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土耳其的空運-數據分析師崗位簡曆範文

 新聞     |      2019-11-04 02:39

學校:簡曆本大學 | 專(zhuan) 業(ye) :計算機科學與(yu) 技術 | 學曆:本科

工作經曆

工作時間:2011-07到2012-07

公司名稱:簡曆本招聘谘詢有限公司 | 所在部門:技術研究部 | 所在崗位:數據分析師

工作描述:
2011年7月至2012年5月在浙江盤石信息技術有限公司技術研究部任數據分析師一職,工作主要有:電子商務行業(ye) 報告的編寫(xie) ;新版官網英文版的部分翻譯;網站聯盟的研究;數據的搜集、整理與(yu) 分析;互聯網廣告的調查與(yu) 分析。


其中重要的項目如下:
1、撰寫(xie) 電子商務行業(ye) 報告。參與(yu) 撰寫(xie) 由中國電子商務數字服務中心(CECA Didital Service Center)在北京發表的《2011年中國電子商務行業(ye) 研究報告》。撰稿期間獨立搜集各大統計網站(如艾瑞、易觀、CNNIC、DCCI、Alexa等)的數據,並進行數據整合、清洗。通過運用SPSS、Excel進行描述性、相關(guan) 性、灰色預測等分析,並給出圖表展現和文字描述。
2、建立盤石網盟adhai3.0的修正模型。通過追蹤盤石網盟產(chan) 品Adwing的數據記錄PV、UV、點擊量,建立正態隨機分布模型,並通過Matlab軟件產(chan) 生給定標準差和均值下的正態隨機數,使PV、UV的比例修正到一個(ge) 合理的區間。
3、盤石官網改版後的部分英文翻譯。由於(yu) 具有紮實的英語基礎,部門主管推薦我到產(chan) 品部參與(yu) 盤石官網新增的ENGLISH官網的部分新聞翻譯。
4、盤石網盟內(nei) 容定向分析。

工作時間:2016-01到2016-08

公司名稱:簡曆本信息科技有限公司 | 所在部門:全球采購部門 | 所在崗位:采購-數據分析師

工作描述:
全球采購部門-XLOB 全職實習(xi) 生
采購產(chan) 品成本分析與(yu) 建模
o 供應商市場調研,分析市場供需關(guan) 係與(yu) 競爭(zheng) 態勢。
o 分析采購產(chan) 品成本結構,主要成本驅動因素。
o 建立成本模型,MNRA,Clean Sheet。
o 根據成本模型,協助GCM進行新產(chan) 品價(jia) 格預測與(yu) 價(jia) 格談判。
o 驅動供應商主要材料降本與(yu) 精益生產(chan) 。

項目經曆

項目時間:2015-01到2016-08

項目名稱:故障處理及監控維護項目

項目描述:
項目介紹
該項目歸屬於(yu) 廣州移動公司業(ye) 支中心信息管理室,本地係統監控,處理移動內(nei) 部人員和移動手機用戶投訴
我的職責
編寫(xie) 操作指引、彌補維護漏洞、客戶關(guan) 係維護、項目進度把控、工作協調、人員管理
完全新項目,從(cong) 0開始。1周內(nei) 可完成最基本工作要求;月內(nei) 人員製度齊備;一個(ge) 月內(nei) 總結十幾份詳細的操作指引文檔,之後所有新入職員工可通過文檔指引可快速上手。合同期滿前與(yu) 客戶協商,拿到合同款增加15%,續簽兩(liang) 年的承諾

項目時間:2016-04到2016-08

項目名稱:業(ye) 務中心日報、周報項目

項目描述:
項目介紹
1.優(you) 化更改報表類型格式
2.統計分析北京、上海、成都、蘇州等城市每日二手車采集、銷售信息,計算個(ge) 城市占比、數量以及盈利虧(kui) 損情況。
3.分析各城市集群的公司對客戶的幫賣量和對車輛庫存的處置量,計算分析盈虧(kui) ,以及每日走勢。
4.統計分析各層之間的轉化數量和轉化率。
我的職責
日報、周報製作
使用工具Excel、PPT

個人評價

1. 學習(xi) 能力強,第一個(ge) 崗位要求技能大學完全沒學過,三個(ge) 月做到監控主管
2. 總結能力強,之前工作中技術創新不多,但撰寫(xie) 了大量文檔
3. 適應能力強,分別做過監控主管、維護主管、其他AC米兰官网站入口主管、BI工作
4. 忠臣度極高,畢業(ye) 後7年未主動換過工作。第一家公司由於(yu) 法律問題結業(ye) ,副總帶領半數員工集體(ti) 過檔亞(ya) 信;第二家公司由於(yu) 同樣問題結業(ye) 裁員。

個人技能

Excel
SQL:能夠熟練使用SQL語句進行查詢,完成多表連接
Spss:熟悉spss基本操作,能夠應用spss完成建模
R :熟悉R語言的基本操作,使用R進行數據清洗、建模
Python:熟悉Pandas、Numpy、Matplotlib等數據分析常用庫的功能,可進行數據進行采集,漢中物流 ,安達信物流 ,清洗等 操作,對使用Python進行數據挖掘有基本了解

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