2025年5月13日修改

数据分析简历.md

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+# 简历内容提取与分解
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+## 基本信息
+- **求职岗位：** 数据分析师
+- **性别：** 男
+- **教育程度：** 硕士
+- **年龄：** 27岁
+
+## 自我评价
+-   **工作能力：** 具备多个项目经历和1年+数据分析工作经验，掌握多种编程语言和数据分析工具，如：**SQL、Python、Tableau、Excel** 等，具备扎实的业务知识，掌握多种分析模型：**RFM、AARRR、漏斗模型**等，对数据敏感性强、逻辑思维性强，具备优秀的信息整合和分析能力。
+-   **个人优势：** 双一流硕士和本科学历，逻辑思维严密，学习能力强（**专业第1**），具备较强的团队协作精神、沟通协调能力（**读研期间担任横向课题负责人**）、问题分析解决能力以及书面表达能力，能够承受较大的工作压力。
+
+## 教育背景
+| 时间          | 学历 | 学校         | 专业         |
+|---------------|------|--------------|--------------|
+| 2020.9-2023.6 | 硕士 | 南京大学     | [专业名称模糊] |
+| 2015.9-2019.6 | 本科 | 南京[大学名称模糊] | [专业名称模糊] |
+
+## 工作经历
+-   **时间：** 2023.07-至今
+-   **职位：** 数据分析师
+-   **公司：** 南京[公司名称模糊]
+-   **工作内容：**
+    *   **数据分析：** 深入了解业务，分析客户需求，发现和定位痛点，进行复杂数据集的异常检测与深度分析。运用统计分析、预测模型等，为业务提供数据支持和决策依据，主导分析评估报告的输出和汇报。
+    *   **数据产品：** 依据实践业务场景和需求，多维度分析指标异动原因，厘清各数据之间的内在联系，从0到1搭建策略后评估模型产品，从而推动业务决策的不断迭代。
+    *   **数据监测与自动化体系搭建：** 深刻理解项目需求，通过大数据分析和策略构建，搭建全链路监控看板，及时掌握数据变化，开发并实现Python自动化报表系统，自动处理和可视化，极大提高工作效率。
+
+## 项目经历
+
+### 1. 金融服务智能化分析与风险控制
+-   **时间：** 2023.12 – 2024.01
+-   **项目背景：** 为提升互联网金融产品的市场渗透率和风险管理效率，分析和优化贷款产品的推广数据。
+-   **项目内容：**
+    *   对上万条数据进行详细的分析，组和计算9个关键业绩指标（如注册成功率、逾期占比、利润占比等），量化各业务组表现。
+    *   开发了自动化监控周报，利用Excel制作实时指标变化图和条件格式高亮异常数据，提高数据监控效率。
+    *   使用Tableau搭建了一个全面的数据可视化看板，从8种维度深度挖掘数据，包括用户转化漏斗分析、利润占比下钻分析、深度盗号情况分析、潜在风险来源与分布等。
+-   **项目成果：** 成功交付了自动化的周报和经营收益智能分析看板，输出重要业务结论，揭示了逾期金额是毛利最重要的影响因素，并且给出业务组控制逾期金额的有效范围。
+
+### 2. 在线零售客户分群与价值优化
+-   **时间：** 2024.01 – 2024.03
+-   **项目背景：** 为优化在线零售业务的客户管理和营销策略，本项目通过实施RFM模型，对客户行为进行细分，以科学定位客户生命周期和价值，促进个性化营销策略的制定。
+-   **项目内容：**
+    *   RFM模型构建与实施：利用客户的最近购买日期、购买频率和购买总额，构建RFM模型，实现对客户群体的快速精准分层。
+    *   客户生命周期管理：依据RFM模型分析，明确不同价值层级的客户群体，制定针对性的客户维护和发展策略，增强客户忠诚度和活跃度。
+    *   数据驱动的营销优化：结合客户分层结果，设计并执行个性化营销活动，提高营销资源的使用效率和营销活动的响应速度。
+-   **项目成果：** 成功部署并应用RFM模型，通过精准的客户分层和有效的个性化营销策略，显著提升了市场渗透率和客户满意度。
+
+### 3. [项目名称模糊，似为“气象分析与大气管控服务”]
+-   **时间：** 2023.07 – 至今
+-   **项目背景：** 为[客户名称模糊]提供先进的数据分析和预测模型，通过优化管控策略，增强业务决策支持，有效提升区域空气质量。
+-   **项目内容：**
+    *   负责构建和维护自动化报表系统，使用数据可视化工具呈现关键指标，并撰写分析报告，提供基于数据的业务决策支持，优化策略。
+    *   开发一整套策略后评估模型，使用该模型和数据监测等技术识别关键指标异常，定期与决策团队进行数据会商，确保实时响应并调整关键流程，提高效率和效果。
+    *   应用预测模型，对数据趋势进行前瞻性分析，并基于模型结果评估现行及未来策略的效果，支持在策略制定和执行上的精确确定。
+-   **项目成果：** 利用先进的数据分析和预测模型，2023年[指标名称模糊]行效率显著提升，优良天数同比增加15天，区域表现位列全市第二。
+
+## 职业技能
+-   熟练运用 **MySQL** 数据库进行数据的检索、更新和分析，除了常用的增删改查外，还包括分组函数、窗口函数、子查询以及表连接等操作。
+-   熟练运用 **Tableau、Excel** 等数据分析可视化工具。
+-   熟练运用 **Python** 编程，掌握主流的数据分析库，如 **Pandas、Numpy 和 Matplotlib** 等。
+-   熟练掌握各种分析模型，包括但不限于 **RFM、AARRR、漏斗模型**等。
+-   能够使用 Python 的 **requests** 模块发送 HTTP 请求获取数据，应用 **Xpath、Beautifulsoup** 等模块解析数据。

测试.typ

@@ -0,0 +1 @@
+#text(fill: blue)[Python]

简历.typ

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         (
           icon: "☎️",
           solid: true,
-          text: link("tel:13044276091")[13044276091],
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         ),
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           icon: "✉️",
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       )
     )
 
-    #profile_section("个人总结")
+ #profile_section("个人总结")
-    #list(
+#list(
-      "具备统计学与经济学复合背景，擅长从商业场景提炼数据价值。",
+  // 核心经验与技能总结 (更客观)
-      "掌握Python/SQL/Tableau数据分析全流程工具，2年市场调研经验中形成敏锐消费者洞察力。",
+  "2年市场调研与数据分析经验，具备统计学与经济学复合背景，熟练运用SQL、Tableau等工具进行数据提取、处理、可视化与洞察挖掘。", // 明确经验年限、背景、核心工具和能力范畴。
-      "曾通过客户分群模型优化某品牌问卷投放策略，使有效样本收集效率提升40%。",
+  // 关键量化成就 (STAR浓缩版)
-      "热爱探索数据与业务的深度结合，尤其关注茶饮行业用户行为分析与复购率提升方向。",
+  [[#text(fill: blue)[Tableau]]曾独立负责优化若干快消用户调研项目：通过构建客户分群模型优化投放策略，将有效样本收集效率提升40%。], // 保留这个强有力的量化成果，作为你能力的具体证明。
-      "期待在奈雪的茶实现用数据讲述消费故事的职业理想。"
+  // 行业关注与能力应用点 (需定制)
-    )
+  "持续关注 新茶饮行业/用户增长领域的数据应用实践，尤其在用户生命周期价值分析/营销活动效果评估/产品迭代数据支持相关的具体方面，例如：调研方面有深入研究与实践经验。",
+  // 目标与价值贡献 (需定制)
+  "寻求将数据分析专长应用于数据挖掘，致力于在 `[请替换为结合目标岗位职责描述1-2个具体贡献方向，例如：提升用户精细化运营水平/驱动关键业务指标增长/优化数据驱动决策流程]` 方面贡献可衡量的业务价值。" // 直接说明目标公司，并清晰陈述你能贡献价值的具体方面，避免空泛的“共赢”表述。
+)
+
     #profile_section("专业技能")
     #show_interests((
       (
         interest: "数据可视化",
         subskills: (
-          (name: "Tableau (数据连接, 计算字段, 交互式仪表盘)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[Tableau]#(" (数据连接, 计算字段, 交互式仪表盘)")], checked: true),
-          (name: "Python matplotlib (统计图表, 自定义可视化, 数据展示)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[matplotlib]#("统计图表, 自定义可视化, 数据展示")], checked: true),
           (name: "PowerBI (DAX语言, 数据建模, 报表分享)", checked: true),
         )
       ),
       (
-        interest: "Python数据处理",
+      interest: "Python数据处理",
-        subskills: (
+      subskills: (
-          (name: "Pandas (数据清洗, 透视表, 时间序列处理)", checked: true),
+        (name: [#text(fill: blue)[Pandas]#(" (数据清洗, 透视表, 时间序列处理)")], checked: true),
-          (name: "NumPy (矩阵运算, 数学函数, 随机数生成)", checked: true),
+        (name: [#text(fill: blue)[NumPy]#(" (矩阵运算, 数学函数, 随机数生成)")], checked: true),
-          (name: "NLP处理 (文本分词, 情感分析, 主题建模)", checked: true),
+        (name: [#text(fill: blue)[NLP处理]#(" (文本分词, 情感分析, 主题建模)")], checked: true),
-        )
+      )
       ),
       (
-        interest: "数据库与SQL",
+        interest: "数据库应用",
         subskills: (
-          (name: "MySQL (存储过程, 触发器, 索引优化)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[MySQL]#(" (存储过程, 触发器, 索引优化)")], checked: true),
-          (name: "数据库设计 (ER模型, 范式理论, 性能调优)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[数据库设计]#(" (ER模型, 范式理论, 性能调优)")], checked: true),
-          (name: "Hadoop/Hive (分布式计算, HQL查询, 数据仓库)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[Hadoop/Hive]#(" (分布式计算, HQL查询, 数据仓库)")], checked: true),
         )
       ),
       (
         interest: "统计学分析",
         subskills: (
-          (name: "多元统计分析 (因子分析, 主成分分析, 判别分析)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[多元统计分析]#(" (因子分析, 主成分分析, 判别分析)")], checked: true),
-          (name: "时间序列分析 (ARIMA模型, 季节性分解, 平稳性检验)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[时间序列分析]#(" (ARIMA模型, 季节性分解, 平稳性检验)")], checked: true),
-          (name: "抽样技术 (分层抽样, 系统抽样, 样本量确定)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[抽样技术]#(" (分层抽样, 系统抽样, 样本量确定)")], checked: true),
         )
       ),
       (
         interest: "数据挖掘算法",
         subskills: (
-          (name: "决策树/随机森林 (特征重要性, 过拟合控制, 参数调优)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[决策树/随机森林]#(" (特征重要性, 过拟合控制, 参数调优)")], checked: true),
-          (name: "GBDT/XGBoost (梯度提升, 正则化, 交叉验证)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[GBDT/XGBoost]#(" (梯度提升, 正则化, 交叉验证)")], checked: true),
-          (name: "聚类分析 (K-means, 层次聚类, 密度聚类)", checked: true),
+          (name: [#text(fill: blue)[聚类分析]#(" (K-means, 层次聚类, 密度聚类)")], checked: true),
         )
       ),
     ))
@@ -119,10 +123,9 @@
       title: "数据分析师",
       note: "广州快决测信息科技有限公司 数据分析(dp)",
       body: list(
-        "负责与研究员共同确定调研方案以及问卷设计，根据研究员给出的配额设计、逻辑设计进行问卷程序的线上编程。在项目后期，与研究员共同合作，产出每次调研之后的数据分析报告。",
+        [#text(fill: blue)[职责一:]与研究员紧密协作，参与制定调研方案与问卷设计；根据项目需求（如配额设置、复杂跳转逻辑）独立负责完成线上问卷编程与严谨测试，确保数据收集的准确性与流程效率；项目后期运用SPSS及Excel进行数据清洗、处理与初步分析，参与撰写数据分析报告，为项目结论的形成提供了关键的数据洞察与支持。],
-        "独立负责过若干知名快消品牌的线上调研项目，包括蒙牛特仑苏低温产品的宣称测试、VS沙宣的产品包装测试、元气森林矿泉水以及酱油的产品宣称测试。",
+        [#text(fill: blue)[职责二:]独立负责并成功交付超过5个面向知名快消品牌（包括蒙牛特仑苏、VS沙宣、元气森林）及热门游戏（包括腾讯旗下模拟经营类游戏、鬼泣-巅峰之战）的线上调研项目。主导从问卷逻辑梳理、在线编程实现到数据收集监控与初步质量校验的全流程，确保所有项目均按时、高质量完成，调研成果有效支持了客户在产品概念测试、广告宣称优化及用户体验评估等方面的关键决策。],
-        "独立负责过若干热门手游以及端游的线上调研项目，包括腾讯模拟经营类游戏调研、rouge-like游戏调研、鬼泣-巅峰之战调研。",
+        [#text(fill: blue)[职责三:]作为核心团队成员，深度参与了针对OLAY护肤品及平安银行等大型企业的品牌健康度长期追踪项目。负责处理与分析指定模块的大规模追踪数据，通过对比分析识别关键绩效指标（KPIs）的变化趋势与潜在原因，并协助撰写包含数据可视化图表的分析报告章节，为客户提供了持续监控品牌市场表现、洞察竞争格局的可靠依据。]
-        "与部门同事合作产出面向各大企业的品牌健康度跟踪项目的数据分析报告，包括OLAY护肤品品牌健康度跟踪测试以及平安银行的品牌健康度跟踪测试。"
       )
     )
     
@@ -134,28 +137,39 @@
       title: "数据助理",
       note: "中国对外贸易中心 沙龙会展部",
       body: list(
-        "负责广交会在沙龙会上向参展商以及相关与会人员的调查问卷设计、派发以及回收，与小组成员合作设计了多份有关客户满意度的调查问卷。",
+        // S: 广交会沙龙活动需要收集参会者反馈。 T: 设计、派发、回收问卷。
-        "对所回收的调查问卷通过excel、spss进行初步的数据预处理(包括数据录入、清洗、排查异常值等数据清洗工作)。期间，处理过近十场会议超过1000份的满意度调查问卷。",
+    // A: 主导设计，优化结构，独立负责派发回收。 R: 确保数据收集的覆盖面和及时性，为后续分析提供原始数据。
-        "对处理过后的问卷数据以及会展方所提供的会议相关数据进行数据可视化处理，输出到微信公众号、官方网站等媒体平台。在工作期间，为广交会平台整理并撰写数篇有关会议的可视化展示文章。"
+    [#text(fill: blue)[职责一:]针对广交会沙龙活动，主导面向参展商及与会人员的客户满意度调查问卷设计环节，与团队协作优化问卷逻辑与问题措辞，以提升反馈数据的有效性；独立负责问卷的现场派发、引导填写与高效回收工作，确保了数据收集的覆盖面与及时性。],
+    // S: 回收的原始问卷数据需处理才能分析。 T: 对大量问卷进行预处理。
+    // A: 使用Excel和SPSS进行系统性数据录入、清洗（包括错误校验、异常值排查与处理）。 R: 成功处理超1000份问卷，为后续数据分析和洞察提取提供了准确、可靠的数据基础。
+    [#text(fill: blue)[职责二:]运用Excel及SPSS等工具，对回收的覆盖近十场会议、总计超过1000份的满意度调查问卷进行系统性的数据预处理工作。具体包括数据录入、逻辑校验、数据清洗（如处理缺失值、识别并修正录入错误、排查并标记异常值），为后续的深入分析和报告撰写奠定了高质量的数据基础。],
+    // S: 需要将会议数据和调研结果有效传达。 T: 数据可视化并撰写文章。
+    // A: 独立完成数据可视化，撰写多篇总结文章发布。 R: 提升信息传播效率，增强会议影响力（如果可以，量化文章数量）。
+    [#text(fill: blue)[职责三:]基于预处理后的问卷数据及会展方提供的会议官方数据，独立完成从数据整合、关键指标提取到可视化图表（如柱状图、饼图、趋势线）的设计与制作；在此基础上，为广交会官方微信公众号、网站等媒体平台撰写并整理了[请填写具体数量，如：5篇以上]图文并茂的会议数据解读与可视化展示文章，有效提升了会议核心信息的传播效率与参会价值的透明度。]
       )
     )
     
-    #body_section("项目经历")
+#body_section("项目经历")
-    #twentyitem(
+  #twentyitem(
-      period: [
+    period: [
-        2019年06月 - \
+      2019年06月 - \
-        2020年06月
+      2020年06月
-      ],
+    ],
-      title: "双语异构数据库下的实体识别以及对于航空智能客服平台的文本情感分析",
+    title: "双语异构数据库实体识别及航空客服文本情感分析项目", // 稍微简化标题
-      note: "广东外语外贸大学",
+    note: "广东外语外贸大学 (担任组长)", // 突出角色
-      addtional_note: "职责: 组长",
+    addtional_note: "",
-      body: list(
+    body: list(
-        "在该数据科学小组内担任组长，主要负责项目的整体筹划。",
+      // S: 需要管理一个涉及多技术、跨领域的复杂数据科学项目。 T: 作为组长，确保项目成功交付。 A: 负责整体规划、任务分配、进度跟踪。 R: 项目顺利推进并获奖。
-        "项目一: 构建在双语异构数据库融合基础上的实体识别模型以及学术影响力评价体系。对组员通过爬虫得来的原始文本数据进行数据清洗，并通过数据库语言进行所需数据的提取；对各部分的研究成果进行可视化呈现。",
+      [#text(fill: blue)[项目领导与统筹] 作为数据科学小组组长，负责包含双语异构数据库实体识别和航空客服情感分析两大子项目的整体规划与协调 (Task/Action)。面对整合多源数据、应用多种算法的复杂性 (Situation)，主导制定项目计划、分配任务并监督执行 (Action)，为项目最终成功获得多项荣誉奠定基础 (Result link)。],
-        "项目二: 基于文本分类以及情感分类的航空智能客服平台设计。使用python进行文本预处理工作，使用传统分类算法和集成学习算法进行文本分类分析，使用vader情感词典进行情感极性分类，并对研究成果进行可视化呈现。",
+      // S: 项目需处理来自不同语言、不同结构的数据库融合数据。 T: 需要从中提取有效信息用于实体识别和影响力评价。 A: 清洗爬虫数据，使用SQL提取，构建模型（隐含），可视化。 R: 成功处理数据并支持模型构建。
-        "项目成果: 所述项目先后获得院内挑战杯第二名、校级挑战杯一等奖，其中前者已经取得省级大创项目基金立项。"
+      [#text(fill: blue)[异构数据处理与实体识别] 针对双语异构数据库融合后的复杂数据环境 (Situation)，负责构建实体识别模型及学术影响力评价体系 (Task)。主导执行了对爬虫获取的原始文本进行清洗、标准化处理，并运用SQL从融合数据库中高效提取研究所需的关键信息 (Action)，为后续的实体识别模型构建和影响力评价提供了高质量数据基础 (Result)。],
-      )
+      // S: 需要为航空智能客服平台分析用户意图和情感。 T: 设计并实现文本分类和情感分析功能。 A: Python预处理，应用分类算法，使用VADER，可视化。 R: 实现了有效的文本分析功能。
+      [#text(fill: blue)[文本与情感分析应用] 面向航空智能客服平台提升用户理解能力的需求 (Situation/Task)，设计并实施了基于文本分类与情感分析的解决方案。运用Python进行文本预处理 (Action)，采用传统分类算法（如朴素贝叶斯、SVM）与集成学习算法（如随机森林）进行用户意图识别 (Action)，并结合VADER情感词典对用户反馈进行情感极性分类 (Action)，将分析洞察通过可视化呈现 (Action/Result snippet)。],
+      // R: 项目的最终成果和认可。
+      [#text(fill: blue)[项目成果] 通过上述工作，项目整体表现优异，荣获广东外语外贸大学“挑战杯”院内选拔赛二等奖、校级决赛一等奖 (Result)，并且实体识别相关研究已成功获得省级大学生创新创业训练计划项目（大创）立项资助 (Result)。]
     )
+  )
+
     
     #body_section("社团经历")
     #twentyitem(