牛敬业
数据治理分析师
BUSINESS PROFILE
电话188****4251
邮箱niu****@***.com
城市北京
年龄30
性别男
求职状态在职
•• 主修《数据仓库与数据治理》《数据库原理》等课程，基于Hive/Spark完成数据清洗与质量分析实验，多次获校级学业优秀奖学金。
•• 作为队长参加“数据治理与大数据应用”校赛，主导数据集成与标准化模块，团队获创新实践奖，提升了数据治理项目落地能力。
•• 主导公司级数据治理框架的设计与落地，建立覆盖数据标准、数据质量、元数据管理的制度与流程，推动治理从项目制向常态化运营转型。
•• 开展全链路数据质量稽核，利用数据剖析技术识别空值、重复、不一致等核心问题，协同数仓与业务团队修复，使核心报表数据准确率提升至98.5%。
•• 深入供应链与营销域，梳理数据需求与痛点，输出数据治理方案，支持业务侧自助分析，缩短数据需求响应周期。
•• 牵头数据资产盘点与目录构建，设计资产标签与分级体系，使高价值数据资产可发现率提升60%，有效支撑数据共享与复用。
•• 针对电商用户行为与交易数据展开深度分析，构建用户生命周期分析框架，输出专题报告，为运营策略调优提供数据依据。
•• 参与数据仓库分层设计与优化，承担数据模型设计与ETL任务开发，通过增量抽取与异常处理机制提升数据产出时效性。
•• 搭建核心指标监控看板，设置波动预警阈值，曾主动发现并推动解决一次重大数据延迟事件，保障了促销活动的数据稳定性。
•• 项目背景：零售业务条线激增，各系统数据口径不一，数据不可信问题严重制约精细化运营。
•• 项目目标：构建统一数据治理平台，实现从数据录入到消费的全链路质量管控，并完成数据资产编目。
•• 我的角色：负责数据质量模块的设计与迭代，制定覆盖完整性与一致性的质量规则，并开发自动化监控与预警流程。
•• 项目成果：核心数据质量问题发生率下降52%，数据资产目录覆盖超95%的关键数据资产，数据申请效率提升30%。
本地生活服务用户画像与流失预警分析 - 数据分析师
2018.01-2018.12
•• 项目背景：本地生活服务市场竞争加剧，新客获取成本攀升，需通过数据挖掘提升用户粘性与复购。
•• 项目目标：构建用户价值分层模型，识别高流失风险人群，辅助精准营销。
•• 我的角色：负责多源数据清洗与特征工程，设计用户消费行为标签体系，并完成流失预警模型的变量筛选与分群分析。
•• 项目成果：基于分群策略的精准触达使高价值用户流失率降低18%，月度复购率提升12%。
对数据秩序有天然的热忱，享受将分散、不一致的信息梳理成可信资产的成就感。做事严谨，习惯从源头理解数据流向，关注口径、血缘与生命周期。能熟练运用SQL探查数据问题，并借助自动化脚本提升治理效率。乐于在业务与开发之间扮演桥梁，把模糊需求转化为可落地的治理规则。希望将数据治理从被动响应变为主动预防，持续为决策提供干净底座。
数据可视化与业务传达:
• 灵活运用Tableau、PowerBI及FineBI，将数据质量指标、治理成效转化为直观的管理驾驶舱，助力业务部门快速洞察数据问题。
• 擅长数据叙事与版式设计，编写的《数据质量月度分析报告》因逻辑清晰、重点突出，被纳入部门标准模板。
