工作經(jīng)歷 |
就職起訖時(shí)間 |
單位行業(yè) |
就職單位 |
就職部門(mén) |
職位類別 |
職位名稱 |
職務(wù)層次 |
工作描述 |
2015年12月至2018年1月 |
互聯(lián)網(wǎng)/電子商務(wù) |
深圳房多多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司 |
大數(shù)據(jù)部門(mén) |
計(jì)算機(jī)·網(wǎng)絡(luò)類 |
數(shù)據(jù)分析師 |
職員 |
數(shù)據(jù)采集:通過(guò)不同渠道采集用戶增長(zhǎng)及用戶轉(zhuǎn)化方面的數(shù)據(jù),根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù),刻畫(huà)用戶畫(huà)像,定位用戶需求,提高有效用戶轉(zhuǎn)化率。
數(shù)據(jù)分析:進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗,深入分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù),運(yùn)用SQL對(duì)分析情況進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘及分析,形成相關(guān)的結(jié)論報(bào)告,為日常業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)支撐,提供運(yùn)營(yíng)決策方案。
質(zhì)量監(jiān)控:負(fù)責(zé)調(diào)度及數(shù)據(jù)質(zhì)量的檢測(cè)和監(jiān)控,建立ETL的過(guò)程管理和監(jiān)控,保證系統(tǒng)問(wèn)題跟進(jìn)效率。
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分層多維模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),提供高可靠、高速響應(yīng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)ETL系統(tǒng)的規(guī)劃與設(shè)計(jì)。
模型落地:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)整合源系統(tǒng)代碼的方案制定和評(píng)審,以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的落地方案制定。
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2018年2月至2019年10月 |
影視/媒體/藝術(shù)/傳播/出版 |
上海盒聲智能音樂(lè)網(wǎng)絡(luò)有限公司 |
IT |
計(jì)算機(jī)·網(wǎng)絡(luò)類 |
算法工程師 |
職員 |
數(shù)據(jù)分析:針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,建立指標(biāo)體系,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)建模,從而計(jì)算出指標(biāo)權(quán)重。
系統(tǒng)開(kāi)發(fā):利用Python平臺(tái)開(kāi)發(fā)編曲系統(tǒng),滿足功能需求到編曲音樂(lè)生成的流程。
控制算法:由數(shù)學(xué)模型推出控制算法,采用選擇性分析等驗(yàn)證性計(jì)算進(jìn)行程序優(yōu)化及邏輯優(yōu)化。
數(shù)據(jù)分析:根據(jù)網(wǎng)站日常打點(diǎn)數(shù)據(jù)與用戶行為數(shù)據(jù),輸出用戶行為分析報(bào)告,給商務(wù)部門(mén)提供精準(zhǔn)推薦等數(shù)據(jù)建議 |
2019年10月至2021年8月 |
交通/運(yùn)輸/物流 |
新夏暉物流公司 |
IT |
計(jì)算機(jī)·網(wǎng)絡(luò)類 |
高級(jí)數(shù)據(jù)分析工程師 |
職員 |
數(shù)據(jù)梳理:將系統(tǒng)現(xiàn)有底層數(shù)據(jù)重新根據(jù)業(yè)務(wù)梳理,編輯數(shù)據(jù)字典。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì):基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)環(huán)境狀況與業(yè)務(wù)需求,設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品平臺(tái)功能與藍(lán)圖。
數(shù)據(jù)項(xiàng)目跟進(jìn):與 BI供應(yīng)商溝通,全程跟進(jìn)與協(xié)調(diào)BI DashBoard項(xiàng)目進(jìn)度。
數(shù)據(jù)日常管理:管理與維護(hù)數(shù)據(jù)流的正常運(yùn)行及安全。
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