kamekin
数据分析师
东阿阿胶电子商务（北京）有限公司 · 4年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州 余杭
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟悉 Python、MATLAB，对 MySQL 有一定的运用基础。能够使用 Python 进行爬虫。 熟悉绝大部分机器学习方面算法，如聚类，分类，降维等，乐于去了解前沿研究，以及对其进行思考探索，学习能力，适应能力强。
参与“2018 中国高校计算机大赛——大数据挑战赛”，题目为快手活跃用户预测。进入复赛 top 3%(参赛队伍1500+)。
参与“2018 中国高校计算机大赛——大数据挑战赛”，题目为快手活跃用户预测。进入复赛 top 3%(参赛队伍1500+)。
项目经验
2020.1-至今 东阿阿胶电子商务（北京）有限公司 数据分析
1、运营数据报表自动化处理
对从生意参谋等电商平台获取的十余种报表，梳理关系，编写程序（Python）实现自动化处理。将人力成本从每天2小时节省至10分钟左右，并已在公司内部使用1年＋。
2、各平台销售数据分析
对天猫、京东、唯品会、苏宁等平台各店铺销售数据、运营指标数据进行统计、分析，形成分析报告，并向业务部门提出合理的运营策略及建议；
3、品牌会员体系建立
整理公司各平台消费者数据，进行数据清洗及数据融合，建立会员体系，包括建立顾客生命周期、RFM模型等；
2018.7-2019.11 杭州天空房地产代理有限公司 数据分析
1、每周、每月对业务数据进行统计，汇总分析
2、杭州二手房数据分析
利用 Python 爬取链家二手房数据，进行数据清洗， 统计分析。研究二手房单价与总价的影因素，以及人们关注度较高的二手房所具有的特点，形成数据分析报告。
在校实践经验
2016.4-2016.10 银行动态基线
项目简介：通过银行历史交易数据，利用机器学习算法对数据进行拟合回归，构造动态基线，对异常数据进行预警。
2016.6-2016.10 银行字符串匹配
项目简介：与团队一起参与银行项目，处理较长字符串匹配问题，取得不 错效果，得到对方肯定。主要任务是从 ATM 端和银行响应端获取数据，分 析数据格式和结构，根据数据情况构造相应规则进行匹配。
2017.1-2018.6 聚类研究
对 K-means、K-medoids、FCM 等划分聚类算法进行研究，通过结合样本点 的密度信息，解决该类算法初始聚类中心的选择问题。 发表一篇论文：Pei H X, Zheng Z R, Wang C, et al. D-FCM: Density based fuzzy c-means clustering algorithm with application in medical image segmentation[J]. Procedia Computer Science, 2017, 122: 407-414.
1、运营数据报表自动化处理
对从生意参谋等电商平台获取的十余种报表，梳理关系，编写程序（Python）实现自动化处理。将人力成本从每天2小时节省至10分钟左右，并已在公司内部使用1年＋。
2、各平台销售数据分析
对天猫、京东、唯品会、苏宁等平台各店铺销售数据、运营指标数据进行统计、分析，形成分析报告，并向业务部门提出合理的运营策略及建议；
3、品牌会员体系建立
整理公司各平台消费者数据，进行数据清洗及数据融合，建立会员体系，包括建立顾客生命周期、RFM模型等；
2018.7-2019.11 杭州天空房地产代理有限公司 数据分析
1、每周、每月对业务数据进行统计，汇总分析
2、杭州二手房数据分析
利用 Python 爬取链家二手房数据，进行数据清洗， 统计分析。研究二手房单价与总价的影因素，以及人们关注度较高的二手房所具有的特点，形成数据分析报告。
在校实践经验
2016.4-2016.10 银行动态基线
项目简介：通过银行历史交易数据，利用机器学习算法对数据进行拟合回归，构造动态基线，对异常数据进行预警。
2016.6-2016.10 银行字符串匹配
项目简介：与团队一起参与银行项目，处理较长字符串匹配问题，取得不 错效果，得到对方肯定。主要任务是从 ATM 端和银行响应端获取数据，分 析数据格式和结构，根据数据情况构造相应规则进行匹配。
2017.1-2018.6 聚类研究
对 K-means、K-medoids、FCM 等划分聚类算法进行研究，通过结合样本点 的密度信息，解决该类算法初始聚类中心的选择问题。 发表一篇论文：Pei H X, Zheng Z R, Wang C, et al. D-FCM: Density based fuzzy c-means clustering algorithm with application in medical image segmentation[J]. Procedia Computer Science, 2017, 122: 407-414.
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数据分析师 · 4年经验 · 东阿阿胶电子商务（北京）有限公司
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技术能力
熟悉 Python、MATLAB，对 MySQL 有一定的运用基础。能够使用 Python 进行爬虫。 熟悉绝大部分机器学习方面算法，如聚类，分类，降维等，乐于去了解前沿研究，以及对其进行思考探索，学习能力，适应能力强。
参与“2018 中国高校计算机大赛——大数据挑战赛”，题目为快手活跃用户预测。进入复赛 top 3%(参赛队伍1500+)。
参与“2018 中国高校计算机大赛——大数据挑战赛”，题目为快手活跃用户预测。进入复赛 top 3%(参赛队伍1500+)。
项目经验
2020.1-至今 东阿阿胶电子商务（北京）有限公司 数据分析
1、运营数据报表自动化处理
对从生意参谋等电商平台获取的十余种报表，梳理关系，编写程序（Python）实现自动化处理。将人力成本从每天2小时节省至10分钟左右，并已在公司内部使用1年＋。
2、各平台销售数据分析
对天猫、京东、唯品会、苏宁等平台各店铺销售数据、运营指标数据进行统计、分析，形成分析报告，并向业务部门提出合理的运营策略及建议；
3、品牌会员体系建立
整理公司各平台消费者数据，进行数据清洗及数据融合，建立会员体系，包括建立顾客生命周期、RFM模型等；
2018.7-2019.11 杭州天空房地产代理有限公司 数据分析
1、每周、每月对业务数据进行统计，汇总分析
2、杭州二手房数据分析
利用 Python 爬取链家二手房数据，进行数据清洗， 统计分析。研究二手房单价与总价的影因素，以及人们关注度较高的二手房所具有的特点，形成数据分析报告。
在校实践经验
2016.4-2016.10 银行动态基线
项目简介：通过银行历史交易数据，利用机器学习算法对数据进行拟合回归，构造动态基线，对异常数据进行预警。
2016.6-2016.10 银行字符串匹配
项目简介：与团队一起参与银行项目，处理较长字符串匹配问题，取得不 错效果，得到对方肯定。主要任务是从 ATM 端和银行响应端获取数据，分 析数据格式和结构，根据数据情况构造相应规则进行匹配。
2017.1-2018.6 聚类研究
对 K-means、K-medoids、FCM 等划分聚类算法进行研究，通过结合样本点 的密度信息，解决该类算法初始聚类中心的选择问题。 发表一篇论文：Pei H X, Zheng Z R, Wang C, et al. D-FCM: Density based fuzzy c-means clustering algorithm with application in medical image segmentation[J]. Procedia Computer Science, 2017, 122: 407-414.
1、运营数据报表自动化处理
对从生意参谋等电商平台获取的十余种报表，梳理关系，编写程序（Python）实现自动化处理。将人力成本从每天2小时节省至10分钟左右，并已在公司内部使用1年＋。
2、各平台销售数据分析
对天猫、京东、唯品会、苏宁等平台各店铺销售数据、运营指标数据进行统计、分析，形成分析报告，并向业务部门提出合理的运营策略及建议；
3、品牌会员体系建立
整理公司各平台消费者数据，进行数据清洗及数据融合，建立会员体系，包括建立顾客生命周期、RFM模型等；
2018.7-2019.11 杭州天空房地产代理有限公司 数据分析
1、每周、每月对业务数据进行统计，汇总分析
2、杭州二手房数据分析
利用 Python 爬取链家二手房数据，进行数据清洗， 统计分析。研究二手房单价与总价的影因素，以及人们关注度较高的二手房所具有的特点，形成数据分析报告。
在校实践经验
2016.4-2016.10 银行动态基线
项目简介：通过银行历史交易数据，利用机器学习算法对数据进行拟合回归，构造动态基线，对异常数据进行预警。
2016.6-2016.10 银行字符串匹配
项目简介：与团队一起参与银行项目，处理较长字符串匹配问题，取得不 错效果，得到对方肯定。主要任务是从 ATM 端和银行响应端获取数据，分 析数据格式和结构，根据数据情况构造相应规则进行匹配。
2017.1-2018.6 聚类研究
对 K-means、K-medoids、FCM 等划分聚类算法进行研究，通过结合样本点 的密度信息，解决该类算法初始聚类中心的选择问题。 发表一篇论文：Pei H X, Zheng Z R, Wang C, et al. D-FCM: Density based fuzzy c-means clustering algorithm with application in medical image segmentation[J]. Procedia Computer Science, 2017, 122: 407-414.
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