求职意向

数据分析师 广东深圳，浙江杭州 薪资面议 随时到岗

教育背景

2020.x -2020x 锤子简历大学 统计与科学（本科）

主修课程：机器学习算法，时间序列， 线性回归分析，随机过程，计算机科学（C++和Java），高等数学，离散数学，概率与统计，抽样方法

工作经验

2020.x -2020x 加州大学-圣塔芭芭拉分校 数据管理员

       辅助教授更新健康与卫生部门的最新信息，辅助管理人员对数据的后期检查，设计新颖的数据收集方法。

2020.x -2020x 中国银行 客户经理

熟悉了解银行的基本业务办理，帮助客户了解和使用智能柜台，指引客户到相应部门，得到更高效得处理效率。 在信用卡服务中心辅助正编工作人员，记录并核实客户信息。 辅助贷款部门，了解国内贷款得相关条款，帮助客户更好得办理相关业务。

项目经验

2020.x -2020x 团队创业-宠物app 数据分析

        大都市青年养宠数量上升，了解并为解决年轻宠物主痛点，开发一款功能性app，提供宠物健康服务，参与app整体框架设计及商业模式，赢利点等； 对宠物类现有app做了市场调研，前期的市场调研数据收集（手机市场数据）和后期得统计与分析； 参与BP的设计和书写，与潜在客户对接； 筹备app开发及数据管理渠道；

实习经验

2020.x -2020x 加州大学-圣塔芭芭拉分校 数据挖掘

     使用R-studio研究2016年，美国总统大选投票数据，运用ggplot建立可视图，使用多种颜色标出各州选票获胜者，进行分层, 调用2016年人口统计数据，建立人种与贫富的关联图。进行PCA降维，计算欧式距离进行10组的聚类分析,训练分类模型。组合人口调查数据和各州选票胜出者，建立并修剪决定树,使用交叉验证决定最好的K近邻值。使用此数值进行KNN运算,对决定树模型，KNN模型和真实数据结果比较。最终结果显示决定树是更好的模型，而KNN模型显示川普得选票更多，而实际是希拉里。

2020.x -2020x 加州大学-圣塔芭芭拉分校 时间序列

     独立完成课题，输入时间序列数据，使用差分让数据稳定，建立ACF和PACF可视图，建立所有SARIMA模型计算估计系数，使用R-studio寻找最低的AICc，并且进行分析检测，预测接下来12个月平均温度，预测结果高达95%准确率。

自我评价

     熟悉的使用R-studio科学工具包（tree,knitr,ggmap,Nbclust等）；有较好的统计基础；熟悉各种常用机器学习模型熟悉数据处理分析技术；性格乐观，严谨。