數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)科技公司分析師實習(xí)生實習(xí)報告一、摘要

2023年6月5日至8月23日，我在數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)科技公司擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師實習(xí)生。核心工作成果包括完成3個用戶行為分析報告，通過RFM模型對10萬條交易數(shù)據(jù)進行客戶分群，提升目標用戶觸達率15%；運用Python對5GB用戶日志數(shù)據(jù)進行清洗與特征工程，構(gòu)建了包含20個維度的用戶畫像體系，為推薦算法優(yōu)化提供支持。專業(yè)技能應(yīng)用上，熟練運用SQL進行數(shù)據(jù)提取，熟練掌握Pandas、Matplotlib進行數(shù)據(jù)處理與可視化，通過A/B測試驗證了新策略效果，將轉(zhuǎn)化率從5.2%提升至5.8%。提煉出可復(fù)用的自動化數(shù)據(jù)監(jiān)控方法論，通過腳本實現(xiàn)每日核心指標異常波動預(yù)警，覆蓋90%關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景。

二、實習(xí)內(nèi)容及過程

實習(xí)目的是想了解數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)決策中的應(yīng)用，8月5日入職，在數(shù)據(jù)團隊待了兩個月。公司主要做用戶行為分析和產(chǎn)品推薦，我跟著師傅接觸了從數(shù)據(jù)采集到模型部署的完整流程。第一個月主要熟悉環(huán)境，處理歷史數(shù)據(jù)，把一個存放了兩年半的用戶行為表清洗干凈，原始數(shù)據(jù)有1500萬行，缺失值比例超過30%，我用了Python腳本加規(guī)則篩選，最后保留有效數(shù)據(jù)1200萬行，用Spark跑完整個清洗過程花了3天。第二個月參與一個電商項目，目標是提升客單價。我們分析了過去180天的訂單數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)高價值用戶有頻繁加購但未結(jié)算的習(xí)慣，占比約12%。我嘗試用RFM模型把用戶分成八類，重點關(guān)注LTV中高且Recency近的群體，設(shè)計了一個針對這類用戶的交叉推薦策略，在A/B測試中，實驗組轉(zhuǎn)化率從3.1%提升到3.5%，雖然幅度不大但驗證了思路。遇到的困難是初期對業(yè)務(wù)邏輯理解不深，問師傅好幾次基礎(chǔ)問題，后來我把產(chǎn)品文檔和用戶訪談記錄都整理成筆記，每天看半小時，慢慢就熟悉了。技能上從只會用Excel到能獨立搭SQL查詢鏈，還學(xué)了Spark的基礎(chǔ)用法。印象最深的是處理一次數(shù)據(jù)口徑不一致的問題，兩個業(yè)務(wù)線對“活躍用戶”的定義差別很大，最后我建議建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)字典，師傅采納了。這段經(jīng)歷讓我意識到自己需要補足機器學(xué)習(xí)這塊，學(xué)校課程偏理論，公司用到的調(diào)參技巧、特征工程經(jīng)驗都得自己琢磨。公司培訓(xùn)機制比較松散，新人都是靠師傅帶，有時候問題得不到及時反饋。建議可以搞個新人培訓(xùn)計劃，比如每周固定分享數(shù)據(jù)處理案例，或者弄個內(nèi)部知識庫存經(jīng)驗。崗位匹配度上感覺還不錯，就是壓力挺大的，每天要盯好幾個監(jiān)控看指標波動。

三、總結(jié)與體會

這八周，從6月5日到8月23日，感覺像坐上了一趟快車，以前課本上學(xué)的東西，像SQL查詢、Python數(shù)據(jù)處理，現(xiàn)在真刀真槍用上了，感覺完全不一樣。實習(xí)最大的價值是讓我看到了數(shù)據(jù)分析怎么驅(qū)動實際業(yè)務(wù)，比如那個RFM用戶分群項目，最終把目標用戶觸達率提高了15%，看著報表上的數(shù)字這么變化，感覺挺有成就感的。這讓我確認了想往數(shù)據(jù)分析方向走，以后打算系統(tǒng)學(xué)學(xué)機器學(xué)習(xí)課程，看看能不能考個相關(guān)證書，把Spark和Hive再深入研究下，這些在實習(xí)里用到的，感覺比單純學(xué)理論收獲大。行業(yè)里好像現(xiàn)在都在講實時數(shù)據(jù)處理，像Flink、SparkStreaming這些，公司現(xiàn)在用的也是Spark，但感覺還有很多可以優(yōu)化的地方，比如數(shù)據(jù)看板的實時性可以再提高，或者用更高效的算法。這段經(jīng)歷最大的改變是心態(tài)，以前做項目覺得差不多就行，現(xiàn)在明白要考慮穩(wěn)定性、可維護性，哪怕多花點時間測試也要把基礎(chǔ)打牢。感覺自己抗壓能力也強了點，以前遇到問題容易慌，現(xiàn)在會先自己查資料試錯，實在不行再問，感覺離一個真正的職場人又近了一步。以后做學(xué)習(xí)和求職，肯定要把實習(xí)中遇到的問題和解決方法都記下來，這就是實實在在的經(jīng)驗，比什么都強。

四、致謝

在此期間，衷心感謝公司提供的實習(xí)機會，讓我接觸到真實的數(shù)據(jù)分析工作環(huán)境。特別感謝導(dǎo)師的悉心指導(dǎo)，在我遇到困難時給予點撥，比如教我如何更有效地進行特征工程，以及如何解讀A/B測試結(jié)果。