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1.数据全链路：6 年数据领域全栈经验，覆盖数据采集（埋点设计、API 对接）→ ETL 与数据仓库建设 → BI 系统搭建与可视化 → 数据驱动决策（分析报告及建议落地），全链路闭环。
2.业务能力：熟悉互联网主流分析框架，擅长用户增长分析（AARRR 模型）、用户行为分析（RFM/CLTV）、精准营销策略制定、用户分群（RFM/聚类模型）、指标监控与优化。
3.跨行业业务洞察：丰富的跨行业经验，涉及汽车、互联网电商、餐饮等多个行业，具备多维度业务理解能力，可输出可复用的数据产品方法论。
4.技术栈：
-精通 SQL（复杂查询/窗口函数）、Python（Pandas/Sklearn/NumPy），精通 Excel 数据处理；
-熟悉 Hadoop 生态（Hive/Impala/Trino），熟悉数据中台搭建逻辑，了解数仓模型设计逻辑；
-精通 Tableau（LOD 计算/参数控制），观远等可视化工具；
5.项目管理与协作：主导且成功交付 10+ 跨部门 BI 项目，贯穿需求沟通→方案设计→开发实施→用户培训全流程，具备清晰的项目节奏把控能力和数据产品化思维，善于用数据对齐多方目标，推动业务与技术高效协作。
项目一：为东风日产启辰大 V 新车上市，通过整合多渠道数据、设计用户标签、构建用户画像与搭建 BI 看板等动作，精准定位目标用户并赋能各渠道精准获客。项目显著提升了营销精准度与转化率，达成首月订单量目标，相关方法论还复用至后续启辰 VX60 及日产 N7 等车型项目。
项目二：为解决东风日产积分商城数据分散、报表滞后、分析效率低下的痛点，作为项目负责人搭建了覆盖 “用户 - 商品 - 渠道 - 交易” 全链路的数据分析体系与自动化 BI 看板，统一数据口径并实现全域数据监控与预警。项目成功交付 10 + 自动化数据看板，使业务分析效率提升 50% 以上，为运营决策提供了高效的数据支持与预警能力。
项目三：为解决东风日产保客回厂率低、任务线索跟进管理难的问题，搭建了覆盖线索分发 - 跟进 - 回厂全流程的企微保客任务管理数据报表体系，整合多源数据并嵌入企微赋能业务运营。项目实现售后客户回厂率提升 15%、商城 GMV 贡献提升 20%，赋能超 800 家门店业务人员，构建了数据驱动的保客运营新模式。
项目四：为解决广州吉兆餐饮原有成本核算依赖人工录入、数据分散且误差率高的痛点，联合多部门梳理原材料历史数据、统一数据口径，开发了包含菜品 BOM 表与动态计算逻辑的自动化成本核算系统，并搭建 Tableau 可视化监控看板。项目实现核算效率提升 50% 以上，覆盖全品类 500 + 菜品，数据准确率提升至 98%，为管理层制定定价策略提供了可靠的数据支撑。
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