本人对数据分析领域拥有强烈的热情和学习精神，在学习的专业领域具有较强的钻研精神和专业素养。另外，本人擅长团队交流与协作，可以快速地适应、融入并配合团队工作。
兴趣爱好:篮球，乒乓球，电影，音乐，料理，游戏
社会活动:2015年杭州国际马拉松担任后勤部志愿者
数据挖掘(精通)  MS Excel(熟练)  普通话(精通)  数据可视化(精通)  英语(精通)  MySQL(熟练)  数据建模(熟练)  机械学习(精通)  Python(熟练)  数据分析(精通)  R语言(精通)  推送系统(熟练)  word2vector(熟练)  TFIDF(熟练)

2020-01至今——公司:Cryptoalgowheel
行业:金融/投资/证券
性质:外资(欧美)
部门:  数据分析部
职位: 数据分析师（NLP）

工作描述：o 收集、清理及加工不同来源的虚拟货币新闻数据，实时补充数据库(Python, AWS EC2, Screen)
o 研究与应用机械学习算法，构建推送算法框架并进行升级优化(TF-IDF，Word2vector）

2019-04至2019-12——公司:Analytics Consult(少于50人)
行业:计算机服务(系统、数据服务、维修)
性质:创业公司
部门:  软件开发团队
职位: 数据分析师（实习）

工作描述：1. 创建API为软件建立数据传输及加工通道。(Python, Firebase, Knime) 
2. 将Firebase里面的NoSQl数据解析成SQL形式并进行相关数据分析。(Python, Knime) 
3. 分析用户行为数据，以便后期提供相关的推荐信息推送。(Python, Knime)

海外工作经历: 海外

2019-04至2019-06——药物毒性实验数据的数据建模及可视化
项目描述：1. 检索，清理，备份并报告异常的医学实验数据，以保证数据的可靠性和准确性；重组,配对并标准化实验数据，随之计算每组配对的相关医学实验指标。(R) 
2. 基于处理好的数据进行可视化处理，绘制了森林图表以总结所有相关实验结果并反映相应的实验药物是否在特定条件下具有毒性。(R) 
3. 制作了相关的交互式图表, 以便于用户设定并更改实验数据和条件，最后将相应的实验结果以统计学的角度呈现出来。(RShiny,Plotly)

2019-01至2019-04——基于社会人口统计数据的广告目标定位
项目描述：1.  进行了探索性数据分析(EDA)，在不同的数据层面挖掘流量的价格(CPM)与相关的人口统计学数据变量的关系。(Excel Pivoting Tool) 
2. 设计精准的机械学习模型去填补原数据库遗失的流量价格数据, 进一步地理解流量价格波动规律以设计更可靠的订单方案。(Knime,Python) 
3. 将不同的页面根据其对应的人口统计学优势进行集群化，并根据特定的目标用户特征定位，筛选出合适的页面。(Knime, Python) 
4. 设计用以对比待选页面的成本与转化率的仪表盘，制定最优化的页面组合。(Tableau)

2018-11至2018-12——波士顿地区犯罪分析及预测
项目描述：1. 根据类别、致命性、地区等因素分析在波士顿发生的报警案例分布。(Numpy,ggplot) 
2. 利用机械学习的分类模型(KNN)根据输入的坐标以反馈该地区的犯罪率,此模型和思路对波士顿地区的警力分配平衡有重要的参考价值。(Python Scikit-Learn)

2018-01至2019-06——美国东北大学
数据分析 硕士
GPA: 3.867/4.000
相关课程:数据仓储与SQL，数据挖掘应用，预测性分析，商业智能与决策，可视化数据分析
海外经历: 海外

2013-09至2017-06——浙江工商大学杭州商学院
国际经济与贸易 本科
相关课程: 统计学, 会计学, 金融银行管理, 微积分, 概率论，进出口贸易