188****7115niu****@***.com北京28男数据挖掘分析师在职北京20k-30k •主导完成《数据仓库与ETL设计》课程项目，搭建基于Hive的零售行业数仓，设计星型模型并实现每日千万级交易数据的自动化清洗与分层存储。
•参与导师课题组‘城市交通流量预测’横向课题，运用LSTM与Transformer模型分析高德地图轨迹数据，预测准确率达92%，成果发表于《计算机应用》期刊。
•连续三年担任校数据协会技术部长，组织Python实战训练营（累计培养学员200+），设计并实施‘数据清洗马拉松’竞赛体系。
数据挖掘分析师用户分层建模供应链优化广告归因分析
北京
•主导电商平台用户行为特征工程，基于RFM模型与时间衰减算法构建动态用户分层体系，支撑千人千面运营策略，使优惠券发放精准度提升35%。
•设计供应链异常检测系统，融合Prophet时间序列预测与Isolation Forest算法，对商品库存周转率进行实时监控，预警准确率超88%，减少滞销损失约1200万元。
•搭建广告效果归因模型，通过Shapley值分解与马尔可夫链方法量化各渠道转化贡献，指导投放预算分配，使整体ROI提升28%。
资深数据挖掘分析师农业数据建模物流优化信用评估
北京
•负责智慧农业项目数据中台建设，整合气象、土壤传感器与卫星遥感数据（日均处理量800GB），建立作物生长预测模型，提前7天预判病虫害风险。
•优化农产品冷链物流路径规划，通过改进Dijkstra算法与遗传算法，使运输成本降低18%，运输时效提升22%。
•构建农户信用评级体系，融合交易记录与社交网络特征，采用XGBoost与深度神经网络混合建模，不良贷款率下降6.5个百分点。
•项目背景：解决核心商圈早晚高峰拥堵问题，需动态调整信号灯配时方案。
•数据处理：整合176个路口的摄像头、地磁传感器与GPS轨迹数据，通过OpenCV提取车辆排队长度特征，建立多模态数据融合管道。
•模型设计：采用强化学习Q-Learning算法训练信号控制模型，设计奖励函数平衡通行效率与排队长度，在数字孪生仿真平台验证。
•项目成果：试点路口平均通行时间缩短27%，车辆怠速碳排放量下降19%。
•项目背景：针对直播间用户次日留存率不足12%的问题进行归因分析。
•特征工程：提取主播话术情感值、商品点击热力分布、弹幕互动密度等57维特征，采用LightGBM筛选关键因子。
•算法优化：改进CatBoost模型处理高基数类别特征，引入时间衰减机制捕捉用户兴趣漂移，AUC提升至0.89。
•项目成果：开发留存预警看板，支持运营实时干预，使高价值用户7日留存率提高31%。
对数据敏感且充满探索欲的数据挖掘从业者，坚信数据是业务增长的隐形引擎。具备敏锐的数据洞察力和严谨的逻辑思维，擅长从杂乱数据中提炼可落地的商业洞见。精通Python与SQL的数据处理链路，熟悉机器学习算法在业务场景中的适配优化，习惯用A/B测试验证模型效果。对供应链与用户增长领域有浓厚兴趣，曾通过数据建模帮助企业降低运营成本20%，擅长将技术能力转化为可量化的业务价值。
开源项目:
维护《DataFlowPipeline》数据处理框架，实现SQL化特征工程与模型自动化部署，GitHub Star数达3.2k+，被多家企业数据中台集成使用。
在知乎专栏持续输出《数据挖掘实战笔记》，累计阅读量破500万，内容聚焦特征工程技巧与模型调优经验。
技术认证:
考取Google Cloud Professional Data Engineer认证，擅长设计PB级数据湖架构。
通过阿里云ACP大数据专家认证，具备实时数据流处理方案设计能力。
