CV
教育经历
- 软件工程学士, 广州大学, 2026 (expected)
- 主修课程:数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数据挖掘、高等数学、线性代数、概率论与数理分析、离散数学、数学建模等
- Average :91.2(rank3/128) 综合测评:专业第一
项目经历
- 【项目名称】:身形优化商业计划书 【项目角色】:项目负责人
- 市场调研:通过问卷星/SPSS收集分析消费者数据,划分出健身人群/亚健康白领/控糖群体3大核心客群。
- 用户调研:建立BMI指数/消费场景/营养诉求等维度的用户画像体系。
- 竞品分析:挖掘识别出产品痛点,完成商业模型测算,基于竞品定价与成本结构数据,建立动态定价模型,预测首年毛利率达52%。
- 报告输出: 输出商业计划书,整合市场/用户/财务数据。
- 【项目名称】:基于微信小程序焦虑情绪分享平台 【项目角色】:核心成员
- 需求挖掘:设计混合调研方案,通过问卷星收集文本数据,结合课程评论情感分析,建立学习焦虑,考试焦虑,社交焦虑,择业焦虑以及考研焦虑等焦虑系数计算公式。
- 数据集成:整合相关等因素与论坛评论等多源数据,使用Python完成20+焦虑相关特征提取。
- 构建模型:融合随机森林,通过交叉验证焦虑值预测;设计用户反馈闭环,开发系统焦虑预警API接口,持续收集用户焦虑因素的数据优化模型。
- 数据可视化:设计焦虑热力图看板,开发个性化推荐引擎。
- 【项目名称】:通往金牌之路:奥运奖牌分析及预测模型 【项目角色】:数据分析
- 数据收集:构建全球体育数据库:整合近5届奥运会/世锦赛结构化数据及赛事报道/教练访谈,通过Python+SQL清洗处理40+维度数据。
- 维度预测:完成奖牌榜预测、项目潜力分析、教练效益评估等维度数据预测。
- 用户洞察:构建用户需求反馈闭环、设计数据众包机制。
实习经历
- 【实习公司】:中国电信股份有限公司广州分公司 【项目角色】:数据分析实习生
- 【实习时间】:2025.04~2025.07
- 参与数据产品设计与反馈:负责构建用户反馈与需求分析闭环,通过定期收集并分析一线客户经理的数据需求,将其转化为产品迭代方案,并持续推动优化,打通需求收集—产品设计—上线反馈全流程。
- 设计客户类型判断组件:针对客户经理精细化运营需求,融合SVM与随机森林算法,设计用户类型判断组件,准确率达99.1%,实现数据分析能力产品化,显著提升用户洞察及精准营销效率。
- 监控业务数据波动,驱动迭代优化:利用 Python 自动化脚本每日输出平台登录情况,针对业务波动及时提醒客户经理调整运营策略,为快速决策提供可靠支撑,综合效率提升200%。 *挖掘数据价值,支撑业务决策:整合 CDAP 多源字段并运用 SHAP 可解释性模型深度分析,提取10余个关键影响特征,为客户经理提供清晰的数据洞察及行动指引。
- 响应内外部数据需求:针对非结构化群聊信息价值痛点,调研并使用 Dify 工作流设计“群聊智能总结助手”,解决信息过载及关键信息遗漏问题,提升团队沟通效率;同时优化 SQL 查询逻辑,查询效率平均提升约50%。
掌握技能
- matlab
- python
- stata
- office
- sql
- SPSS
获奖经历
- 【参赛经历】
- 第一届人工智能创新应用大赛人民网专项赛国家三等奖(5/9)
- 美国大学生数学建模大赛国际级三等奖(S奖)
- 2025年统计建模大赛省三等奖
- 2024年第五届“华数杯”全国大学生数学建模竞赛三等奖
- 2024年第十四届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛三等奖
- 2024-2025第九届华为ict大赛省赛三等奖
- 2024年外研社”国才杯”校赛笔译铜奖
- 广东省提琴学会2023年第五届弦乐公开赛优秀志愿者
2022-2023年广州大学学生“美育达人”
- 【学业荣誉】
- 广州大学计算机科学与网络工程学院第四届十佳学生
- 广州大学优秀青年志愿者;广州大学优秀学生干部;广州大学一等奖学金;广州大学优秀学生(2次);国家励志奖学金
个人评价
- 沟通协调:具备较强的沟通能力、快速建立人脉关系网络。
- 专业能力:擅长数据分析和项目协调管理,具有敏锐的数据及市场洞察力,能胜任多个任务同时进行;对市场趋势、需求变化、竞争对手等方面具有高度敏感;具备一定的数据分析能力,能够通过数据分析发现问题。
- 思维创新能力:具备较强的逻辑思维能力和创新能力,从客户角度出发,结合市场情况,制定出可行的策略。
- 沟通协调能力:具有良好的沟通协调能力,能够与不同的部门和人员有效沟通和协调。
- 管理能力:擅长协调平衡团队成员的竞争与合作的关系,提高团队凝聚力。
- 个人品质:细心谨慎、吃苦耐劳、遇事沉稳,拥有较强的抗压能力。
其他
- 一项外观专利:显示屏支架
- 两项软件著作权:软件工程代码测试控制系统、奥运金牌预测项目
- 一篇EI会议已录用:生成式对抗网络