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直小聘
男 | 25岁12345678901zhixiaopin001@kanzhun.com
17年工作经验|求职意向：数据分析师|期望城市：北京
个人优势
1. 数据分析能力：熟悉数据分析流程和常用分析工具，具备丰富的数据清洗、挖掘和可视化经验。 2. 团队协作能力：擅长与团队成员紧密合作，具备较强的沟通和协调能力，能够在高压环境下保持高效工作。 3. 业务理解能力：对所从事行业有深入的了解，能够通过对数据的挖掘和分析，为业务发展提供有效的支持和决策建议。
工作经历
- 北京直聘简历科技有限公司数据分析师2000.01-2000.06
- 工作内容： 1. 数据清洗：负责使用Python对公司的销售数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。 2. 数据可视化：使用Tableau对清洗后的数据进行可视化处理，并生成销售趋势图、地理位置图等，辅助业务部门制定销售计划。 3. 市场分析：对竞争对手的销售数据进行分析，从销售额、渠道、产品等多个维度进行比较，为公司市场决策提供数据支持。 4. 数据报告：每周负责撰写销售数据报告，并向领导汇报公司销售情况与趋势。 工作业绩： 1. 成功优化数据清洗流程，将数据处理时间由原来的3天缩短至1天，节约了X%的时间成本。 2. 制作的销售趋势图和地理位置图被业务部门广泛使用，为公司制定销售计划提供了有力的数据支持。 3. 市场分析报告被领导高度评价，提供了重要的市场决策依据，销售额在X季度同比增长X%。 4. 数据报告得到领导的认可，每周撰写的报告得到了100%的准确性评分和80%以上的满意度评分。
项目经历
- 未命名项目数据分析师2000.01-2000.06
- 项目内容： 1.数据清洗：通过使用Python Pandas库，清洗1000万条销售数据，包括去重、填充空缺值、数据类型转换等。 2.数据分析：使用Python Numpy、Matplotlib、Seaborn等库，对销售数据进行统计分析，包括销售额、销售量、销售额占比等。 3.数据可视化：使用Tableau制作销售数据可视化报表，包括地理位置分布、销售额趋势、商品分类等。 4.模型建立：使用Python Scikit-Learn库建立销售预测模型，利用历史销售数据预测未来一个季度的销售额。 项目业绩： 1.成功清洗1000万条销售数据，缺失值填充率达到99%，数据质量得到提升。 2.分析得出最畅销商品及其占比，为企业制定销售策略提供了重要参考依据。 3.通过可视化报表展现销售数据，方便企业了解销售情况，提高企业销售决策效率。 4.建立销售预测模型，预测准确率达到90%，为企业制定销售计划提供了重要参考依据。
教育经历
- 北京某某学院本科某某专业2000-2004
- 1. 参与国家级大数据竞赛，挖掘数据中的关键信息，熟练掌握数据分析技能。 2. 学科成绩优异，多次获得专业排名前列，具备扎实的数据分析基础。 3. 参与校内数据分析项目，担任数据分析师一职，成功完成数据清洗、建模和可视化等工作。
