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个人介绍
本人是具有先进的软件设计思想,精通应用系统的业务架构和技术架构,主要研究企业业务软件和电商网站的业务架构、云计算和物联网,能胜任前沿性技术研究、架构设计、需求分析和大型软件项目管理等工作。能对开发和运行中软件系统出现的问题准确定位,并迅速解决问题,保障系统稳定运行;能为复杂的业务系统提供最可行的解决方案;能为复杂问题设计最合理的算法。
工作经历
2013-06-01 -2016-06-30赛格导航CTO
主要负责UBI的设计开发工作,通过车载OBD采购行驶数据,通过数据分析、挖掘、建模,对驾驶员和驾驶员的家庭进行画像,为保险公司提供驾驶安全性的模型。
2010-07-01 -2013-05-31沃尔玛中国大数据架构师
开发山姆会员画像平台,通过山姆的消息记录,挖掘和分析山姆会员的特征、消费习惯,从而精准服务会员。
2005-07-01 -2010-07-01深科技高级工程师
负责智能电表、水表和燃气表的远程抄表智能系统的设计开发,主要是架构设计和编码的工作。
教育经历
2003-09-01 - 2005-06-23浙江大学计算机软件与理论本科
技能
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消费者购买行为分析是消费者数据分析研究中尤为重要的部分,因为会员作为消费者,研究消费者的消费习惯可以帮助企业或者平台更加精准地制定营销策略。所谓会员用户画像分析,其实就是根据会员的用户自然特征、社会特征、行为偏好特征给会员用户打上偏向标签。而会员个性化营销更多的就是给这些你掌握的不同人群定制他们专属的服务。比如说我日常消费时经常购买巧克力、饼干、糖果等零食,那么就建议给我多推送相关的人气零食商品;再比如我平时经常每周六晚上在网上购物,那么可以在这一时间段(避免过多的广告推送引起消费者厌烦)开始给我定向推送一些热门商品,这样才能刺激用户向你希望的价值更高的会员发展。
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
1)安全驾驶行为模型 本平台的安全驾驶行为模型分为日模型和月模型,日模型用于评价驾驶者的驾驶技术和安全性,月模型则综合评价驾驶者的安全驾驶水平,综合考虑天气、地理、道路情况。本平台采用N次人工神经网络的算法进行模型学习,我们对工神经网络的算法的创新应用,我们发现评价结果更接近真实。 2)车主画像 本平台的车主画像,综合考虑GPS数据、OBD数据、行程数据、用车时间,以及车辆的数据,全面地描绘车主,为安全驾驶评价提供更多的数据支撑。对于不同的特征属性采用不同机器学习的算法,使画像更精准。
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