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1、負責微信、QQ、公眾號及其它在線工具上的咨詢；                                                 2、了解客戶的需求，回復和引導客戶的問題；                                                       3、建立、維護與客戶的良好關(guān)系；                                                                  4、定期統(tǒng)計每一個賬號的數(shù)據(jù)量，分析賬號的流失率；                                                5、定期對各個賬號進行維護，提高安全性和活躍度。

1、對物流出入庫訂單準確、及時錄入對應的信息系統(tǒng)；                                                2、對出入的訂單進行合理的安排和分配；                                                            3、定期導出系統(tǒng)數(shù)據(jù)，盤點系統(tǒng)數(shù)據(jù)與實物情況；                                                    4、整理和維護系統(tǒng)數(shù)據(jù)，分析出入庫情況，提出合理化建議。

所學課程                                                                                     EXCEL：常用函數(shù)的應用、數(shù)據(jù)透視表、數(shù)據(jù)清洗、高級圖標制作、POWER BI等   馬竹青教授（中國青年政治學院計算機系教授）                                                                              MYSQL：SQL查詢語句、案例分析及相關(guān)使用等   劉志恒&李奇老師                                        統(tǒng)計基礎(chǔ)理論：基礎(chǔ)理論、相關(guān)分析、回歸分析、主成分分析、因子分析、時間序列等   徐楊老師（留學統(tǒng)計學博士）                                                                                            SPSS：基本操作、數(shù)據(jù)處理、假設(shè)檢驗、方差分析、RFM模型、客戶價值模型、對應分析原理等   丁亞軍老師（某知名數(shù)據(jù)咨詢公司首席CEO）                                                                    R語言：基本編程及應用、模型構(gòu)建與圖形實現(xiàn)                                                         PYTHON：基本語法與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、爬蟲的使用與模型算法的應用等

電影推薦系統(tǒng)項目報告                                                         

項目簡介：公司為初創(chuàng)型電影點播公司，為了更準確的讓用戶找到自己喜愛的電影和提高用戶的點擊率，現(xiàn)收集用戶數(shù)據(jù)，從口碑排行和用戶的個性化（點擊情況）進行推薦，采用IMDB top250算法對電影評分實現(xiàn)口碑排行，運用物品協(xié)同過濾實現(xiàn)個性化推薦。                                                                使用工具：EXCEL、Python                                                                         責任描述：                                                                                     1、搜集電影用戶數(shù)據(jù)并進行描述性統(tǒng)計，判斷其適用性；                                               2、對數(shù)據(jù)進行預處理，分析推薦需要的算法模型；                                                    3、采用IMDB top250算法對電影評分，實現(xiàn)口碑排行和影片類型排行；                                   4、運用物品協(xié)同過濾算法實現(xiàn)用戶個性化推薦；                                                      項目成果：將原有單一服務器升級成離線和在線兩個服務器端，離線服務器每天進行數(shù)據(jù)預處理、推薦算法后將推薦結(jié)果存儲起來；在線服務器調(diào)取推薦結(jié)果信息處理客戶端請求與收集的日志信息后反饋給客戶端，同時存儲用戶的日志信息到數(shù)據(jù)端，大大的提高了推薦的精準性和用戶的點擊率。

1、有專業(yè)的數(shù)據(jù)分析培訓基礎(chǔ)，了解多種分析軟件、工具的使用；                                       2、善于學習，對數(shù)據(jù)敏感，能進行有效的分析；                                                       3、執(zhí)行力強，結(jié)果為導向，保證質(zhì)量完成任務；                                                       4、熱愛數(shù)據(jù)工作、愿意學習并主動承擔工作職責。