•担任数据科学协会副会长，策划4期“用户研究实战”系列讲座，邀请企业UX研究员分享眼动实验与A/B测试案例，促进校内数据驱动设计氛围。
•主修课程包括实验设计与方差分析、应用回归分析、数据挖掘与机器学习、抽样调查、统计软件（R/Python）等，GPA 3.8/4.0，奠定了扎实的定量分析基础。
•组队参与全国大学生统计建模大赛，以“短视频平台用户流失预警模型”为课题，完成数据预处理、特征工程与XGBoost建模全流程，获省级一等奖，强化了将机器学习应用于用户行为预测的实践能力。
北京智绘体验科技有限公司 - 设计研究部互联网创新型企业
2017.07-2020.06
设计研究数据分析师用户行为分析设计效果评估数据策略支持
北京
•负责公司核心产品设计研究过程中的数据采集与治理工作，通过用户行为埋点、NPS问卷投放、客户服务工单等多元渠道，每月稳定获取有效数据8万条以上，并通过自动化脚本将数据清洗准确率保持在99%以上。
•运用SQL、Python及Tableau等工具对设计效果进行深度分析，重点完成了用户任务完成率、关键页面停留时长、新功能发现率等指标的追踪。在“会员中心改版”项目中，通过漏斗分析发现实名认证环节用户流失率高达52%，定位到页面信息层级混乱与按钮引导不足，提出简化流程、增加进度提示的设计建议，优化后该环节流失率降至28%，月均新增认证会员数提升34%。
•与设计团队保持每日站会沟通，将数据分析结果转化为可操作的设计卡片，并周度输出《设计数据健康度报告》，覆盖用户行为趋势、交互痛点及设计改版效果，年度报告采纳率达92%，成为设计评审会的固定输入材料。
北京数联体验科技有限公司 - 用户体验与设计研究中心行业领先多元化业务
2020.07-2022.06
资深设计研究数据分析师数据规划预测建模关键指标体系搭建
北京
•主导公司新产品线设计研究的数据分析工作，带领3人团队完成从数据需求梳理、埋点方案设计到深度分析报告撰写的全流程。在“智能家居控制App”设计研究中，规划了覆盖用户需求调研（问卷回收1200份、深度访谈28人次）、竞品数据抓取（对比6款主流竞品）以及可用性测试（眼动实验与任务完成率）的多维数据采集方案，为产品方向提供了扎实的量化依据。
•引入随机森林与聚类算法，构建用户对新设计的功能偏好预测模型，识别出高价值用户群体对“场景联动”功能的强烈需求，预测准确率达87%，推动该功能提前进入设计迭代，成为产品差异化的核心卖点。
•建立并完善了公司设计研究数据指标体系，新增“设计资产利用率”“原型到落地一致性评分”“体验痛点解决周期”等5项关键指标，使设计价值评估从主观评述转向数据度量。每月组织跨部门（设计、产品、用户研究、市场）数据洞察会，促进设计研究成果在需求定义、营销策略等环节的复用。
•该项目旨在提升某综合电商平台商品详情页的转化效率。我作为数据分析师，负责从数据埋点方案设计到A/B测试评估的全流程。首先，通过部署用户行为事件追踪，收集了旧版页面15万条有效交互数据，涵盖点击热区、滑动深度、加购前犹豫时长等指标。
•运用热力图分析与留存分析，发现用户在规格选择区域存在严重的操作拥堵，跳出率高达61%，同时视频展示模块的点击深度不足预期，多数用户仅浏览前3秒。我定位到规格选择组件交互层级过深、视频自动播放无引导等问题。
•提出将规格选择改为平铺按钮并增加实时库存提示，同时在视频区增加“关键卖点标记”与进度条导航。在A/B测试中，新版页面人均停留时长提升22%，加购转化率由4.1%提升至5.8%，用户满意度评分从7.8分上升至8.9分（满分10分），项目成果已推广至全站品类。
•参与公司自研的“速研”设计研究协作工具的数据验证项目，该工具旨在提升设计方案的生成效率与用户适配度。我负责设计验证方案，确定将“方案生成准确率”“用户对推荐方案的采纳率”“设计迭代周期缩短率”作为核心验证指标。
•收集工具在内部专家评审与中小企业外部试用阶段的数据，共覆盖45个测试案例和320条用户反馈。运用卡方检验与置信区间分析，评估工具在不同设计场景（如B端后台表单、C端社交界面）下的表现稳定性。
•发现工具在B端复杂表单场景下生成的布局方案，控件对齐准确率仅为79%，低于目标值90%。深入分析数据后，定位到算法对栅格约束的权重设置偏低，向工程团队提出增加场景识别规则的建议。优化后，该场景准确率提升至92%，工具整体用户采纳率从62%提升至78%，达到上线标准。
行业视野:
持续关注Interaction Design Foundation (IxDF) 和 Google Design 的研究成果，定期梳理量化用户体验与数据驱动设计的前沿案例，形成个人分析视角。2024年参加中国用户体验设计峰会，参与“设计度量与数据叙事”工作坊，深入交流从用户行为数据提取设计洞察的方法，并内化到日常分析框架中。
