项目名称：基于电商平台千万级数据的用户行为特征分析
Python
Pandas
NumPy
Stream ETL
MySQL
SQLAlchemy
数据流失漏斗模型
留存分析
项目描述:
该项目针对电商平台千万级海量用户行为数据（PV、加购、收藏、购买）进行全链路业务洞察与特征分析。
项目聚焦于解决大规模数据场景下的单机算力瓶颈，通过 Python 实现了超大文件的流式分块清洗与高效 ETL
入库。基于经典漏斗模型（AARRR）与留存指标，深度挖掘用户在24小时内的活跃趋势及转化痛点，最终利
用 SQL 提取高价值业务数据，为平台分时段精准运营、购物车召回及精细化 Push 推送提供可落地的策略支
撑。
担任角色：独立数据分析师
工作内容：
大规模数据流式 ETL（数据工程能力）： 针对千万级数据带来的 16G 内存溢出（OOM）瓶颈，采用
Pandas chunksize 技术实现超大文件流式清洗与去重；利用 SQLAlchemy 构建自动化管道，保障海量
数据高效落库。
用户转化漏斗模型构建（业务分析能力）： 搭建基于行为路径（PV → 收藏/加购 → 购买）的转化漏斗
模型，精准定位“加购后流失率达 85%”的业务痛点，并针对性输出购物车倒计时与精准 Push 召回方
案。
时间序列与活跃特征挖掘（数据驱动增长）： 运用高频时间序列聚合分析，锁定每日 19:00 - 22:00 的
用户活跃黄金高峰；为运营端输出在 18:30 启动限时秒杀以精准拦截流量的错峰营销策略。
高性能 SQL 开发与人群圈选（精准营销）： 编写高并发、高性能 SQL 脚本，实现千万级大盘数据的多
维指标统计；通过多表关联高效圈选高频复购人群，为平台分层运营与 VIP 召回提供精准的数据资产