杏花村
1月前来过
全职 · 500/日  ·  10875/月
工作时间: 工作日08:00-18:00、周末13:00-17:00工作地点: 远程
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个人介绍

一、行业经验:7年-互联网电商 | 公司级别数据分析思维 | 平台级别数据指标体系 | 行业分析;

二、数据素养:统计学专业 | 大数据与云计算脱产培训 | 数据处理、定时调度、业务模型开发、BI报表开发;

三、个人特质: 1.5倍以上成长 | 数据兴趣 | 专业前十 | 高效沟通 | 沉稳踏实 | 逻辑清晰 | 深入业务。

工作经历

  • 2021-11-01 -2022-09-30上海范斯猫文化发展有限公司数据中心负责人

    工作内容 1. 公司业务指标体系搭建; 2. 公司业务数据报表开发; 3. 神策用户行为分析项目负责人; 4. 报表体系规划搭建、分析模型开发搭建; 5. 业务对接沟通数据需求及报表上线培训。 工作业绩 1. 公司指标体系的搭建及完善,涉及6+个业务,从0至1初步建立业务的数据思维; 2. 公司数据报表从0至1的规划搭建,实现业务的数据化,涉及4种方式的数据高效支持; 3. 各业务分析体系搭建并上线培训以及日常业务数据及分析支持300+次,行业分析报告支持公司战略决策3+次,模型分析、自动化开发支持业务运营90+项,初步实现业务自助式通过分析模型管理业务。

  • 2019-03-01 -2021-09-30杭州袋虎信息技术有限公司数据运营主管

    工作内容: 1. 搭建并完善公司数据指标体系; 2. 参与业务,沟通业务问题及分析解决方案; 3. 推广运营、流量漏斗、销售业绩、产品维度、售后服务等分析; 4. 数据库二次开发,数据处理、清洗、优化及维护; 5. BI报表开发及维护。 工作业绩: 1. 公司数据部门从无到有的搭建,逐步完善了数据部门的流程; 2. 数据指标体系建立及完善,涉及900多个指标,完善了各个分析模型; 3. 通过业务业绩、退款分析,促使完成了当月业绩目标,金额退款率下降了13%; 4. 公司BI报表系统开发及优化,个人开发约130个报表,BI系统所有报表的日常维护与优化; 5. 业务问题沟通提供解决方案及综合分析指标,日常需求处理结果无疑点且与业务要求高度一致。

  • 2015-08-01 -2018-04-30北京云杉信息技术有限公司区域主管

    工作内容: 1、配送运费结构优化,通过数据分析,优化运费制度,规范人为操作; 2、采购、营运部商品品类毛利,价格分析及定期商品价格市调,提高公司利润及价格优势; 3、销售商户分析,销售业绩分析,异常商户分析; 4、 商户服务(投诉,退货,赔偿等)分析; 5、仓储部商品损失,损耗分析及库存进销存分析; 6、 财务部公司经营报表分析,公司成本、毛利分析; 7、 区域的周报,月报,季报,年报及分析总结报告。 工作业绩: 1、为公司节省成本,提高利润,城市运费分析优化,单城市节省50万元/年;价格分析优化,单区域节省约40万元/年; 2、 运费制度的优化,分享至全国;负毛利,异常价格的监控,规范采购,运营价格维护流程; 3、 商品库存,损失分析,规范仓储,采购对商品出入库操作及出台问题商品处理机制; 4、 配送补货分析,挖掘出制度漏洞,挽回异常补货损失,规范司机补货行为; 5、 区域退货,投诉,赔偿分析,跟进商户问题解决,提高商户粘性,完成商品退货,投诉率指标; 6、 退货,投诉,赔偿,补货,库存,价格市调,业务总结等报告的优化; 7、城市最美云杉人, 公司内部期权获得者,超额绩效获得者。

教育经历

  • 2011-09-01 - 2015-06-30华北水利水电大学统计学专科

    专业主要课程: 数学分析 | 高等代数 | 概率论与数理统计 | 宏观经济学 | 微观经济学 | 数据挖掘与算法 | 多元统计 | 回归分析 | 解析几何 | 时间序列分析 | 运筹学以及SPSS,R语言,MATLAB等分析软件的学习. 成绩专业前十,志愿社团主席,优秀毕业生。

技能

HTML5
Axure
项目管理
系统架构
MySQL
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作品
用户RFM模型分群项目

1. 明确模型算法规则; 2. 根据算法规则对数据进行二次开发; 3. 通过BI实现模型可视化; 4. 模型包含2部分:总体用户价值分布用于运营决策;用户明细数据用于运营动作。

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2023-04-16 03:30
业务日常数据监控看板

1. 业务看板包含总数据趋势、各子业务数据分布,各核心指标维度数据趋势,明细数据查询; 2. 看板模型设计确认,数据库底层数据二次开发; 3. python实现定时调度,看板模型数据实现定时更新; 4. 模型设计及调优上线。

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2023-04-16 03:32
平台实时业绩可视化大屏

1. 实时业绩大屏通过QuickBi专业BI工具实现; 2. 底层数据开发:规划确认大屏核心指标以及大屏模型,对数据进行二次开发; 3. 定时调度实现大屏底层数据自动化更新,满足大屏更好的实时更新性能和更系统的开发要求; 4. QuickBi上实现大屏开发设计和调优上线。

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2023-04-16 03:34
更新于: 2022-10-08 浏览: 223