核心数据科学能力:
1.Python全栈开发
熟练使用Pandas/NumPy进行电商用户行为数据清洗与特征工程,日均处理TB级日志数据;
掌握Scikit-learn构建GMV预测、库存周转率预测等关键指标模型(MAE < 5%);
基于TensorFlow/PyTorch开发深度时序网络,在促销季销量预测任务中达到93%准确率;
2.统计建模与异动检测
成功应用Prophet、SARIMA等模型完成20+电商指标归因分析
运用孤立森林算法实现业务异动因子实时监测(响应速度<5分钟)
构建贝叶斯结构时间序列模型定位渠道转化率波动根源
3.大数据处理体系
Hadoop/Spark构建用户画像实时计算管道(QPS达10万+)
基于Redis的实时特征存储系统,支持毫秒级异常指标检索
ClickHouse OLAP引擎支撑多维度下钻分析
4.电商领域专项技能
用户生命周期价值(LTV)预测模型开发经验
商品搜索排序算法优化(CTR提升15%)
动态定价策略中的价格弹性模型实践
AB测试平台搭建与统计功效分析
项目一:电商数据智能分析系统
核心成果:
1.建立GMV归因模型,实现83%的波动可解释性,定位出物流时效对大促期转化的关键影响
2.开发实时异动检测模块,提前12小时预警库存周转异常(准确率92%)
3.构建多层级预测体系,关键指标MAPE低于行业基准30%
技术实现:
1.使用XGBoost+SHAP值分析构建混合归因模型
2.基于Kafka+Spark Streaming的实时计算管道
3.采用TFT(Temporal Fusion Transformer)深度网络进行多变量预测
项目二:电商用户行为预测模型
业务价值:
1.用户复购预测准确率达89%,驱动精准营销ROI提升2.4倍
2.流失预警模型召回率91%,减少客户流失损失超千万
3.购物车放弃率归因分析优化配送策略,转化率提升18%
技术亮点:
1.构建时空注意力机制处理用户行为序列
2.开发特征自动筛选模块(F1值提升27%)
3.搭建Docker+Airflow模型迭代管道