2019年春节后 寻找新的工作机会。--------------------------------------------------------------知识技能：(1) 具备统计思维，对数字敏感，善于数据规划和整合；(2) 掌握SQL查询，VBA(宏)熟练，使用Python做数据处理及解读；(3) 了解机器学习常见算法，如逻辑回归/朴素贝叶斯/SVM/决策树/神经网络；(4) 多年数据报表自动化制作经历，报告撰写和演示能力较佳（多年日记写作习惯）；(6) 长期关注互联网经济和数据科学领域的发展动态，熟悉市场研究行业流程；(7) 强烈的求知欲和自学驱动力，常年大量纸质阅读。--------------------------------------------------------------职业方向：数据管理运营、数据分析应用、数据报表处理以下是这些方向对应的工作经历。--------------------------------------------------------------<数据管理运营>(1) QD 公司 (公司简称,下同): 设计"面向应用的"数据集成体系,把多品类/多客户/多维度的"移动端消费者调研项目数据"整合到数据库;(2) WAYS 公司: 整合乘用车行业多厂商客户的数据报告指标,并借鉴融入公司内部数据应用体系;(3) MBS 公司: 参与电商数据平台的商品数据库规划及应用模式设计.<数据分析应用>(1) QD: 使用Python/SQL，运用机器学习“统计分类器”（如逻辑回归/贝叶斯/决策树）分析广告投放的CTR/转化率并作预测，以及相应的人群画像特征解读;(2) MBS: 使用SQL/VBA，运用“时间序列”方法，建立“服饰电商数据”的商品进销存监控框架;(3) Nielsen: 使用SPSS/QPS，运用“降维/聚类/回归"方法，应用内部统计模型，分析品牌健康度和购买意向.<数据报表处理>(1) QD: 使用SQL/VBA/QPS，制作“移动端调研项目”数据报告;(2) WAYS: 使用SQL/SPSS-Syntax/VBA/ADO，制作乘用车厂商销售滚动监测报告;(3) MBS: 使用SQL/VBA，制作服饰电商进销存监测报告,按周/按月/按品类等多个维度;;(4) Nielsen: 使用SPSS/QPS/VBA，制作消费者调研数据报告.--------------------------------------------------------------工作经历（按时间倒序）：QD, 资深数据分析经理, 2018.01 - 至今;< 2015.08 - 2017.12, 全职奶爸, 在家带孩子，陪伴幼儿的1-3岁阶段>WAYS，营销分析主管, 2013.03 - 2015.07;MBS, 商品分析经理, 2012.01 - 2012.12;Nielsen,Senior Executive, 2007.3 - 2011.01