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专业成绩：GPA 3.7/4 （专业前3%）

主修课程：统计学原理、多元统计分析、Python数据分析基础、SQL数据库原理、计量经济学、运筹学、市场调研与预测

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负责天猫快消品类目月度/季度生意复盘，通过SQL、Python提取分析用户行为、销售数据，输出的分析报告为品类运营策略调整提供核心数据支撑，推动品类GMV年同比提升12%
搭建用户分层模型，基于RFM+行为标签体系识别高价值、潜力流失等4类用户群体，协助运营团队制定精准触达与激活方案，提升用户复购率8%
负责新品上线全链路数据监测与效果评估，建立A/B测试指标体系，累计完成20+个新品推广测试项目，优化新品流量分配策略，新品首月销量平均提升15%
沉淀电商数据分析方法论，搭建品类核心指标实时看板（Tableau），实现销售、流量、用户等数据的自动化监控，降低运营团队数据获取成本30%

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为50+中大型电商客户提供定制化数据分析服务，通过SQL提取客户销售、流量数据库数据，输出竞品分析、用户画像、转化漏斗等报告，客户服务满意度达92%
协助搭建客户数据自动化监测体系，使用Python开发报表生成工具，替代手动数据整理工作，将单客户报表输出效率提升40%
参与电商行业趋势研究项目，整合公开行业数据与内部客户数据，输出《2019年电商零售行业用户增长趋势报告》，为公司销售团队提供客户开拓的方向指引

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主导用户流失原因分析，通过关联规则挖掘用户流失前的行为特征，定位出“商品性价比不符预期”“物流体验差”等3个核心流失节点
基于分析结果，提出“流失用户召回+高潜用户激活”双维度策略，协助运营团队落地优惠券触达、专属客服跟进等措施，使得品类月均用户留存率提升10%
项目成果被纳入天猫快消品类目运营手册，在全12个子类目推广，累计覆盖商家超2000家

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数据工具：精通SQL（MySQL/PostgreSQL），熟练使用Python（Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn）、Tableau、Excel（VLOOKUP、数据透视表、Power Query）等工具进行数据提取、清洗、分析与可视化
分析能力：具备扎实的统计学基础，擅长用户画像分析、漏斗转化分析、A/B测试、预测建模等方法论，能够独立完成从需求拆解到策略输出的全流程数据分析
业务认知：熟悉电商行业商业模式，精通品类运营、用户增长、流量转化等核心业务逻辑，能够快速将业务问题转化为数据分析课题

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2017年获全国大学生数学建模竞赛二等奖，团队中负责数据清洗、模型搭建与结果分析工作
2019年获杭州微盟信息技术有限公司年度业绩突出贡献奖，因客户数据分析服务满意度达标率位列部门第一
2023年获阿里巴巴集团年度优秀数据分析师，因主导的天猫快消品用户增长项目成果显著，驱动品类留存率提升10%

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7年商业数据分析经验，深耕电商行业，具备从数据需求拆解到业务策略落地的全链路分析能力，累计为多个核心业务项目提供数据支撑，驱动GMV、复购率、留存率等核心指标显著提升
精通SQL、Python、Tableau等主流数据分析工具，熟练掌握用户画像、漏斗分析、A/B测试等方法论，能够高效输出高质量的分析报告与解决方案
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