专业技能
分析方法：
时间序列分析
神经网络
机器学习
聚类分析
因子分析
增长指标体系构建
数据归因分析
模型结果解读
编程语言：
Python (Pandas/Numpy/Matplotlib/Scipy等库)
Matlab
R语言
SQL
掌握SPSS/Stata数据处理与假设检验
数据工程：
数仓分层
维度建模
Hadoop
Hive
Spak
Datax
Linux
Shell
办公技能：
Office (Word/Excel/PPT)
Origin
Xmind
实习经历
清雅咨询有限公司
数据分析师
2024年07月 - 2025年03月
- 市场调研验证：设计调研问卷，收集1736份样本，SPSS信效度检验Cronbach's α=0.89，KMO=0.82，处理文本及结构化数据。
- 用户画像建模：基于ABC恋度模型量化，通过多重对应分析揭示"包装设计年轻化"社交场景适配，搭建包含20+维度的标签体系。
- 竞争策略分析：构建综合评价指标体系，结合当前科大竞争对手转移概率，发现新客户吸引率提升32%，老客户留存率达85%。
- 销售预测建模：基于近115*时点数据，运用GM(1,1)灰色预测模型预测未来三年销量平均相对误差<5%，为生产计划提供数据支撑。
- 可视化与策略：通过Origin绘制"年轻用户品牌偏好热力图"→"竞品市场份额流转图"，输出《洋河白酒渠道化营销策略框架》，提出"中终名活动-社群运营"组合策略，助力市场占有率从25%提升至34%。
项目经历
生鲜商超蔬菜补货与动态定价策略优化
2023年10月 - 2023年11月
- 数据清洗与聚类分析：用Python清洗三年生鲜数据（252单品、6品类），处理缺失、异常值，K-means聚类分6类，热图显示品类分布。
- 销量建模与补货计算：Matlab进行拟合R²=0.986，建立"成本加成定价的"增量线性模型，制定高低补货品类±3%~8%动态调价策略。
- 单品预测与策略优化：基于GM(1,1)模型预测西兰花等33单品补货（误差<5%），优化组合开发设定历史减量20%以降低损耗。
- 可视化与报告输出：Python绘制品类销量趋势图（花叶类年销136kg+），提出"数据采集+产品监控"方案，模拟收益提升12%。
中国医疗卫生资源配置优化与需求预测
2024年07月 - 2024年08月
- 医疗资源时序趋势：处理31省2年季度数据，建模增长变化趋势，指标填充缺失值，识别河南省、上海市增长差异，绘3D渐变图热力图辅助资源配置。
- 因子建模与影响分析：构建多元回归模型，结合VIF检验和因子分析，提取两因子，揭示经济医疗因子正向、就业压力负向显著影响。
- 时间序列测试与验证：用ARIMA模型预测2024-2028年数据，完成平稳性检验，残差检验验证独立性，提供区域量化参考。
- 灰色预测与宏观展望：建GM(1,1)模型预测2033年趋势，通过检验确认模型精度高，结合差异提建议，形成可持续策略框架。
基于线性规划与随机优化的农作物种植策略优化
2024年10月 - 2024年11月
- 数据整合与建模：整合34地块共1201亩作物数据，构建轮作约束，通过线性规划优化满足产销降价场景种植面积分配，提升收益15%+。
- 风险优化策略：建立随机优化模型量化市场波动（销量±10%）与气候风险，识别小麦玉米抗风险组合，风险调整后收益提升20%。
- 种植结构优化：聚类划分互补作物黑豆：香蕉与替代作物黄瓜/空心菜，制定豆类轮作+高值链季节种植策略，生态效益指标提升12%。
- 决策支持系统：Python绘制三维渲染图动态展示种植计划，制定《2024-2030种植手册》指导作物轮作，方案助力亩均收益提升25%。
研究生AI能力多模态数据建模与可视化分析
2024年12月 - 2025年04月
- AI能力建模：融合SEM与LDA构建四维评估框架，集成随机森林等算法（R²=0.89），识别技术自信信度心因子（SHAP值0.318）。
- 教育策略设计：提出"技术伦理"双螺旋课程体系，制定动态监测机制，形成区域人才培养模板"龙江方案"，推动高教数字转型。
- 数据挖掘可视化：Python清洗问卷数据，结合热图揭示元认知理解关（"数据隐私"中心值0.82），输出能力趋势及三维语义网络。
- 混合方法研究：创新性融合机器学习与Scikit-learn与结构方程AMOS，验证技术接受度对AI能力直接效应，适配度达值（CFI=0.959）。
教育经历
黑河学院
数据科学与大数据技术 — GPA: 3.72/4.0 (2/82)
2022年09月 - 2026年06月
核心课程：统计建模、机器学习、数据挖掘、Python数据分析、SQL数据库
学术荣誉：获2023年度省三好学生，2024年度中国大学生自强之星，连续两年（2023-2024年）获国家励志奖学金（全国前3%）
科研实践：参与多次省级重点课题《地方高校人才流失影响因素及对策》、《应用型本科高校基于产教融合的大数据人工智能产业学院建设研究》中数据清洗与可视化模块负责人
竞赛经历
在数学建模与数据分析竞赛中，累计获得国家级奖项3项、省级奖项3项，擅长运用灰色预测、ARIMA、LDA等模型解决生鲜定价、物流调度、医疗资源配置等场景问题，模型优化成果均获赛事组委会采纳。
| 时间 |
竞赛名称 |
获奖级别 |
项目主题 |
| 2023.11 |
全国大学生数学建模大赛(教育部A类竞赛) |
省赛二等奖 |
基于灰色预测模型的生鲜动态定价与销量预测 |
| 2023.12 |
MathorCup高校数学建模挑战赛 |
国赛三等奖 |
物流分拣中心货量时序分解与资源调度优化模型 |
| 2024.04 |
全国大学生市场调查与分析大赛(教育部A类竞赛) |
省赛三等奖 |
用户画像驱动的白酒年轻市场渗透策略分析 |
| 2024.08 |
全国大学生数据分析实践赛 |
国赛三等奖 |
医疗资源时空分布的ARIMA-灰色组合预测模型 |
| 2024.11 |
全国大学生数学建模大赛(教育部A类竞赛) |
省赛一等奖 |
基于线性-随机优化的农作物种植策略优化模型 |
| 2025.04 |
全国大学生市场调查与分析大赛(教育部A类竞赛) |
国赛三等奖 |
SEM-LDA融合的研究生AI能力评估与策略优化 |