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統計數據分析求職信

2020-10-03 求職信

  小編為您收集整理的數據分析求職信,提供全面的數據分析求職信信息,希望對您有用!

  數據分析求職信篇一:數據分析--面試 筆試題

  數據分析師筆試題:

  1、目前進出高速公路的車輛有ETC卡自動付費和人工手動付費兩種方式,某高速公路公司的經營部門計劃開展定向營銷策略讓更多的車去辦理ETC卡,經營部門需要你給出提高定向營銷成功率的建議和策略。

  經營部門給你提供了一份車輛進出收費站的繳費數據記錄,請結合你的數據分析經驗,給經營部門提供一份分析報告(簡要說明一下分析過程、假設條件/變量、分析結果和展現方式、分析模型、模型評估方法等)。

  2、以下是一家B2C電子商務網站的一周銷售數據,該網站主要用戶群是辦公室女性,銷售額主要集中在5種產品上,如果你是這家公司的分析師,

  a) 從數據中,你看到了什么問題?你覺得背后的原因是什么?

  b) 如果你的老板要求你提出一個運營改進計劃,你會怎么做?

  表如下:一組每天某網站的銷售數據

  3、你曾經處理過的'最大的數據量有多大?你是如何處理這些數據的?處理的結果是什么?

  4、你最喜歡的編程語言是什么,喜歡的數據統計分析軟件有哪些?喜歡的理由是什么?

  5、請舉例說明Map/Reduce是如何工作的?在什么應用場景下工作的很好?云的安全問題有哪些?

  6、請簡要介紹你了解的關聯規則、分類、聚類等數據分析方法,舉例說明其分別有哪些適用場景?

  7、你是否做過數據可視化工作?如有,請列舉你做過的數據可視化項目及使用過的可視化工具有哪些?

  8、請簡要介紹你使用過的數據庫、熟練程度及使用的使用過的數據庫工具。

  數據分析求職信篇二:數據分析師工作簡歷模板

  基本情況

  姓名

  xxx

  性別

  女

  出生日期

  1985.11.21

  民族

  漢族

  血型

  O型

  婚姻狀況

  已婚

  教育程度

  本科

  工作年限

  4年

  政治面貌

  群眾

  現有職稱

  無

  戶口所在地

  山東省青島市

  現居住地

  青島市

  聯系方式

  電子郵箱

  求職意向

  期望從事職位:數據分析師

  期望工作地點:青島市

  自我評價

  1、具有扎實的統計學專業基礎知識,掌握常見的統計方法;

  2、熟練掌握常用的數據挖掘方法,算法和相關工具、熟練使用SAS軟件;

  3、數據處理能力很強,熟練使用Office軟件;

  4、有良好的邏輯思維能力,注重細節、對數字敏感,能挖掘數據背后的意義,能夠獨立完成、撰寫業務數據分析報告。

  工作經歷

  2010年7月-2012年7月

  山東****網絡有限公司

  單位性質:合資

  所任職位:數據分析師

  工作地點:青島市

  職責描述:

  1、根據業務需求,制定用戶使用行為數據的采集策略,設計、建立、測試相關的數據模型,從而實現從數據中提取決策價值,撰寫分析報告;

  2、跟蹤并分析客戶業務數據,為客戶的發展進行決策支持;

  3、完成對海量信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的商業價值;

  4、支持微博事業部等產品部門下的運營,產品,研發,市場銷售等各方面的數據分析,處理和研究的工作需求。

  2008年6月-2010年6月

  ****公司

  單位性質:國企

  所任職位:數據分析助理

  工作地點:青島市

  職責描述:

  1、完成對行業銷售及相關數據的分析、挖掘,熟練制作數據報表、撰寫評估分析報告;

  2、獨立完成用戶行為特征與規律的分析,關注市場動態與風險,為產品方向提出合理建議;

  3、在分析師的指導下構建公司業務領域數據分析與挖掘模型和方法論;

  4、針對歷史海量商業數據,能及時發現和分析其中隱含的變化和問題,為業務發展提供決策支持;

  5、完成數據分析相關的需求調研、需求分析等。

  項目經驗

  2011年5月*****項目

  項目職責:

  1、收集用戶使用行為數據;

  2、完成行為數據的分析;

  3、制定模型與產品運營間的聯動接口。

  教育背景

  2004年9月-2008年6月

  山東**大學

  統計學專業

  本科

  主要課程:數學分析、幾何代數、數學實驗,常微分方程、數理統計、抽樣調查、多元統計、計算機應用基礎、程序設計語言、數據分析及統計軟件、回歸分析等。 掌握了扎實的專業基礎知識,擅長數學,有很強的分析和演算能力,業余廣泛了解相近專業的一般原理和知識,如經濟學、計算機操作等,在統計計算的基礎上鍛煉了視野廣闊的分析技能。

  培訓經歷

  2010年3月-2010年10月

  數據分析與SAS培訓

  主要課程:SAS體系內容、ETL技術、SAS分析技術、假設檢驗、方差分析以及各種模型分析等。

  通過本次數據分析培訓,全面掌握了SAS的內容,如邏輯庫及操作符與SAS的表達式等,能夠完成復雜數據步的控制,數據集整理以及主成分分析、因子分析等,提升了數據的分析能力。

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