1. 电商数据分析与用户价值评估
• 使用MySQL处理大规模电商数据，解决数据缺失和异常问题。
• 进行漏斗分析、复购率和用户留存分析，构建RFM模型进行用户分层。
• 提供精准用户洞察，支持营销策略制定。
• 成果：帮助提升用户留存率5%。
2. 电信运营商用户流失预测
• 对30万用户数据进行清洗和特征工程，筛选14个关键指标。
• 应用多种机器学习算法，构建准确率96%的预测模型。
• 开发可复用的数据处理流程，显著提升团队分析效率。
• 成果：基于模型洞察优化客户关系管理策略。
3. 会员用户价值分析
• 整合百货商场销售和客户数据，进行用户画像和价值分析。
• 构建RFM模型，实现用户分层，提取关键特征。
• 根据分析结果制定针对性营销策略，提升客户价值。
• 成果：协助提升高价值客户复购率15%。
4. 自动售卖机销售数据可视化
• 使用Excel创建交互式仪表板，展示交易额、订单量等关键指标。
• 分析销售数据，优化售货机运营策略。
• 成果：参与的数据分析工作助力销售额提升10%。