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數(shù)據(jù)分析師簡歷范文參考

作者：錘子簡歷 2023/09/14 14:30:04

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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 錘子簡歷大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 錘子簡歷信息技術(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，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)。基于清洗過后的數(shù)據(jù)，對用戶的行為進(jìn)行匹配（用戶id，產(chǎn)品id，url地址，預(yù)購信息）。對行為匹配后的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，識別訪問次數(shù)最多的地址、產(chǎn)品（top10），分析熱門訪問地址、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)營銷推送報(bào)告。將結(jié)果保存到HDFS上。

2020.x -2020x 題庫查找問題的一類簡單局部采樣算法

對于題庫匹配查找問題，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問題，如數(shù)學(xué)題庫。對于經(jīng)過預(yù)處理后的圖像，采用不同的空間步長，僅僅針對每幅圖像的中間部分進(jìn)行間隔的將采樣，并對采樣結(jié)果進(jìn)行簡單的行（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)行了算法測試，獲得了令人滿意的查找結(jié)果。

對于經(jīng)過預(yù)處理后的圖像，采用不同的空間步長，僅從圖像中間進(jìn)行局部采樣，并通過簡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、主方向選取、特征描述符生成、特征點(diǎn)匹配等步驟，具有原理簡單、計(jì)算量小而又不失精度的優(yōu)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)表明對于旋轉(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 好樂買數(shù)據(jù)分析平臺

通過對好樂買網(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:頁面瀏覽量即為PV(Page View)，是指所有用戶瀏覽頁面的總和，用戶每打開一個(gè)頁面就被記錄1 次。注冊用戶數(shù):對系統(tǒng)每天的注冊用戶數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。獨(dú)立ip數(shù)：從某種程度上來說，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)，它顯示了訪客對網(wǎng)站的興趣程度：跳出率越低說明流量質(zhì)量越好，訪客對網(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。板塊訪問量pv，和板塊獨(dú)立ip訪問量.

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，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。熱愛數(shù)據(jù)分析工作，熱愛編程。

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