简历编号:232236最近登录时间:2024-07-15简历更新时间:2024-07-15
******先生的个人简历
本人郑重声明:以下填报事项全部属实,若填报事项与事实不符,本人愿意承担由此引发的责任及后果。
个人基本信息 |
姓 名: | ****** | 性 别: | 男 | ![](/statics/images/default/nophoto.jpg) |
籍 贯: | 保密 | 出生日期: | 2002-08-01 |
婚姻状况: | 未婚 | 政治面貌: | 群众 |
身 高: | cm | 体 重: | 保密 |
现居住地: | 永康 |
求职意向 |
工作类型: | 全职 | 地 点: | 永康市 武义县 金华市 | |
类 别: | 统计 | 应聘职位: | 统计 数据分析 |
工资要求: | 面议 | 住宿要求: | 面议 |
最快到岗: | 我目前处于离职状态(或应届生).可立即上岗 |
教育经历 |
毕业学校: | 中国计量大学 | 学 历: | 本科 |
所学专业: | 金融工程 | 毕业时间: | 2024-06-01 |
第一外语: | 英语 | 英语水平: | 一般 |
其他能力: | | 计算机水平: | 一般 |
相关证书: |
主修课程:
大数据分析导论、数据库原理与应用、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学、高级语言程序设计、Python 数据分析与应用、会计学、线性代数、计量经济学、互联网金融营销
1.熟练使用Excel对数据进行筛选和提取,还能运用统计函数、数据透视表等对数据进行进一步的筛选、整理和可视化。
2.熟练使用PowerBI的Query、Pivot、View三大组件,进行数据获取整理、生成交互式报表
3.熟练使用SQL的分组聚合、窗口函数、表关联、子查询、函数和存储过程,进行数据提取、统计
4. 熟练使用Pandas常用函数、正则、分组聚合、透视表、交叉表对数据进行处理统计并结合 Matplotlib进行可视化
2020.10-2021.06 程序设计挑战
进行编程方面的进一步学习,提升自己的编程能力,参与竞赛来锻炼,积极进取希望有所突破。
2022.4-2022-5 寝室情景剧大赛
与室友一起创造剧情,并自主编排演练,提升团队荣誉感。
2022.5 入党积极分子心得体会比赛
结合党课和实际获得入党积极分子心得体会比赛一等奖 |
工作经历 |
工作经历:无工作经验 |
GUIMA大码男装(2024-03-01 至 2024-06-01) |
公司性质: | 私营企业 | 担任职位: | 数据专员 |
工作描述: | 服装销售分析
项目描述:
服装行业具有季节性强、款式更新快、消费者偏好多变等特点。因此,对电商平台上服装销售数据的深入分析,对于把握流行趋势、优化库存管理、提升顾客满意度至关重要。
项目职责:
1.季节性与潮流趋势分析:识别季节性热销款式与新兴潮流趋势,预测下一季流行方向。
2.尺码与颜色偏好分析:分析不同地区、不同客群对服装尺码和颜色的偏好。
3.退货率与顾客反馈分析:探究退货原因,分析顾客评论,改进产品质量与描述准确性。
4.交叉销售与搭配推荐:分析顾客购买行为,开发交叉销售策略,提高客单价,筛选出销量低的sku对库存进行优化。
具体实施步骤:
1. 数据收集与预处理(MySQL)
细化数据提取:除了基本的订单信息,还特别关注商品属性字段,如款式、颜色、尺码等。
退货数据整合:整合退货记录与原因分析,为退货率分析做准备。
2. 基础数据分析(Excel)
尺码与颜色销售矩阵:使用Excel创建透视表,分析各尺码、颜色的销售表现。
退货原因汇总:整理顾客退货原因,使用条件格式标记高频问题。
3. 高级数据分析与可视化(BI工具)
潮流趋势线图:在BI工具中绘制款式或风格随时间的变化趋势,识别趋势上升或下降的节点。
交叉销售网络图:利用关联规则分析,展示商品之间的关联购买行为,指导搭配推荐。
优化策略建议:
季节性采购调整:基于销售趋势预测,提前规划下一季的采购重点。
尺码与颜色策略:根据偏好分析,调整生产计划,确保热门尺码和颜色的充足供应。
顾客体验提升:根据顾客反馈,优化商品详情页描述,减少因信息不准确导致的退货。
个性化营销:利用交叉销售分析结果,推出个性化搭配推荐,提升购物体验
提升服装复购率
项目描述:
本项目旨在通过数据分析手段提升电商服装店铺的老用户复购率。通过整合MySQL数据库中的订单数据、用户信息及商品信息,
利用Python进行数据处理和分析,并结合Excel进行直观展示,我们旨在识别影响老用户复购的关键因素,进而制定有效的营销策略,提升用户忠诚度和整体销售额。
项目职责:
1.深入分析老用户的购买习惯,包括购买频次、偏好商品类型、消费时段等,识别促进复购的关键因素。
2.数据的清洗、整理及预处理工作,运用Python及相关数据分析库(如Pandas、NumPy)构建模型,进行复杂数据分析,如用户细分、复购预测模型的建立。
3. 依据数据分析结果,设计针对老用户的个性化营销策略和会员忠诚计划,如定制化推荐系统、会员专享活动等,并监督策略的实施效果。
具体实施步骤:
1.使用Python的数据库连接库(如pymysql)提取订单、用户、商品等数据,存储为CSV或直接在DataFrame中进行后续分析。
2.处理异常值,统一时间格式,对用户ID、商品类别等进行编码,便于分析。
3.利用Pandas进行统计分析,包括但不限于用户购买频率、偏好商品类别、购买时间分布等。
4.基于Excel或Python可视化工具(如Matplotlib、Seaborn)展示分析结果,提炼关键洞察,并据此制定营销策略。
优化策略建议:
个性化推荐系统:基于用户历史购买记录,利用机器学习算法(如协同过滤、深度学习)提供个性化商品推荐,增强用户体验。
会员体系优化:建立或优化会员等级制度,为不同等级会员提供差异化服务和优惠,如专属折扣、生日礼物等,提升用户忠诚度。
购物节/专题活动:针对老用户偏好的商品类别,在特定时期(如换季、节日)举办促销活动,增加购买动机。
客户反馈循环:建立有效的用户反馈机制,通过调查问卷、社交媒体互动等方式收集用户意见,不断优化产品和服务。
客户服务升级:提供快速响应的客服支持,解决用户问题,提升售后体验,增强用户满意度和信任感。 |
自我评价
能吃苦耐劳,对待工作认真热情,有责任心,踏实肯干,一步一个脚印
学习能力强,对于新环境的适应能力较强,可以承受较大的工作压力,具有克服工作困难的勇气和信心拥有良好的人际关系,和同学之间关系和睦,能融洽相处
联系信息
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