• 负责公司级战略项目的数据分析支持，为高管团队提供数据洞察和决策建议。
• 主导市场进入战略分析，通过多维数据分析和竞品benchmarking，识别3个高潜力市场机会，支持公司进入新市场后首年获得2亿元收入。
• 构建业务健康度指标体系，整合财务、用户、运营数据，建立全面业务监控体系，帮助管理层及时发现问题，决策速度提升60%。
• 开发因果推断分析框架，应用Propensity Score Matching等方法准确评估业务举措的真实影响，避免误判节省无效投入1200万元。

• 为多个行业客户提供数据分析服务，解决复杂业务问题并提供数据驱动的解决方案。
• 为零售客户构建需求预测模型，整合销售数据、天气、节假日等因素，预测准确率提升至88%，库存周转率提高25%，缺货率降低60%。
• 开发客户细分框架，使用机器学习算法识别6个高价值客户群体，指导精准营销策略后客户获取成本降低35%，客户生命周期价值提升40%。
• 建立数据质量监控体系，自动化检测数据异常和质量问题，数据可信度提升50%，基于数据的决策confidence显著提高。

游戏用户生命周期价值（LTV）精准预测与精细化运营体系搭建

• 星途互动作为休闲游戏研发商，面临月活30日留存从28%降至22%、运营精准触达转化率仅11%的困境。我的目标是主导搭建LTV预测模型与运营体系，解决“无法识别高价值用户、资源投放低效”的核心问题，支撑运营决策从“拍脑袋”转向“数据驱动”。
• 项目难点在于传统LTV模型仅依赖静态特征（如累计付费），无法捕捉游戏用户行为序列（如关卡进度、社交互动）的动态影响，且实时性不足难以支撑运营决策。我选择融合XGBoost与生存分析模型，同时搭建实时特征 pipeline 突破这一瓶颈。
• 首先梳理用户全生命周期行为链路，定义30/60/90天LTV计算口径（ARPU×留存率）；接着提取200+维度特征——包括用户基础属性、Transformer编码的近30天行为时序特征（如首次付费时间、关卡通关率）、社交关系特征（好友活跃度、公会贡献值）；然后通过10+种模型组合交叉验证，确定“XGBoost处理结构化数据+Cox比例风险模型捕捉流失风险”的最优方案，预测准确率较单一模型提升18%；最后用Flink搭建实时特征计算平台，将模型结果小时级同步至运营后台，支持实时策略调整。
• 项目上线后，运营针对高LTV用户（预测前20%）的精准触达转化率提升至52%，单用户ARPU较对照组高27%，年新增营收约1200万。我主导了从需求调研、模型设计到运营落地的全流程，推动建立LTV监控 dashboard（覆盖用户分层、策略效果追踪），成为公司核心运营决策工具，个人获Q4“业务突破奖”。

短视频推荐算法效果归因与资源优化体系构建

• 云影作为短视频平台，推荐算法迭代频繁但效果归因模糊——“首页推荐”“关注页推荐”等渠道的贡献无法量化，导致低价值渠道占用30%流量。我的目标是构建归因体系，明确各推荐位价值，解决“资源投放盲目”问题，支撑算法与运营协同优化。
• 难点在于用户内容消费路径复杂（平均4.2步），传统last-click归因高估末端渠道、低估中间环节，结果失真。我需要用Shapley值模型解决合作博弈中的贡献分配问题，同时处理高维用户路径数据的计算效率瓶颈。
• 首先定义转化事件为“视频观看时长≥5分钟”，梳理用户从曝光到转化的全路径日志；然后用蒙特卡洛近似法实现Shapley值归因模型，将单用户路径归因时间从15分钟缩短至1分钟，解决高维稀疏数据计算问题；接着通过A/B测试验证模型——对比发现Shapley模型下“首页轮播图”贡献度从15%升至28%、“详情页关联推荐”从12%升至22%，修正了last-click的低估偏差。
• 归因体系上线后，运营调整资源分配：将“首页轮播图”流量提升40%、关停低贡献的“底部浮窗推荐”。结果首页轮播图点击率提升33%，长视频人均观看时长增加22%，内容分发人均观看次数增长18%。我主导了模型技术方案设计与落地，推动数据仓库整合10+张行为日志表，输出《推荐算法效果归因报告》，成为算法团队迭代的核心依据。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。