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陆明哲
在平凡的岗位上创造不平凡的价值,这是我的职业信仰。
28岁
3年工作经验
13800138000
DB@zjengine.com
陆明哲的照片
求职意向
业务数据分析师
长沙
薪资面谈
一个月内到岗
工作经历
2023.03 - 2025.03
小楷云腾科技有限公司
首席业务数据分析师
  • 统筹公司全业务线数据分析与决策支持,前瞻性洞察市场趋势,驱动产品与商业模式创新。
  • 构建公司级数据指标体系,推动指标口径统一与业务流程再造,提高跨部门协同效率,支撑管理层数据化决策,推动年营收增长16%。
  • 设计并迭代多阶段A/B实验平台,指导各产品团队科学进行业务实验,提升新功能发布后的留存率及客户满意度。
  • 针对公司新业务领域,主导市场细分、用户分群和生命周期价值预测,运用机器学习算法(如逻辑回归、xgboost),精准挖掘高价值用户群,促进精细化营销ROI提升23%。
  • 驱动动态业务监控和分析系统上线,实现全业务线健康度实时监控,有效降低决策延迟,助力及时发现和响应业务风险。
2022.01 - 2023.03
小楷互联科技有限公司
高级业务数据分析师
  • 聚焦核心业务增长点,围绕用户增长、转化及运营效率,输出数据洞察并驱动跨部门协作优化。
  • 主导关键业务数据深度分析,梳理并优化用户转化漏斗,针对性地提出产品改进建议,实现用户注册-付费转化提升11%。
  • 引入自动化数据采集及清洗流程,通过Python与SQL协作降低分析人力成本28%,提升项目周转效率。
  • 支持产品及运营重大决策,通过营销活动效果归因分析,科学评估ROI,助力营销预算精准分配,提高整体投入产出比16%。
  • 为高层管理编制季度专项数据报告,洞察行业动态并预测业务增长趋势,为公司制定长远发展战略提供前瞻决策支撑。
2018.10 - 2022.1
小楷科技有限公司
业务数据分析师
  • 围绕产品与运营痛点,深度挖掘数据背后的业务机遇,助力产品创新与运营优化。
  • 基于SQL/Python搭建业务数据分析自动化流程,大幅缩短数据出具时效,显著提升团队整体分析产能。
  • 结合用户行为分析与聚类算法,深度洞察用户需求变化,推动产品形态创新,实现日活跃用户数提升9%。
  • 制定全面的业务异常监控与预警机制,快速捕捉潜在问题,配合产品团队高效迭代问题修复流程,业务异常处理周期缩短38%。
项目经验
2022.03 - 2023.08
星途互动科技有限公司
数据分析负责人

社交APP用户生命周期价值(LTV)精准预测与运营策略优化项目

  • 项目背景:公司核心社交APP面临「高用户获取成本但低价值转化」的困境——存量用户月留存率连续3个季度下滑至42%,营销投放ROI仅1.1(行业均值1.5)。核心目标是通过构建**可解释、高准确的LTV预测体系**,识别高价值用户群体,指导运营资源精准投放,实现「留存提升+成本降低」的双重业务目标。我作为项目总负责人,主导从需求拆解、数据链路搭建到模型落地、运营策略迭代的全流程。
  • 关键难题与解决方法:1)传统LTV模型(如RFM、简单线性回归)无法捕捉社交用户「行为-社交-付费」的非线性关联,预测准确率仅62%;2)样本选择偏差严重——高LTV用户占比不足10%,模型易偏向多数类(低活/流失用户);3)业务侧对模型的「可解释性」要求高(运营团队需理解「为何某用户被定义为高价值」)。
  • 核心行动与创新:1)数据层:整合用户行为(聊天频次、动态互动、群聊贡献)、付费(内购金额、会员续费周期)、社交关系(好友数、社群影响力)等12类结构化数据,通过**变分自编码器(VAE)**对高维稀疏特征(如动态内容标签)进行降维,提取「社交活跃度」「付费粘性」「传播影响力」3个核心隐含特征;2)模型层:创新采用「XGBoost+生存分析」混合模型——用XGBoost预测用户未来30天付费金额,用Cox比例风险模型预测用户流失时间,两者结合得到「剩余生命周期价值(RLTV)」;针对样本偏差,引入**逆概率加权(IPW)**调整样本权重,将高LTV用户的权重提升3倍,解决模型偏向问题;3)可解释性优化:用SHAP值生成每个用户的「价值驱动因子报告」(如「该用户高LTV主要源于每周10次群聊互动及每月稳定内购」),降低业务团队理解门槛。
  • 项目成果与价值:1)模型效果:RLTV预测准确率提升至81%(经3个月 blind test验证),覆盖95%以上的付费用户;2)业务落地:运营团队基于模型输出,针对「高RLTV且近期活跃下降」的用户推送「专属社群权益包」,使这部分用户的月留存率从42%提升至55%,付费转化率从17%提升至24%;针对「低RLTV但高潜力」的用户调整投放素材(从泛流量广告转为兴趣向内容),使新用户首月LTV提升28%;3)成本优化:通过模型筛选高价值用户进行精准投放,营销预算 ROI提升至1.6,年节省无效投放成本约240万元。我个人主导了模型架构设计与业务落地闭环,推动公司从「粗放式用户运营」转向「基于LTV的精准价值运营」。
自我评价
  • 深耕互联网业务数据场景,擅长从用户行为、转化链路拆解业务问题,将数据信号转化为可落地策略方向。
  • 坚持“业务痛点前置”,先锚定目标再搭指标体系,避免无效分析,推动团队从“看数据”转向“用数据决策”。
  • 主动做数据与业务的翻译官,用业务方易懂的语言同步结论,推动跨部门共识落地减少偏差。
  • 熟悉互联网增长与商业化逻辑,对用户生命周期、变现场景有深度认知,能快速适配不同业务线需求。
兴趣爱好
摄影
看书
阅读
跑步
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  • 支持一键更换模板,自由调整字距行距
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  • 个人名称
  • 头像
  • 基本信息
  • 求职意向
  • 工作经历
  • 项目经验
  • 实习经验
  • 作品展示
  • 奖项荣誉
  • 校园经历
  • 教育背景
  • 兴趣爱好
  • 技能特长
  • 语言能力
  • 自我评价
  • 报考信息
  • 简历封面
  • 自荐信
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