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简历1：

求职意向

求职类型：全职   

意向岗位：数据分析师   

意向城市：广东广州   

薪资要求：面议   

求职状态：随时到岗   

教育背景

时间：201X.9-201X.6   

学校名称：锤子简历大学（1）   

专业名称：经济统计学   

学术成绩与荣誉：

GPA: 3.9/4.0，专业排名前5%，展现卓越的学术成就。

学术奖学金与荣誉：

连续四年获得学校优秀学生奖学金，包括特等奖学金1次.一等奖学金3次。

2、1X年，荣获“全国大学生统计建模竞赛”一等奖，作为团队核心成员，应用统计学知识解决实际问题。

校内活动与领导力：

统计学会副会长（201X.9-201X.6），组织举办“数据分析与职业规划”系列讲座，吸引超过500名学生参与。

参与“经济数据挖掘与预测”科研项目，研究成果被校刊发表，有效提升了数据处理与预测分析能力。

工作经验

时间：201X.10-201X.12   

公司名称：锤子简历工作经验案例（1）   

职位名称：数据分析工程师   

每日统计与优化： 管理50+业务员的通话数据，通过自动化脚本每日处理超过1000条通话记录，提升工作效率30%，并利用Excel制作详细统计报表，为管理层提供准确的绩效评估依据。

回款分析与决策支持： 每日处理上百万级别的交易数据，使用Tableau制作实时更新的回款可视化仪表板，帮助公司识别潜在的现金流问题，优化收款流程，实现季度回款率提升15%。

业务流程优化： 领导并实施业务员任务分配优化方案，通过算法模型动态调整任务优先级，减少等待时间20%，提升整体业务处理能力。

深度分析报告： 利用Python的matplotlib和Echarts库，完成周.月.季.年度业务分析报告，准确预测市场趋势，为公司战略调整提供数据支持，助力年度收入增长25%。

逾期风险管理系统： 开发并部署基于机器学习的客户逾期风险预测模型，准确率高达86%，有效降低了公司信贷损失10%。

客户画像构建： 分析百万级借贷客户数据，构建精准的客户细分模型，支持定制化营销策略，提升目标营销活动响应率20%。

时间：201X.10-201X.7   

公司名称：锤子简历工作经验案例（2）   

职位名称：数据分析助理   

成功参与并完成了三项大型市场调研项目（成都高新生物产业调查分析.双流区政务服务满意度调查分析.龙泉驿区旅馆全面调查分析），覆盖样本量总计超过10万人次。

问卷设计与优化： 设计高效问卷，回收率提升至85%，有效收集到高质量数据。

数据处理与分析： 主导数据清洗工作，处理异常值与缺失数据，确保数据准确性达到99%以上。运用SPSS进行复杂数据分析，发现关键影响因素，为政府与企业提供决策依据。

可视化展示： 制作交互式数据报告，采用PowerBI展示研究成果，直观传达调查结论，获得客户高度评价。

项目经验

时间：201X.5-201X.12   

项目名称：锤子简历（1）项目案例   

项目角色：数据分析师   

项目简介：客户数据全部来自于微众银行的用户信息，通过建立客户画像，进行客户研究.提供业务决策。

项目内容：

1、用pandas.read_excel()进行数据读取，确定分析业务指标，包括：逾期天数.逾期期数.逾期阶段.即期指标.递延指标.月底结算.期末结算.延滞率.不良贷款率.转呆账率.净损失率.FPD（首次还款逾期）等。

2、确定分析思路，主要从用户维度（年龄.学历.是否有住房.户籍认证.征信报告等）和业务维度（不同的用户维度与放款的相关关系.不良贷款率与不同的用户评级之间的相关性）进行分析

3、修改部分列名，空值利用mean()来填充.重复值采用drop_duplicates()处理，异常值经过分析后进行填充或者删除，然后对数据利用corrwith()进行相关性检查，最后确立最终的分析数据。

4、从数据集中，用不同的用户维度来对逾期概率进行计算，用tableau制作可视化图表，结合图表对高逾期行为进行分析。业务维度的操作相同。

5、分析和总结，用户逾期的关键指标，如年龄段.评级.学历等信息和不同维度的相关关系分析，撰写分析报告等。

时间：201X.4-201X.12   

项目名称：锤子简历（2）项目案例   

项目角色：数据分析工程师   

项目简介：甲方为微众银行，根据业务员更新的客户信息，对客户信息进行数据清洗和数据整理，建立逾期还款的风险评估系统，预测正处于贷款期间的客户违约概率，有助于公司预估不良资产比例，将高风险客户分配给专项小组，提升公司业务把控能力。

项目内容：

1、用pandas连接MySQL数据库，提取公司平台统计数据库中的客户还款信息。

2、数据预处理，利用isnull().sum()统计缺失值，对缺失值较多的无关项进行删除，对其余项根据不同条件进行填充，再将数据类型进行转换，使用GBDT梯度提升决策树对特征重要性排序，去除相关性低的特征，将特征值进行缩减。

3、利用matplotlib和seaborn对数据进行可视化，分析各项指标对应下的客户预期还款比例。

4、利用sklearn的train_test_split()函数对数据分为训练集和测试集，利用StandardScaler函数将数据标准化。

5、构建logistic回归模型，对超参数进行调整，提升模型精度。

时间：201X.10-201X.3   

项目名称：锤子简历（3）项目案例   

项目角色：数据分析工程师   

项目简介：甲方为微众银行，每月催收额度13亿元左右，公司内部主要是周期性的对资金回收数据进行整合，分析业务开展状况，制定业务调整方向。

项目内容：

1、每日针对资金回收额度，利用Excel的vlookup()函数进行数据查找和数据透视表进行数据透视，生成当日回款表。

2、月底对业务员本月通话量以及客户信息进行校验和纠错，先用pandas连接统计数据库，取出当月所有业务员通话记录信息数据表，然后用pandas读取并切片，选取有用的列进行保留，再对缺失值用fillna()进行填充，利用sort_values()进行排序，然后利用pivot_table()得到数据透视表，检查是否有异常值，针对每一个业务员利用groupby()和comsum()进行分组求和，得出业务稽核表，对得到的最终数据先利用matplotlib或者tableau进行数据可视化，从多维度对当月数据与上月数据进行对比分析，得出业务与运营上的报告。

3、以周.月.季度.年为维度对资金回收进行统计分析，使用pandas连接统计数据库中得到资金回收数据，用merge()方法进行表的合并，用fillna(), dropna(), drop_duplicates()等方法进行数据清洗和缺失值的处理，利用tableau和matplotlib进行数据可视化，结合饼图.直方图.折线图等，根据制作的业务运营情况表进行分析，从多维度找出资金回收增长或者下降的原因，撰写分析报告。

时间：201X.10-201X.7   

项目名称：锤子简历（4）项目案例   

项目角色：数据分析助理   

项目简介：主要是来自学校老师的长期项目，项目内容主要是给成都各区县做问卷调查（成都市双流区政务服务满意度调查.成都高新生物产业调查.成都龙泉驿旅馆信息普查等）.基础的数据录入，数据清洗，数据优化工作。

项目内容：

1、数据采集阶段，主要是以问卷调查为主，样本数量一般是500到1000份不等，做数据的前期准备工作。

2、对于采集到的数据，用Excel进行表格化录入。

3、对于未采集到到缺失数据，一般采用均值进行填充，对于不规范的数据，进行数据标准化处理。

4、基于处理的数据进行常规的数据可视化操作，以及简要分析。

自我评价

有良好的统计学素养，热爱数据分析和机器学习，有两年以上数据分析经验，精通SQL复杂查询语句，掌握Python编程能力，熟练使用Pandas.Numpy等工具，掌握数据可视化工具和数据分析报告撰写的能力，熟悉机器学习算法，了解深度学习和SPSS。

专业技能

1、熟练掌握Python编程能力，熟悉python常用库及第三方库

2、熟练使用Numpy.Pandas等Python数据分析相关库对数据进行预处理

3、熟练使用matplotlib.Seaborn.Tableau.Echarts等数据可视化工具进行数据分析处理

4、熟练使用MySQL数据库以及SQL查询语句，熟悉数据库建模  

5、熟悉机器学习算法，熟练使用Scikit-Learn机器学习常见算法，如K-邻近算法.线性回归.逻辑斯蒂(Logistic)回归.朴素贝叶斯.决策树.随机森林.支持向量机(SVM)等等，熟悉以上算法库优缺点，并且能良好的选择算法进行运算，了解深度学习算法库Tensorflow

6、熟悉相关分析.聚类分析.回归分析.因果分析.假设检验.时间序列分析等数据分析方法

7、熟悉爬虫常用模块requests.Selenium，熟悉正则匹配Xpath.Beautifulsoup等

8、熟练掌握Excel.PPT等办公软件, 能有效地收集.整理和分析数据

9、熟悉常规的Linux操作

文/锤子简历

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