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項(xiàng)目經(jīng)歷（案例一）

項(xiàng)目時(shí)間：2016-10到2014-05項(xiàng)目名稱：電商平臺(tái)某熱水器用戶評(píng)論情感分析項(xiàng)目描述：項(xiàng)目介紹研究生朋友接了這個(gè)項(xiàng)目， 歷史數(shù)據(jù)為一個(gè)500M的sql文件，我們將其導(dǎo)入mysql中，觀察數(shù)據(jù)格式，然后用python的數(shù)據(jù)庫(kù)引擎把sql表讀進(jìn)來(lái)，利用pandas工具進(jìn)行探索分析，以用的可視化的工具拿到某熱水器的評(píng)論，包括，用戶id，品牌，評(píng)論，以美的為例。思路：把評(píng)論單獨(dú)拿出來(lái)，去重，機(jī)械壓縮，情感分類，jieba分詞，lda模型對(duì)字符串聚類，輸出結(jié)果。我的職責(zé)

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例二）

項(xiàng)目時(shí)間：2017-08到2014-05項(xiàng)目名稱：高價(jià)值目標(biāo)客戶挖掘項(xiàng)目描述：項(xiàng)目介紹在規(guī)定預(yù)算下，挑選出一定的優(yōu)質(zhì)用戶（高響應(yīng)、高消費(fèi)），幫助公司實(shí)現(xiàn)商業(yè)目標(biāo)我的職責(zé)1.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索及清洗（數(shù)據(jù)描述，缺失值填補(bǔ)） 2.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析和一些數(shù)據(jù)可視化3.利用邏輯回歸進(jìn)行響應(yīng)預(yù)測(cè)，依據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果將人群按照響應(yīng)率進(jìn)行劃分，區(qū)分出不同響應(yīng)率的人群4.模型評(píng)估（lift圖，ROC,AUC）

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例三）

項(xiàng)目時(shí)間：2016-08到2014-05項(xiàng)目名稱：顧客多維度細(xì)分及與商品間的潛在關(guān)系研究項(xiàng)目描述：項(xiàng)目介紹目標(biāo)實(shí)施步驟：1.根據(jù)顧客近一段時(shí)間的購(gòu)買記錄，設(shè)定指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)顧客群體劃分成4-7類

2.找出每一類顧客群體主要購(gòu)買的商品記錄，并以商品屬性對(duì)其打標(biāo)簽

3.根據(jù)商品主要購(gòu)買群體的特征屬性，以幫助行銷人員制定更好的銷售方案

4.依據(jù)1和2中的定量和定性數(shù)據(jù)，重新進(jìn)行更全面的多維度客戶全體劃分

5.對(duì)不同的客戶和商品，制定更有針對(duì)性的行銷活動(dòng)我的職責(zé)不僅想更清楚全面了解公司現(xiàn)有用戶群特征屬性，更想依此對(duì)不同的商品規(guī)劃更好的營(yíng)銷方案，開發(fā)需求度更高的商品。參與模型設(shè)定和執(zhí)行（尋找數(shù)據(jù)驗(yàn)證猜想，并加以優(yōu)化改進(jìn)）

項(xiàng)目經(jīng)歷（案例四）

項(xiàng)目時(shí)間：2014-03到2014-05項(xiàng)目名稱：克萊斯勒售后培訓(xùn)項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目描述：項(xiàng)目介紹負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、整理、分析（SQL Server，ETL）從4S店獲取銷售、售后等汽車品牌數(shù)據(jù)，其中有客戶端提取、數(shù)據(jù)庫(kù)提取等。采集到的數(shù)據(jù)上傳服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)中，該程序?yàn)閣indows服務(wù)形式每天自動(dòng)運(yùn)行。使用SQL語(yǔ)句按條件編寫存儲(chǔ)過程，對(duì)服務(wù)器中的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。執(zhí)行存儲(chǔ)過程，完成數(shù)據(jù)處理，得出最終所需關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)內(nèi)容。（數(shù)據(jù)展現(xiàn)，Monetns BI）對(duì)展示到BI中的績(jī)效指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)、監(jiān)控和跟蹤分析，確保各4S店業(yè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。最后使用Excel計(jì)算分析工單信息查詢管理情況。（）我的職責(zé)用腳本獲取4S店真實(shí)銷售、售后數(shù)據(jù)，使用SQL語(yǔ)句對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。在BI系統(tǒng)中計(jì)算出各項(xiàng)KPI指標(biāo)進(jìn)行行業(yè)分析，年度報(bào)表，課程培訓(xùn)等。項(xiàng)目技術(shù)：SQL Server，EXCEL，C#