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求職意向

數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘工程師 廣東廣州 薪資面議 隨時到崗

教育背景

2020.x -2020x University of Kent 數(shù)學與統(tǒng)計

英國肯特大學：2016年衛(wèi)報（The Guardian）英國大學排名第16名

工作經(jīng)驗

2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術有限公司 信息化事業(yè)部數(shù)據(jù)中心

生產(chǎn)運維：保障數(shù)據(jù)生產(chǎn)的時效性，針對問題job跟進處理。

項目經(jīng)驗

2020.x -2020x 全省Power BI（PBI）報表系統(tǒng) 數(shù)據(jù)管理

使用Oracle、Visual Studio、sql server integration services進行數(shù)據(jù)提取、相關衍生標簽的制作和自動化更新，并進行數(shù)據(jù)質量維護和新增字段更新。最終做出前端報表的展示模板, 供全省數(shù)字平臺部進行使用。

2020.x -2020x 反欺詐模型 數(shù)據(jù)分析

使用SPSS建立邏輯回歸模型，用于找出全網(wǎng)中騷擾和詐騙等異常用戶。在linux中進行模型固化上線，并使用datastage將結果數(shù)據(jù)輸出至Oracle數(shù)據(jù)庫，用于前臺展示。投入使用后，有效甄別疑似欺詐用戶每日達2000戶以上，準確率在90%以上。

2020.x -2020x 終端偏好/換機模型 數(shù)據(jù)分析

對于用戶的基礎、語音、流量、終端等數(shù)據(jù)進行分析，在Spark中使用MLlib中的隨機森林進行分類和多分類模型建立，預測用戶偏好終端以及換機時間傾向，供市場部門進行精準維系。

2020.x -2020x B2I流失預警模型 數(shù)據(jù)分析

針對用戶的基礎、語音、流量、上網(wǎng)偏好等數(shù)據(jù)進行流失原因分析，預測用戶是否會在將來流失，通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)預處理，篩選出對于流失影響較大的因子，并在python中使用xgboost進行分類模型建立。最終預測準確率較原始流失率高出4倍。

自我評價

本人性格活潑開朗，有良好的溝通能力，責任心強事業(yè)心強，有不服輸和吃苦耐勞的精神，學習能力強，喜歡接觸新生事物