)檢點(diǎn)全量覆蓋式機(jī)器掃描及結(jié)果輸出。將傳統(tǒng)人工調(diào)聽(tīng)錄音模式下，40分鐘左右才能完成一通銷(xiāo)售錄音監(jiān)聽(tīng)的時(shí)長(zhǎng)，縮短為1s左右機(jī)器執(zhí)行時(shí)間，且質(zhì)檢結(jié)果準(zhǔn)確率（相比人工質(zhì)檢結(jié)果）達(dá)到90%以上。 并結(jié)合質(zhì)檢團(tuán)隊(duì)日常工作情況，首創(chuàng)性的設(shè)計(jì)出人機(jī)結(jié)合的智能化質(zhì)檢模式，展現(xiàn)出質(zhì)檢效率高、質(zhì)檢標(biāo)準(zhǔn)高、質(zhì)檢內(nèi)容有深度等行業(yè)優(yōu)勢(shì)。同時(shí)提供了業(yè)務(wù)分析的新模式，通過(guò)銷(xiāo)售對(duì)話(huà)的全面挖掘和評(píng)估，為銷(xiāo)售人員話(huà)術(shù)優(yōu)化提供依據(jù)。項(xiàng)目獲得《國(guó)際金融報(bào)》2017年科技創(chuàng)新大獎(jiǎng)。

2020.x -2020x ● 電銷(xiāo)人員流失預(yù)警模型的開(kāi)發(fā)及實(shí)施（EWD） 數(shù)據(jù)分析專(zhuān)員

責(zé)任描述：歷史數(shù)據(jù)整理回顧、流失預(yù)警模型開(kāi)發(fā)可行性分析、建模樣本數(shù)據(jù)清洗、特征工程、特征選擇、模型驗(yàn)證，模型預(yù)測(cè)及后續(xù)執(zhí)行策略?xún)?yōu)化。 項(xiàng)目簡(jiǎn)介：探索數(shù)據(jù)模型在運(yùn)營(yíng)層面的應(yīng)用，模型在開(kāi)發(fā)后，對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)流失員工有明顯的預(yù)警作用，幫助業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)穩(wěn)定團(tuán)隊(duì)，對(duì)團(tuán)隊(duì)業(yè)績(jī)有明顯的積極作用。

2020.x -2020x ● 招商信諾機(jī)構(gòu)合作渠道保險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)項(xiàng)目數(shù)據(jù)策略開(kāi)發(fā)及實(shí)施 數(shù)據(jù)分析專(zhuān)員

責(zé)任描述：駐場(chǎng)合作方，前期數(shù)據(jù)分析及活動(dòng)客戶(hù)篩選。使用合作方數(shù)據(jù)建立保險(xiǎn)營(yíng)銷(xiāo)模型，利用數(shù)據(jù)挖掘手段深度挖掘合作名單盈利點(diǎn)。并對(duì)模型字段及數(shù)據(jù)策略做出合理業(yè)務(wù)解釋。 項(xiàng)目簡(jiǎn)介：針對(duì)合作方的不同特點(diǎn)及背景，跟進(jìn)與合作方的數(shù)據(jù)合作事宜，從數(shù)據(jù)層面跟進(jìn)銷(xiāo)售名單的獲客、產(chǎn)品、精準(zhǔn)銷(xiāo)售策略的開(kāi)發(fā)及實(shí)施。例如廣發(fā)信用卡合作營(yíng)銷(xiāo)、去哪兒合作營(yíng)銷(xiāo)等項(xiàng)目。視每個(gè)項(xiàng)目情況不同，在策略成功實(shí)施后帶來(lái)30%-200%的保費(fèi)提升，并通過(guò)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)提升客戶(hù)體驗(yàn)。

2020.x -2020x 恒鼎瑞迅投資網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析與監(jiān)測(cè) 網(wǎng)站分析

責(zé)任描述：規(guī)范分析數(shù)據(jù)報(bào)表及網(wǎng)站各項(xiàng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，穩(wěn)定增加網(wǎng)站點(diǎn)擊數(shù)量與質(zhì)量 項(xiàng)目簡(jiǎn)介：通過(guò)對(duì)網(wǎng)站各項(xiàng)數(shù)據(jù)的深度了解，根據(jù)需求建立各項(xiàng)監(jiān)測(cè)網(wǎng)站的指標(biāo)，例如轉(zhuǎn)化率等。 對(duì)比歷史數(shù)據(jù)，監(jiān)控網(wǎng)站動(dòng)態(tài)，對(duì)異常現(xiàn)象進(jìn)行分析并提出后續(xù)優(yōu)化方案。整理收集網(wǎng)站數(shù)據(jù)，形成網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫(kù)。

自我評(píng)價(jià)

具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)及商業(yè)敏感度，思維活躍。工作認(rèn)真、細(xì)心。有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。性格活潑。