项目背景:原有埋点不规范，维护成本高，不便于数据应用层使用，且原有“流量追踪”逻辑不满足流量精准分析需要。 主要职责: 1. 梳理各级页面及事件关系，设计新的埋点方案并对后续版本进行覆盖;对各级页面的埋点上报进行验收。 2. 负责流量追踪逻辑方案设计，对用户站内行为路径进行归因，追溯用户订单来源;推动数据仓库的流量模型表搭建。 3. 构建用户行为核心漏斗看板，关注各资源位流量变化，推动运营人员对核心资源位的增长策略落地。 关键成果: 1. 新埋点方案和流量追踪逻辑按时上线，并对后续新埋点进行统一管理，且新埋点方案覆盖8.0及9.0版本后续，并在9.5版本后取代老埋点上线。 2. 缺失来源的有效支付订单数从10%下降至4.5%。 3. 有效指导运营对B2C卖场各资源位的运营策略，频道页的有效支付订单量增长10%。

项目背景:现有数据看板复杂多样，业务人员(运营、产品)对数据异动感知差，分析师对异动归因的效率低。 主要职责: 1. 结合业务梳理数据指标及口径，组织业务方和数仓开发进行指标评审，搭建贴合业务的核心指标体系。 2. 通过结构比率归因的方法，量化不同维度下子指标的贡献度，定位异常原因。 3. 搭建数据驾驶舱看板，通过Python实现基于箱型图、阈值、移动平均&标准差的自动预警功能和异动归因模型，助力业务人员快速掌握业务现状及定位异 常原因。 关键成果: 1. 异动分析模型的预警准确率达60%，通过数据为*品类运营提供支撑，并以数据视角解释异动产生的原因。

主要职责: 1. 优化抖音&快手监测链接回传数据监测方案，提升新媒体引流用户的监控覆盖度;从0-1搭建项目的数据指标体系，并通过可视化监控业务策略效果; 2. 通过数据分析新媒体侧视频对卖场订单的影响和数据建模(Logistics Regression)，并根据视频特征制定B2C卖场业务反哺方案，通过业务侧结果对新媒 体策略进行迭代。 3. 搭建数据看板，通过数据看板助力项目成员监测视频对业务的转化效果，辅助决策;设计新媒体用户标签方案，实现对新媒体用户的站内承接。 关键成果: 1. 实现新媒体引流用户数约130%的增长，且实现新媒体引流用户有效支付订单日均2000单的目标。 2. 数据模型预测用户下单的准确度达63%。