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簡歷不僅是個人經(jīng)歷.技能和資質的展示板，更是獲得實習機會的重要媒介。為了幫助大家更好地撰寫數(shù)據(jù)分析實習生簡歷獲得實習機會，以下是我們整理的一篇數(shù)據(jù)分析實習生的簡歷案例，歡迎大家參考收藏。

數(shù)據(jù)分析實習生簡歷參考：

求職意向

求職類型：全職   

意向崗位：數(shù)據(jù)分析   

意向城市：廣東廣州   

薪資要求：面議   

求職狀態(tài)：隨時到崗   

教育背景

時間：201X.9-201X.6   

學校名稱：錘子簡歷大學   

專業(yè)名稱：會計（本科）   

GPA：3.8/4.0 （專業(yè)排名前5%）

學術獎學金：連續(xù)三年獲得校級一等獎學金

校內活動：曾任學生會財務部部長，組織并成功策劃了兩次校內財務知識競賽

榮譽：被評為“優(yōu)秀學生干部”.“校園活動積極分子”

主修課程：相關課程包括線性代數(shù).微積分.概率論.貨幣銀行學.統(tǒng)計學.財務會計學.高級財務會計.宏觀經(jīng)濟學.證券投資學.財務管理.經(jīng)濟法.計量經(jīng)濟學.計算機應用等。

工作經(jīng)驗

時間：201X.7-至今   

公司名稱：錘子簡歷工作經(jīng)驗案例（1）   

職位名稱：數(shù)據(jù)分析師   

對業(yè)務數(shù)據(jù)進行日常監(jiān)控，構建了包含30+指標的業(yè)務指標體系，實現(xiàn)了業(yè)務數(shù)據(jù)的實時反饋，成功提升了數(shù)據(jù)管理效率30%。

設計并實施了10+業(yè)務數(shù)據(jù)報表，滿足了業(yè)務部門的多樣化需求，業(yè)務數(shù)據(jù)產品化率提升至80%。

基于業(yè)務數(shù)據(jù)，完成了5次大型的業(yè)務探索性分析，為業(yè)務策略調整提供了有力的數(shù)據(jù)支持，其中3次建議被采納并實施。

協(xié)同3個部門，統(tǒng)一了數(shù)據(jù)指標與口徑，推動了業(yè)務部門的數(shù)據(jù)化運營，使得業(yè)務部門能夠獨立運用數(shù)據(jù)產品查看業(yè)務現(xiàn)狀。

構建并迭代了線索評分卡模型，通過邏輯回歸模型篩選高意向線索，提升了線索轉化率20%。

根據(jù)資源庫數(shù)據(jù)，構建了用戶畫像，為銷售團隊提供了5類高意向客戶畫像，輔助銷售決策，提高了銷售轉化率15%。

時間：201X.9-201X.7   

公司名稱：錘子簡歷工作經(jīng)驗案例（2）   

職位名稱：數(shù)據(jù)分析師   

成功搭建并維護了本地DB2數(shù)據(jù)庫，運用SQL.EXCEL.Python等工具，完成了10TB+的數(shù)據(jù)清洗和分析。

負責輸出了200+份業(yè)務分析報告，為業(yè)務團隊提供了及時.準確的數(shù)據(jù)支持。

設定了5種合規(guī)模型進行業(yè)務風險監(jiān)控，成功識別并處理了100+風險事件，減少了公司損失。

對銀聯(lián)業(yè)務進行了深入運營分析，包括業(yè)務異動.商戶入網(wǎng)審核時效等方面，提升了業(yè)務運營效率10%。

完成了信用卡套現(xiàn).行業(yè)標桿等研究項目，為公司提供了有價值的市場洞察。

通過永洪可視化系統(tǒng)，實現(xiàn)了業(yè)務異動的T+1實時監(jiān)控，提高了風險應對速度。

制作了10+自動化報表，通過vba.python等工具連接本地庫，提升了周期性工作效率20%。

時間：201X.11-201X.8   

公司名稱：錘子簡歷工作經(jīng)驗案例（3）   

職位名稱：數(shù)據(jù)分析專員   

收集了公司產品相關數(shù)據(jù)，確立了完善的報表分析體系和數(shù)據(jù)分析模板，提升了數(shù)據(jù)分析效率。

建立了各車型安全庫存預警機制，指導制定了50+周生產滾動計劃，確保了生產計劃的準確性和及時性。

對各車型毛利情況進行了跟蹤分析，為不同客戶制定了10+策略方案，提升了客戶滿意度和公司利潤。

通過時間序列分析，幫助公司合理選擇了5家供應商，增加了議價空間，降低了采購成本5%。

項目經(jīng)驗

時間：201X.6-至今   

項目名稱：錘子簡歷（1）項目案例   

項目角色：主要負責人   

項目背景：銷售自拓線索缺乏目標性，對高意向成單客戶的共性缺乏清晰的認知，且需要通過用戶畫像和用戶特性對推廣投放側提供建議。

項目情況：根據(jù)銷售跟進商機的轉化情況，對成單客戶的行業(yè).購買產品.解決方案需求.所在地區(qū)行業(yè)規(guī)模等商機信息通過聚類分析，給直銷城市的銷售提高TOP成單用戶的畫像和潛在成單用戶的畫像。

項目過程：根據(jù)業(yè)務線和商機客保情況選定數(shù)據(jù)集，依照現(xiàn)有的商機數(shù)據(jù)特征，結合業(yè)務經(jīng)驗設定基礎屬性類標簽，客戶行為類標簽，客戶需求類標簽等，結合成單商機的標簽組合最終細分選定32類用戶畫像，結合各業(yè)務線自身情況最終選取TOP10轉化的用戶畫像；并結合成交商機的用戶畫像在未成單商機中再次尋找可以二次跟進高成交概率的用戶，參照成交用戶畫像對應的銷售話術，對于不同的用戶畫像提煉有利于于成單轉化的話術；

項目結果：已經(jīng)對直銷的城市提供了可二次跟進的高意向的客戶和各用戶畫像成交概率較高的銷售話術，根據(jù)OS端銷售反饋整體商機轉化率在7%，高于預期的商機轉化率5%；且因公司新開發(fā)的解決方案在不斷新增，該項目依然在持續(xù)跟進；

時間：201X.1-201X.12   

項目名稱：錘子簡歷（2）項目案例   

項目角色：數(shù)據(jù)挖掘   

項目背景：線索庫中歷史沉淀的待清洗線索較多，銷售隨機清洗歷史線索挖掘有效線索的效率較低，現(xiàn)通過線索的特征進行數(shù)據(jù)建模對每一條線索給出相應的意向度評分

項目情況：根據(jù)線索庫中已有的線索特征，結合外部匹配的工商信息，對線索的價值評估打分，提升線索到有效線索的轉化率；

項目過程：根據(jù)業(yè)務線和線索時間選定數(shù)據(jù)集，通過已有的線索數(shù)據(jù)特征，結合業(yè)務經(jīng)驗增加衍生特征，統(tǒng)計特征，異常數(shù)據(jù)清洗，對類別特征WOE編碼轉化，特征分箱處理，通過IV值篩選重要程度較高的特征，建立邏輯回歸模型，調整參數(shù)，結合混淆矩陣根據(jù)模型的精確率對模型進行評估，最后根據(jù)概率進行分值轉換，依照人員的線索清洗工作量，篩選出意向度大于60分的線索給到銷售跟進；

項目結果：通過數(shù)據(jù)建模對于歷史線索再次分配，最終線索的線索轉化率從0.5%提升至2.7%；根據(jù)最近不同時間段的線索數(shù)據(jù)對模型進行迭代，模型輸出線索的轉化率不斷提升；

時間：201X.2-201X.7   

項目名稱：錘子簡歷（3）項目案例   

項目角色：主要負責人   

項目背景：為確保全國各分公司能及時對所屬片區(qū)機構提交的商戶進行審核，需要對各分公司的審核時效性進行評估，并對審核超期的商戶進行跟蹤分析，長期觀察分公司的審核時效是否有進一步提升。

實現(xiàn)方式：通過編寫shell和sql腳本向上海信息總部提取一段時間的商戶入網(wǎng)數(shù)據(jù)，通過hive函數(shù)lateral view和explode及str_to_map取出機構最終審核時間.分公司最終審核時間.總公司最后審核時間，通過unix_timestamp和from_unixtime等時間函數(shù)計算機構審核時長.分公司審核時長，通過導入工作日的參數(shù)表對非工作日的審核時長進行剔除，最終通過時效達成率，應評估完成率.分公司平均審核時長等指標對分公司審核時效進行監(jiān)控。

輸出方式：數(shù)據(jù)廚房聯(lián)通永洪BI進行可視化以周報的形式定期反饋，根據(jù)業(yè)務方的反饋對審核超期的商戶進一步跟蹤分析。

時間：201X.9-201X.7   

項目名稱：錘子簡歷（4）項目案例   

項目角色：主要負責人   

項目背景：為了規(guī)避新入網(wǎng)商戶存在違規(guī)交易風險，需事前建立一套評分模型系統(tǒng)用于對可能存在違規(guī)交易風險較大的入網(wǎng)商戶進行限制。

主要負責事項：

根據(jù)業(yè)務方的需求和自身業(yè)務理解設定模型特征，由于細分維度較多，為了對入網(wǎng)商戶進行更好的劃分分值權重，新增一個將商戶行業(yè)屬性和商戶所屬機構和業(yè)務類型聚合的屬性。通過業(yè)務理解設計了模型特征，其中包括長期無交易商戶數(shù).直間聯(lián)交易占比.線上線下交易占比.觸發(fā)規(guī)則漏斗的商戶數(shù).入網(wǎng)通過的商戶數(shù).大商戶模式的商戶數(shù).違規(guī)刪除白名單的商戶數(shù).近期是否被限制等指標，通過隨機森林對以上指標的重要程度進行降序分析，結合業(yè)務方給出的重要程度采用專家評分法確定權重。并設計紅線指標，如疑似博彩商戶數(shù)量.近期是否被限制.機構評級等指標增加懲罰力度。通過匯總不同維度的相關商戶交易信息表生成最后用于輸出模型評分的大寬表。根據(jù)模型結果預測值和業(yè)務方的反饋對限制商戶的評分閾值進行調整。

目前進度：已將規(guī)則落實在規(guī)則引擎上，通過永洪可視化平臺以月報的形式進行輸出，根據(jù)各部門的反饋再重新調節(jié)特征權重的相關問題。

自我評價

工具掌握 ：熟練掌握SQL(DB2,Mysql,sql server).Excel.Power BI.Python.Hive，能夠獨立完成數(shù)據(jù)分析報告撰寫的全流程工作，包括從數(shù)據(jù)提取.數(shù)據(jù)清洗.指標設計到數(shù)據(jù)分析及可視化展示；熟悉hive常用函數(shù)，了解大數(shù)據(jù)平臺基本原理。

理論知識：理論知識掌握數(shù)理統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘相關知識，了解數(shù)據(jù)結構與算法基礎，熟悉統(tǒng)計學概念及機器學習常見算法，包括隨機森林.K-Means.邏輯回歸.XGBoost.LightGBM.嶺回歸等，使用Sklearn進行機器學習分類.回歸.聚類.降維分析等。熟悉信用評分卡模型.用戶價值分層模型.時間序列預測模型。

文/錘子簡歷

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