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对数据驱动决策有天然敏感度,坚信每个业务瓶颈背后都藏着可量化的优化空间。习惯用Python做用户行为漏斗拆解,擅长通过埋点日志发现异常流量模式。曾连续三个月跟踪某社区产品的夜间活跃数据,最终推动产品组新增‘深夜模式’功能。日常保持阅读《哈佛商业评论》数据专刊的习惯,对A/B测试设计逻辑和样本偏差问题有执念式钻研精神。
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结合 Figma 进行数据故事线设计,将复杂的产品功能数据转化为直观的可视化报告,帮助产品团队清晰呈现迭代效果,有效推动功能上线
长期追踪36氪、人人都是产品经理等媒体平台,专注于数据产品运营方向,整理并输出了100+篇行业案例与复盘文章,沉淀为个人方法论
活跃于‘增长黑客’线上社群,定期参与用户增长、转化优化等主题分享,深入研究了A/B测试、留存分析等核心运营方法论

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