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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
數(shù)據(jù)分析師簡(jiǎn)歷范文參考
作者:錘子簡(jiǎn)歷 2023/05/23 10:40:01
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求職意向

數(shù)據(jù)分析師 北京 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷信息技術(shù)有限公司 數(shù)據(jù)分析師實(shí)習(xí)崗

參與數(shù)據(jù)分析的整個(gè)流程工作,將理論知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際的工作中。主要應(yīng)用Hive、MapReduce、Mysql,進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)匹配以及數(shù)據(jù)分析。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 淘寶用戶行為分析 

應(yīng)用Python爬蟲技術(shù)爬取數(shù)據(jù)保存在文件中,并將此文件作為原始數(shù)據(jù)。 將csv數(shù)據(jù)導(dǎo)入Mysql數(shù)據(jù)庫(kù),利用Sqoop將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,按照項(xiàng)目需求清洗冗雜數(shù)據(jù),保留有效數(shù)據(jù)。 基于清洗過(guò)后的數(shù)據(jù),對(duì)用戶的行為進(jìn)行匹配(用戶id,產(chǎn)品id,url地址,預(yù)購(gòu)信息) 。對(duì)行為匹配后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),識(shí)別訪問(wèn)次數(shù)最多的地址、產(chǎn)品(top10),分析熱門訪問(wèn)地址、熱門產(chǎn)品屬性、最佳廣告推送時(shí)間、不同地區(qū)消費(fèi)水平。使用SparkMLlib進(jìn)行離線計(jì)算,利用協(xié)同過(guò)濾算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)行產(chǎn)品的推薦(用戶id,預(yù)購(gòu)信息,推薦產(chǎn)品id列表)。利用聚類分析,將構(gòu)建的淘寶用戶畫像進(jìn)行聚類分析,做出精準(zhǔn)營(yíng)銷推送報(bào)告 。將結(jié)果保存到HDFS上。

2020.x -2020x 題庫(kù)查找問(wèn)題的一類簡(jiǎn)單局部采樣算法 

對(duì)于題庫(kù)匹配查找問(wèn)題,構(gòu)建了一類新型的局部采樣算法,該算法適用于輕微變形且文字較為稀疏的題庫(kù)問(wèn)題,如數(shù)學(xué)題庫(kù)。對(duì)于經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的圖像,采用不同的空間步長(zhǎng),僅僅針對(duì)每幅圖像的中間部分進(jìn)行間隔的將采樣,并對(duì)采樣結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單的行(列)求和構(gòu)建相應(yīng)的低維特征向量,利用所得低維特征向量進(jìn)行自適應(yīng)查找匹配。最后,實(shí)驗(yàn)結(jié)合傾斜與變形圖像,邊緣模糊圖像這兩類情形進(jìn)行了算法測(cè)試,獲得了令人滿意的查找結(jié)果。

對(duì)于經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的圖像,采用不同的空間步長(zhǎng),僅從圖像中間進(jìn)行局部采樣,并通過(guò)簡(jiǎn)單累積求和獲取圖像特征,利用所得低維特征向量進(jìn)行自適應(yīng)查找匹配。相比于經(jīng)典的圖像匹配算法,本文所提出的自適應(yīng)局部采樣算法避免了特征點(diǎn)檢測(cè)、主方向選取、特征描述符生成、特征點(diǎn)匹配等步驟,具有原理簡(jiǎn)單、計(jì)算量小而又不失精度的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明對(duì)于旋轉(zhuǎn)或輕微變形、且二值化矩陣具有較高稀疏性的理工類題目圖像,算法具有很好的匹配結(jié)果。

2020.x -2020x 好樂(lè)買數(shù)據(jù)分析平臺(tái) 

通過(guò)對(duì)好樂(lè)買網(wǎng)站的日志進(jìn)行分析,計(jì)算網(wǎng)站關(guān)鍵指標(biāo),其中關(guān)鍵性指標(biāo)有,瀏覽量:頁(yè)面瀏覽量即為PV(Page View),是指所有用戶瀏覽頁(yè)面的總和,用戶每打開(kāi)一個(gè)頁(yè)面就被記錄1 次。注冊(cè)用戶數(shù):對(duì)系統(tǒng)每天的注冊(cè)用戶數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。獨(dú)立ip數(shù):從某種程度上來(lái)說(shuō),獨(dú)立IP的多少,是衡量網(wǎng)站推廣活動(dòng)好壞最直接的數(shù)據(jù)。跳出率=跳出數(shù)/PV:跳出率是非常重要的訪客黏性指標(biāo),它顯示了訪客對(duì)網(wǎng)站的興趣程度:跳出率越低說(shuō)明流量質(zhì)量越好,訪客對(duì)網(wǎng)站的內(nèi)容越感興趣,這些訪客越可能是網(wǎng)站的有效用戶、忠實(shí)用戶。板塊訪問(wèn)量pv,和板塊獨(dú)立ip訪問(wèn)量.

實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x  

掌握J(rèn)ava,Python編程。掌握Linux 操作系統(tǒng),熟悉shell腳本,了解Linux系統(tǒng)的操作命令。

掌握MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),能夠熟練的掌握sql的增、刪、改、查操作。
掌握Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的構(gòu)建,熟悉HDFS文件系統(tǒng)底層存儲(chǔ)原理,能夠使用MapReduce進(jìn)行數(shù)據(jù)的離線處理,熟悉HBase、Hive,能夠進(jìn)行對(duì)于數(shù)據(jù)的操作。
熟悉Office的基本應(yīng)用,能夠使用Excel基本函數(shù),如Vlookup、Index、Match等,能夠制作數(shù)據(jù)透視圖以及基本的圖表。
了解統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件SPSS、matlab的基本操作,并且可以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模以及模型的檢驗(yàn)。

自我評(píng)價(jià)

本人邏輯清晰,溝通能力強(qiáng),學(xué)習(xí)積極主動(dòng),認(rèn)真踏實(shí),有強(qiáng)烈的責(zé)任心和團(tuán)隊(duì)精神,學(xué)習(xí)能力強(qiáng),同時(shí)又較好的抗壓及適應(yīng)能力。熱愛(ài)數(shù)據(jù)分析工作,熱愛(ài)編程。

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