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簡(jiǎn)歷1：

求職意向

求職類型：全職   

意向崗位：數(shù)據(jù)分析師   

意向城市：廣東廣州   

薪資要求：面議   

求職狀態(tài)：隨時(shí)到崗   

教育背景

時(shí)間：201X.9-201X.6   

學(xué)校名稱：錘子簡(jiǎn)歷大學(xué)（1）   

專業(yè)名稱：經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)   

學(xué)術(shù)成績(jī)與榮譽(yù)：

GPA: 3.9/4.0，專業(yè)排名前5%，展現(xiàn)卓越的學(xué)術(shù)成就。

學(xué)術(shù)獎(jiǎng)學(xué)金與榮譽(yù)：

連續(xù)四年獲得學(xué)校優(yōu)秀學(xué)生獎(jiǎng)學(xué)金，包括特等獎(jiǎng)學(xué)金1次.一等獎(jiǎng)學(xué)金3次。

2、1X年，榮獲“全國(guó)大學(xué)生統(tǒng)計(jì)建模競(jìng)賽”一等獎(jiǎng)，作為團(tuán)隊(duì)核心成員，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題。

校內(nèi)活動(dòng)與領(lǐng)導(dǎo)力：

統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)（201X.9-201X.6），組織舉辦“數(shù)據(jù)分析與職業(yè)規(guī)劃”系列講座，吸引超過(guò)500名學(xué)生參與。

參與“經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)”科研項(xiàng)目，研究成果被校刊發(fā)表，有效提升了數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)分析能力。

工作經(jīng)驗(yàn)

時(shí)間：201X.10-201X.12   

公司名稱：錘子簡(jiǎn)歷工作經(jīng)驗(yàn)案例（1）   

職位名稱：數(shù)據(jù)分析工程師   

每日統(tǒng)計(jì)與優(yōu)化： 管理50+業(yè)務(wù)員的通話數(shù)據(jù)，通過(guò)自動(dòng)化腳本每日處理超過(guò)1000條通話記錄，提升工作效率30%，并利用Excel制作詳細(xì)統(tǒng)計(jì)報(bào)表，為管理層提供準(zhǔn)確的績(jī)效評(píng)估依據(jù)。

回款分析與決策支持： 每日處理上百萬(wàn)級(jí)別的交易數(shù)據(jù)，使用Tableau制作實(shí)時(shí)更新的回款可視化儀表板，幫助公司識(shí)別潛在的現(xiàn)金流問(wèn)題，優(yōu)化收款流程，實(shí)現(xiàn)季度回款率提升15%。

業(yè)務(wù)流程優(yōu)化： 領(lǐng)導(dǎo)并實(shí)施業(yè)務(wù)員任務(wù)分配優(yōu)化方案，通過(guò)算法模型動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)優(yōu)先級(jí)，減少等待時(shí)間20%，提升整體業(yè)務(wù)處理能力。

深度分析報(bào)告： 利用Python的matplotlib和Echarts庫(kù)，完成周.月.季.年度業(yè)務(wù)分析報(bào)告，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，為公司戰(zhàn)略調(diào)整提供數(shù)據(jù)支持，助力年度收入增長(zhǎng)25%。

逾期風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)： 開(kāi)發(fā)并部署基于機(jī)器學(xué)習(xí)的客戶逾期風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確率高達(dá)86%，有效降低了公司信貸損失10%。

客戶畫(huà)像構(gòu)建： 分析百萬(wàn)級(jí)借貸客戶數(shù)據(jù)，構(gòu)建精準(zhǔn)的客戶細(xì)分模型，支持定制化營(yíng)銷策略，提升目標(biāo)營(yíng)銷活動(dòng)響應(yīng)率20%。

時(shí)間：201X.10-201X.7   

公司名稱：錘子簡(jiǎn)歷工作經(jīng)驗(yàn)案例（2）   

職位名稱：數(shù)據(jù)分析助理   

成功參與并完成了三項(xiàng)大型市場(chǎng)調(diào)研項(xiàng)目（成都高新生物產(chǎn)業(yè)調(diào)查分析.雙流區(qū)政務(wù)服務(wù)滿意度調(diào)查分析.龍泉驛區(qū)旅館全面調(diào)查分析），覆蓋樣本量總計(jì)超過(guò)10萬(wàn)人次。

問(wèn)卷設(shè)計(jì)與優(yōu)化： 設(shè)計(jì)高效問(wèn)卷，回收率提升至85%，有效收集到高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)處理與分析： 主導(dǎo)數(shù)據(jù)清洗工作，處理異常值與缺失數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性達(dá)到99%以上。運(yùn)用SPSS進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵影響因素，為政府與企業(yè)提供決策依據(jù)。

可視化展示： 制作交互式數(shù)據(jù)報(bào)告，采用PowerBI展示研究成果，直觀傳達(dá)調(diào)查結(jié)論，獲得客戶高度評(píng)價(jià)。

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

時(shí)間：201X.5-201X.12   

項(xiàng)目名稱：錘子簡(jiǎn)歷（1）項(xiàng)目案例   

項(xiàng)目角色：數(shù)據(jù)分析師   

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：客戶數(shù)據(jù)全部來(lái)自于微眾銀行的用戶信息，通過(guò)建立客戶畫(huà)像，進(jìn)行客戶研究.提供業(yè)務(wù)決策。

項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

1、用pandas.read_excel()進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取，確定分析業(yè)務(wù)指標(biāo)，包括：逾期天數(shù).逾期期數(shù).逾期階段.即期指標(biāo).遞延指標(biāo).月底結(jié)算.期末結(jié)算.延滯率.不良貸款率.轉(zhuǎn)呆賬率.凈損失率.FPD（首次還款逾期）等。

2、確定分析思路，主要從用戶維度（年齡.學(xué)歷.是否有住房.戶籍認(rèn)證.征信報(bào)告等）和業(yè)務(wù)維度（不同的用戶維度與放款的相關(guān)關(guān)系.不良貸款率與不同的用戶評(píng)級(jí)之間的相關(guān)性）進(jìn)行分析

3、修改部分列名，空值利用mean()來(lái)填充.重復(fù)值采用drop_duplicates()處理，異常值經(jīng)過(guò)分析后進(jìn)行填充或者刪除，然后對(duì)數(shù)據(jù)利用corrwith()進(jìn)行相關(guān)性檢查，最后確立最終的分析數(shù)據(jù)。

4、從數(shù)據(jù)集中，用不同的用戶維度來(lái)對(duì)逾期概率進(jìn)行計(jì)算，用tableau制作可視化圖表，結(jié)合圖表對(duì)高逾期行為進(jìn)行分析。業(yè)務(wù)維度的操作相同。

5、分析和總結(jié)，用戶逾期的關(guān)鍵指標(biāo)，如年齡段.評(píng)級(jí).學(xué)歷等信息和不同維度的相關(guān)關(guān)系分析，撰寫(xiě)分析報(bào)告等。

時(shí)間：201X.4-201X.12   

項(xiàng)目名稱：錘子簡(jiǎn)歷（2）項(xiàng)目案例   

項(xiàng)目角色：數(shù)據(jù)分析工程師   

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：甲方為微眾銀行，根據(jù)業(yè)務(wù)員更新的客戶信息，對(duì)客戶信息進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)整理，建立逾期還款的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)，預(yù)測(cè)正處于貸款期間的客戶違約概率，有助于公司預(yù)估不良資產(chǎn)比例，將高風(fēng)險(xiǎn)客戶分配給專項(xiàng)小組，提升公司業(yè)務(wù)把控能力。

項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

1、用pandas連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，提取公司平臺(tái)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的客戶還款信息。

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理，利用isnull().sum()統(tǒng)計(jì)缺失值，對(duì)缺失值較多的無(wú)關(guān)項(xiàng)進(jìn)行刪除，對(duì)其余項(xiàng)根據(jù)不同條件進(jìn)行填充，再將數(shù)據(jù)類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使用GBDT梯度提升決策樹(shù)對(duì)特征重要性排序，去除相關(guān)性低的特征，將特征值進(jìn)行縮減。

3、利用matplotlib和seaborn對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，分析各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)應(yīng)下的客戶預(yù)期還款比例。

4、利用sklearn的train_test_split()函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，利用StandardScaler函數(shù)將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

5、構(gòu)建logistic回歸模型，對(duì)超參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，提升模型精度。

時(shí)間：201X.10-201X.3   

項(xiàng)目名稱：錘子簡(jiǎn)歷（3）項(xiàng)目案例   

項(xiàng)目角色：數(shù)據(jù)分析工程師   

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：甲方為微眾銀行，每月催收額度13億元左右，公司內(nèi)部主要是周期性的對(duì)資金回收數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，分析業(yè)務(wù)開(kāi)展?fàn)顩r，制定業(yè)務(wù)調(diào)整方向。

項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

1、每日針對(duì)資金回收額度，利用Excel的vlookup()函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)查找和數(shù)據(jù)透視表進(jìn)行數(shù)據(jù)透視，生成當(dāng)日回款表。

2、月底對(duì)業(yè)務(wù)員本月通話量以及客戶信息進(jìn)行校驗(yàn)和糾錯(cuò)，先用pandas連接統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，取出當(dāng)月所有業(yè)務(wù)員通話記錄信息數(shù)據(jù)表，然后用pandas讀取并切片，選取有用的列進(jìn)行保留，再對(duì)缺失值用fillna()進(jìn)行填充，利用sort_values()進(jìn)行排序，然后利用pivot_table()得到數(shù)據(jù)透視表，檢查是否有異常值，針對(duì)每一個(gè)業(yè)務(wù)員利用groupby()和comsum()進(jìn)行分組求和，得出業(yè)務(wù)稽核表，對(duì)得到的最終數(shù)據(jù)先利用matplotlib或者tableau進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，從多維度對(duì)當(dāng)月數(shù)據(jù)與上月數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，得出業(yè)務(wù)與運(yùn)營(yíng)上的報(bào)告。

3、以周.月.季度.年為維度對(duì)資金回收進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，使用pandas連接統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中得到資金回收數(shù)據(jù)，用merge()方法進(jìn)行表的合并，用fillna(), dropna(), drop_duplicates()等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和缺失值的處理，利用tableau和matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，結(jié)合餅圖.直方圖.折線圖等，根據(jù)制作的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)情況表進(jìn)行分析，從多維度找出資金回收增長(zhǎng)或者下降的原因，撰寫(xiě)分析報(bào)告。

時(shí)間：201X.10-201X.7   

項(xiàng)目名稱：錘子簡(jiǎn)歷（4）項(xiàng)目案例   

項(xiàng)目角色：數(shù)據(jù)分析助理   

項(xiàng)目簡(jiǎn)介：主要是來(lái)自學(xué)校老師的長(zhǎng)期項(xiàng)目，項(xiàng)目?jī)?nèi)容主要是給成都各區(qū)縣做問(wèn)卷調(diào)查（成都市雙流區(qū)政務(wù)服務(wù)滿意度調(diào)查.成都高新生物產(chǎn)業(yè)調(diào)查.成都龍泉驛旅館信息普查等）.基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)錄入，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)優(yōu)化工作。

項(xiàng)目?jī)?nèi)容：

1、數(shù)據(jù)采集階段，主要是以問(wèn)卷調(diào)查為主，樣本數(shù)量一般是500到1000份不等，做數(shù)據(jù)的前期準(zhǔn)備工作。

2、對(duì)于采集到的數(shù)據(jù)，用Excel進(jìn)行表格化錄入。

3、對(duì)于未采集到到缺失數(shù)據(jù)，一般采用均值進(jìn)行填充，對(duì)于不規(guī)范的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

4、基于處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)的數(shù)據(jù)可視化操作，以及簡(jiǎn)要分析。

自我評(píng)價(jià)

有良好的統(tǒng)計(jì)學(xué)素養(yǎng)，熱愛(ài)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，有兩年以上數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，精通SQL復(fù)雜查詢語(yǔ)句，掌握Python編程能力，熟練使用Pandas.Numpy等工具，掌握數(shù)據(jù)可視化工具和數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫(xiě)的能力，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法，了解深度學(xué)習(xí)和SPSS。

專業(yè)技能

1、熟練掌握Python編程能力，熟悉python常用庫(kù)及第三方庫(kù)

2、熟練使用Numpy.Pandas等Python數(shù)據(jù)分析相關(guān)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理

3、熟練使用matplotlib.Seaborn.Tableau.Echarts等數(shù)據(jù)可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理

4、熟練使用MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)以及SQL查詢語(yǔ)句，熟悉數(shù)據(jù)庫(kù)建模  

5、熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法，熟練使用Scikit-Learn機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法，如K-鄰近算法.線性回歸.邏輯斯蒂(Logistic)回歸.樸素貝葉斯.決策樹(shù).隨機(jī)森林.支持向量機(jī)(SVM)等等，熟悉以上算法庫(kù)優(yōu)缺點(diǎn)，并且能良好的選擇算法進(jìn)行運(yùn)算，了解深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)Tensorflow

6、熟悉相關(guān)分析.聚類分析.回歸分析.因果分析.假設(shè)檢驗(yàn).時(shí)間序列分析等數(shù)據(jù)分析方法

7、熟悉爬蟲(chóng)常用模塊requests.Selenium，熟悉正則匹配Xpath.Beautifulsoup等

8、熟練掌握Excel.PPT等辦公軟件, 能有效地收集.整理和分析數(shù)據(jù)

9、熟悉常規(guī)的Linux操作

文/錘子簡(jiǎn)歷

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