数据库开发工程师简历
编辑:幻主简历 时间:2024-06-30 来源:幻主简历

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简历1:

求职意向

求职类型:全职   

意向岗位:数据分析师   

意向城市:广东广州   

薪资要求:面议   

求职状态:随时到岗   

教育背景

时间:20xx.9-20xx.6   
学校名称:幻主简历大学(1)   

专业名称:经济统计学   

学术成绩与荣誉:

GPA: 3.9/4.0,专业排名前5%,展现卓越的学术成就。

学术奖学金与荣誉:

连续四年获得学校优秀学生奖学金,包括特等奖学金1次、一等奖学金3次。

20xx年,荣获“全国大学生统计建模竞赛”一等奖,作为团队核心成员,应用统计学知识解决实际问题。

校内活动与领导力:

统计学会副会长(20xx.9-20xx.6),组织举办“数据分析与职业规划”系列讲座,吸引超过500名学生参与。

参与“经济数据挖掘与预测”科研项目,研究成果被校刊发表,有效提升了数据处理与预测分析能力。

工作经验

时间:20xx.10-20xx.12   
公司名称:幻主简历工作经验案例(1)   

职位名称:数据分析工程师   

  • 每日统计与优化: 管理50+业务员的通话数据,通过自动化脚本每日处理超过1000条通话记录,提升工作效率30%,并利用Excel制作详细统计报表,为管理层提供准确的绩效评估依据。

  • 回款分析与决策支持: 每日处理上百万级别的交易数据,使用Tableau制作实时更新的回款可视化仪表板,帮助公司识别潜在的现金流问题,优化收款流程,实现季度回款率提升15%。

  • 业务流程优化: 领导并实施业务员任务分配优化方案,通过算法模型动态调整任务优先级,减少等待时间20%,提升整体业务处理能力。

  • 深度分析报告: 利用Python的matplotlib和Echarts库,完成周、月、季、年度业务分析报告,准确预测市场趋势,为公司战略调整提供数据支持,助力年度收入增长25%。

  • 逾期风险管理系统: 开发并部署基于机器学习的客户逾期风险预测模型,准确率高达86%,有效降低了公司信贷损失10%。

  • 客户画像构建: 分析百万级借贷客户数据,构建精准的客户细分模型,支持定制化营销策略,提升目标营销活动响应率20%。

时间:20xx.10-20xx.7   
公司名称:幻主简历工作经验案例(2)   

职位名称:数据分析助理   

  • 成功参与并完成了三项大型市场调研项目(成都高新生物产业调查分析、双流区政务服务满意度调查分析、龙泉驿区旅馆全面调查分析),覆盖样本量总计超过10万人次。

  • 问卷设计与优化: 设计高效问卷,回收率提升至85%,有效收集到高质量数据。

  • 数据处理与分析: 主导数据清洗工作,处理异常值与缺失数据,确保数据准确性达到99%以上。运用SPSS进行复杂数据分析,发现关键影响因素,为政府与企业提供决策依据。

  • 可视化展示: 制作交互式数据报告,采用PowerBI展示研究成果,直观传达调查结论,获得客户高度评价。

项目经验

时间:20xx.5-20xx.12   
项目名称:幻主简历(1)项目案例   
项目角色:数据分析师   
项目简介:客户数据全部来自于微众银行的用户信息,通过建立客户画像,进行客户研究、提供业务决策。
项目内容:
1. 用pandas.read_excel()进行数据读取,确定分析业务指标,包括:逾期天数、逾期期数、逾期阶段、即期指标、递延指标、月底结算、期末结算、延滞率、不良贷款率、转呆账率、净损失率、FPD(首次还款逾期)等。
2. 确定分析思路,主要从用户维度(年龄、学历、是否有住房、户籍认证、征信报告等)和业务维度(不同的用户维度与放款的相关关系、不良贷款率与不同的用户评级之间的相关性)进行分析
3. 修改部分列名,空值利用mean()来填充、重复值采用drop_duplicates()处理,异常值经过分析后进行填充或者删除,然后对数据利用corrwith()进行相关性检查,最后确立最终的分析数据。
4. 从数据集中,用不同的用户维度来对逾期概率进行计算,用tableau制作可视化图表,结合图表对高逾期行为进行分析。业务维度的操作相同。
5. 分析和总结,用户逾期的关键指标,如年龄段、评级、学历等信息和不同维度的相关关系分析,撰写分析报告等。
时间:20xx.4-20xx.12   
项目名称:幻主简历(2)项目案例   
项目角色:数据分析工程师   
项目简介:甲方为微众银行,根据业务员更新的客户信息,对客户信息进行数据清洗和数据整理,建立逾期还款的风险评估系统,预测正处于贷款期间的客户违约概率,有助于公司预估不良资产比例,将高风险客户分配给专项小组,提升公司业务把控能力。
项目内容:
1. 用pandas连接MySQL数据库,提取公司平台统计数据库中的客户还款信息。
2. 数据预处理,利用isnull().sum()统计缺失值,对缺失值较多的无关项进行删除,对其余项根据不同条件进行填充,再将数据类型进行转换,使用GBDT梯度提升决策树对特征重要性排序,去除相关性低的特征,将特征值进行缩减。
3. 利用matplotlib和seaborn对数据进行可视化,分析各项指标对应下的客户预期还款比例。
4.利用sklearn的train_test_split()函数对数据分为训练集和测试集,利用StandardScaler函数将数据标准化。
5.构建logistic回归模型,对超参数进行调整,提升模型精度。
时间:20xx.10-20xx.3   
项目名称:幻主简历(3)项目案例   
项目角色:数据分析工程师   
项目简介:甲方为微众银行,每月催收额度13亿元左右,公司内部主要是周期性的对资金回收数据进行整合,分析业务开展状况,制定业务调整方向。
项目内容:
1. 每日针对资金回收额度,利用Excel的vlookup()函数进行数据查找和数据透视表进行数据透视,生成当日回款表。
2. 月底对业务员本月通话量以及客户信息进行校验和纠错,先用pandas连接统计数据库,取出当月所有业务员通话记录信息数据表,然后用pandas读取并切片,选取有用的列进行保留,再对缺失值用fillna()进行填充,利用sort_values()进行排序,然后利用pivot_table()得到数据透视表,检查是否有异常值,针对每一个业务员利用groupby()和comsum()进行分组求和,得出业务稽核表,对得到的最终数据先利用matplotlib或者tableau进行数据可视化,从多维度对当月数据与上月数据进行对比分析,得出业务与运营上的报告。
3. 以周、月、季度、年为维度对资金回收进行统计分析,使用pandas连接统计数据库中得到资金回收数据,用merge()方法进行表的合并,用fillna(), dropna(), drop_duplicates()等方法进行数据清洗和缺失值的处理,利用tableau和matplotlib进行数据可视化,结合饼图、直方图、折线图等,根据制作的业务运营情况表进行分析,从多维度找出资金回收增长或者下降的原因,撰写分析报告。
时间:20xx.10-20xx.7   
项目名称:幻主简历(4)项目案例   
项目角色:数据分析助理   
项目简介:主要是来自学校老师的长期项目,项目内容主要是给成都各区县做问卷调查(成都市双流区政务服务满意度调查、成都高新生物产业调查、成都龙泉驿旅馆信息普查等)、基础的数据录入,数据清洗,数据优化工作。
项目内容:
1. 数据采集阶段,主要是以问卷调查为主,样本数量一般是500到1000份不等,做数据的前期准备工作。
2. 对于采集到的数据,用Excel进行表格化录入。
3. 对于未采集到到缺失数据,一般采用均值进行填充,对于不规范的数据,进行数据标准化处理。
4. 基于处理的数据进行常规的数据可视化操作,以及简要分析。

自我评价

有良好的统计学素养,热爱数据分析和机器学习,有两年以上数据分析经验,精通SQL复杂查询语句,掌握Python编程能力,熟练使用Pandas、Numpy等工具,掌握数据可视化工具和数据分析报告撰写的能力,熟悉机器学习算法,了解深度学习和SPSS。

专业技能

1. 熟练掌握Python编程能力,熟悉python常用库及第三方库
2. 熟练使用Numpy、Pandas等Python数据分析相关库对数据进行预处理
3. 熟练使用matplotlib、Seaborn、Tableau、Echarts等数据可视化工具进行数据分析处理
4. 熟练使用MySQL数据库以及SQL查询语句,熟悉数据库建模  
5. 熟悉机器学习算法,熟练使用Scikit-Learn机器学习常见算法,如K-邻近算法、线性回归、逻辑斯蒂(Logistic)回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)等等,熟悉以上算法库优缺点,并且能良好的选择算法进行运算,了解深度学习算法库Tensorflow
6. 熟悉相关分析、聚类分析、回归分析、因果分析、假设检验、时间序列分析等数据分析方法
7. 熟悉爬虫常用模块requests、Selenium,熟悉正则匹配Xpath、Beautifulsoup等
8. 熟练掌握Excel、PPT等办公软件, 能有效地收集、整理和分析数据
9. 熟悉常规的Linux操作

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