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深圳其它兼职程序员

ID：400253

老爷保号

数据分析师

公司信息：
欧瑞博

工作经验：
1年

兼职日薪：
700元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
深圳
南山

技术能力

数据处理与分析工具：
精通 Python 的数据分析库，如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib。使用 Pandas 能高效进行数据清洗、转换和聚合操作，曾在处理百万级用户行为数据时，运用 Pandas 的函数和方法，快速完成数据格式统一、缺失值处理以及复杂的数据分组计算，为后续分析奠定坚实基础；借助 NumPy 实现高效的数值计算，优化数据分析算法的性能；Matplotlib 则用于将分析结果以直观的图表形式呈现，帮助团队更好地理解数据洞察。
熟练运用 SQL 进行复杂的数据查询与处理。能够从大型数据库中精准筛选出所需数据，灵活运用 JOIN、GROUP BY、子查询等操作，完成多表关联分析和数据统计任务。在处理企业销售数据库时，通过编写复杂 SQL 语句，快速统计不同地区、不同时间段的销售数据，并进行同比、环比分析，为销售策略调整提供有力支持。
数据可视化工具：
擅长使用 Tableau 进行交互式数据可视化。可以将复杂的数据转化为直观、美观且具有交互功能的仪表盘和可视化报告。曾为一家电商企业创建销售数据可视化看板，通过筛选器、联动等交互设计，使业务人员能够自主探索数据，快速发现销售趋势和问题，有效提升了数据驱动决策的效率。
熟练掌握 PowerBI，能够连接多种数据源，进行数据建模和可视化报表制作。在为金融机构构建风险评估可视化项目中，利用 PowerBI 的强大功能，将多个系统的数据整合并进行可视化呈现，帮助风险管理团队清晰地了解风险状况，及时做出决策。
统计学与机器学习基础：
掌握扎实的统计学知识，包括描述性统计、推断统计、假设检验、回归分析等。在实际项目中，运用统计学方法对数据进行深入分析，例如通过假设检验验证新营销策略对用户转化率提升的有效性，通过回归分析建立用户行为与业务指标之间的量化关系，为业务优化提供科学依据。
了解机器学习的基本算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、聚类算法等，并能够运用 Scikit-learn 库在实际项目中进行简单的建模和预测。在用户分类项目中，使用 K-Means 聚类算法对用户进行细分，针对不同用户群体制定个性化的运营策略，取得了良好的业务效果。

项目经验

电商用户行为分析与营销策略优化项目
项目背景：某电商平台面临用户活跃度下降、转化率不高的问题，希望通过深入分析用户行为数据，找出问题根源并制定针对性的营销策略。
项目目标：通过对用户浏览、搜索、加购、购买等行为数据的分析，挖掘用户行为模式和潜在需求，提出优化建议，提升用户活跃度和转化率。
技术方案与行动：
数据收集与清洗：从电商平台的数据库中提取近一年的用户行为数据，数据量达数十亿条。运用 Python 的 Pandas 库对数据进行清洗，处理缺失值、重复值和异常值，确保数据质量。
数据分析与挖掘：使用 SQL 进行多表关联查询，分析不同用户群体在不同时间段的行为特征。运用 Python 的数据分析库进行用户行为路径分析、漏斗模型分析和 RFM 用户价值分析，发现新用户在浏览商品后很快流失，老用户的复购率较低等问题。
可视化与报告：将分析结果通过 Tableau 进行可视化展示，创建用户行为分析仪表盘，直观呈现用户行为的关键指标和趋势。撰写详细的分析报告，提出针对新用户的个性化推荐策略和针对老用户的忠诚度计划等建议。
项目成果：新用户的 7 日留存率提升了 20%，老用户的复购率提高了 15%，电商平台的整体转化率提升了 10%，为企业带来了显著的业务增长。
金融机构客户信用风险评估项目
项目背景：金融机构为了降低信贷风险，需要建立准确的客户信用风险评估模型，对客户的信用状况进行有效评估。
项目目标：构建一个基于多维度数据的客户信用风险评估模型，提高信用评估的准确性，降低违约风险。
技术方案与行动：
数据整合与预处理：收集客户的基本信息、财务数据、信用记录等多源数据，数据规模达数十万条。使用 Python 和 SQL 对数据进行整合和清洗，处理数据中的缺失值和异常值，对数据进行标准化和归一化处理。
特征工程：运用统计学方法和机器学习算法进行特征提取和筛选，构建有效的特征集。通过相关性分析、主成分分析等方法，提取出对信用风险影响较大的特征。
模型构建与训练：尝试使用逻辑回归、决策树、随机森林等多种机器学习算法构建信用风险评估模型，通过交叉验证和模型评估指标，选择最优的模型。最终确定使用随机森林模型，该模型在测试集上的准确率达到了 85%。
模型部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境中，为金融机构的信贷审批提供支持。建立模型监控机制，定期对模型的性能进行评估和优化。
项目成果：通过该信用风险评估模型，金融机构的违约率降低了 15%，有效提升了风险管理水平，提高了信贷资产质量。