具备数据分析能力,精通Python(Pandas、NumPy、Scikit-learn等)、SQL及常用数据库管理系统,能够高效完成数据提取、清洗与建模。熟悉统计学方法与假设检验,能通过回归分析、聚类、分类等算法挖掘业务洞察。在数据可视化方面,熟练使用Matplotlib、Seaborn及Tableau,能够清晰呈现分析结果。具备大数据处理经验,了解Hadoop与Spark基础架构。
1. 电商用户行为分析与营销策略优化
通过分析用户浏览、加购、下单等行为数据,构建用户分群模型,识别高价值用户与流失风险用户。使用协同过滤算法推荐商品,提升点击率18%。基于RFM模型设计精准营销活动,推动季度复购率提升12%
2. 销售预测与库存优化系统
基于历史销售数据与外部因素(季节、促销、市场活动),建立时间序列与机器学习组合预测模型,实现未来3个月销售额预测,准确率达94%。通过动态安全库存策略,降低滞销库存15%,提升资金周转效率。