•熟练使用 Python 进行数据分析和可视化,构建高效的机器学习模型,提炼商业洞察
•熟练使用MySQL进行高效存储、处理和分析数据,优化中小规模数据集,支持数据驱动决策。
•擅长使用 Excel 和 Power BI 创建直观的图表和仪表盘,从数据中提取关键洞察,撰写专业分析报告,有效支持业务决策。
1. 电商数据分析与用户价值评估
• 使用MySQL处理大规模电商数据,解决数据缺失和异常问题。
• 进行漏斗分析、复购率和用户留存分析,构建RFM模型进行用户分层。
• 提供精准用户洞察,支持营销策略制定。
• 成果:帮助提升用户留存率5%。
2. 电信运营商用户流失预测
• 对30万用户数据进行清洗和特征工程,筛选14个关键指标。
• 应用多种机器学习算法,构建准确率96%的预测模型。
• 开发可复用的数据处理流程,显著提升团队分析效率。
• 成果:基于模型洞察优化客户关系管理策略。
3. 会员用户价值分析
• 整合百货商场销售和客户数据,进行用户画像和价值分析。
• 构建RFM模型,实现用户分层,提取关键特征。
• 根据分析结果制定针对性营销策略,提升客户价值。
• 成果:协助提升高价值客户复购率15%。
4. 自动售卖机销售数据可视化
• 使用Excel创建交互式仪表板,展示交易额、订单量等关键指标。
• 分析销售数据,优化售货机运营策略。
• 成果:参与的数据分析工作助力销售额提升10%。
整合百货商场销售和客户数据,进行用户画像和价值分析。 构建RFM模型,实现用户分层,提取关键特征。 根据分析结果制定针对性营销策略,提升客户价值。
网络问政平台的群众留言数量繁多、种类复杂,对留言按照一定的体 系标准进行分类,是后续将留言分派至相应职能部门进行回复处理的必要之举 1.对数据进行读入,用正则处理留言详情里各种符号, 对留言主题分词。 2.构建SVM模型 ,用Doc2Vec提取词向量 3.打印模型报告,保