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參與河南聯(lián)通各部門的數(shù)據(jù)提取，報表開發(fā)，模型建設(shè)，數(shù)據(jù)分析挖掘等工作，常用軟件包括hive，oracle，ppt。 1.數(shù)據(jù)報表開發(fā)：與業(yè)務部門溝通，了解客戶需求，進行數(shù)據(jù)指標的提取以及報表的開發(fā)，支撐日常經(jīng)營數(shù)據(jù)指標監(jiān)控診斷； 2.數(shù)據(jù)分析挖掘：分析業(yè)務思路，搭建指標診斷體系，制作數(shù)據(jù)分析報告，為市場線各部門決策提供依據(jù)，用數(shù)據(jù)推動運營； 3.模型建設(shè)：根據(jù)業(yè)務要求，清洗，整理，分析數(shù)據(jù)，進行指標篩選，通過機器學習，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，對數(shù)據(jù)進行建模，通過測試以及優(yōu)化，確定最終的預測分析模型。

1.數(shù)據(jù)分析，主要負責癌癥相關(guān)項目研發(fā)方向的數(shù)據(jù)分析工作，包括數(shù)據(jù)整理，數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，生成自動化分析腳本等，主要利用的工具包括R語言，服務器，SQL； 2.參與項目，目前參與了癌癥早期篩查、復發(fā)監(jiān)測等4個項目有關(guān)拷貝數(shù)變異方向的數(shù)據(jù)分析工作，同時，參與了相關(guān)軟件著作、專利以及文獻撰寫等內(nèi)容輸出類工作； 3.與產(chǎn)品經(jīng)理溝通，了解客戶需求，解答客戶問題，給予產(chǎn)品支持。與軟件部配合，將分析流程融入軟件，提供給合作醫(yī)院。

概率論與數(shù)理統(tǒng)計、微觀經(jīng)濟學、回歸分析、多元統(tǒng)計分析、時間序列分析、R語言程序設(shè)計、統(tǒng)計學等

從客戶吸引力以及企業(yè)競爭力出發(fā)，找尋企業(yè)營銷目標用戶群，針對不同目標客戶需求制定不同的營銷方案，確保精準營銷。

1.細分客戶類型：提取客戶相關(guān)指標，包括客戶的性別、年齡、社會屬性、行為特征以及生活態(tài)度等方面的信息，將具有相關(guān)性的變量進行因子分析，去除相關(guān)性，確定因子類型；將因子類型與其他變量進行標準化，通過層次聚類分析確定客戶類型； 2.定位目標用戶群：根據(jù)當前形勢矩陣分析圖，選擇企業(yè)競爭力以及客戶吸引力雙高的客戶類型作為企業(yè)目標用戶； 3.目標用戶畫像：通過多重對應分析，形成目標客戶畫像，精準營銷推廣；通過對比分析，深挖目標用戶訴求，確保營銷效果。 項目地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/548584955 (點擊打開，或右鍵打開超鏈接）

此項目主要針對患癌風險較高的健康人群，從多個維度提取生物指標，利用lasso回歸，從多個方面綜合評估客戶的患癌風險。

1.構(gòu)建監(jiān)控指標：從多方面評估，搭建生物指標體系； 2.深度專題分析：量化拷貝數(shù)變異的評估指標，根據(jù)數(shù)據(jù)特征構(gòu)建相關(guān)算法，以及數(shù)據(jù)分析挖掘模型（R語言）； 3.優(yōu)化分析模型：利用客戶數(shù)據(jù)積累，實現(xiàn)算法的迭代升級； 4.自動化分析流程：根據(jù)監(jiān)控指標，梳理產(chǎn)品分析流程，嵌入公司內(nèi)部軟件，自動生成臨床報告結(jié)果。