400万人が利用する会社訪問アプリ
学生時代からコンピュ一タに興味を持ち、中学時代に友達と一緒にBBSフオ一ラムを運営しました。また、問題解決のためにプログラミングも好きです。大学卒業プロジエクトでは、デ一タマイニングを活用してソ一シャルメディアの機能モジュ一ルの重要度を分析しました。ユ一ザ一や顧客とコミュニケ一ションをとり、彼らが本当に求めているものを見つけ出すのが得意です。新卒から2つの仕事を経験したことで、分析的な仕事もそうですが
2018年に大学を卒業した以降、インタ一ネット企業のモバイル端末のPM(アシスタント)を1年、一般企業のデ一タアナリストを2年経験し、デ一タ分析とプログラミングを駆使してビジネスの問題を解決する業務に携わってきました。そのため問題解決能力に長けています。
会社のインバウンド、アウトバウンドデ一タ、近年の売上高、および当年の天候予測に基づき、将来の四半期および当年の貨物出荷量を分析·予測した。年間デ一タを見直しを実施した。会社の仕入れコストを削減するため、出荷ル一トを設計し、倉庫のロケ一ション設定に参加した。
Feng.com アプリ5.0というメジャ一バ一ジョンの企画から立ち上けまでを3ヶ月でリ一ド。在職中、6回のバ一ジョンアップを完了。PRDドキュメントを独自に作成し、開発エンジニアと協力してデ一タ埋蔵ポイントを作成し、ウエプサイト運営者と協力してユ一ザ一プロフアイルを分析した。
データマイニングを基づいて、7つの入力特徴を持つ10のパフォーマンス指標をモデル化し、3つの方法を用い て3つのモデルを設定した: 線形回帰、CARTツリー、ランダムフォレストの3つの手法で3つのモデルを設定 し、それらの特徴量を予測し、実際の値と予測値を比較することで、企業にとって最適なモデルを示し、ラン ダムフォレストで「重要度」を出すことで、各出力特徴量の影響度の値を得る。最後に、今後の企業のソー シャルメディアマーケティングに有益ないくつかの提案をまとめる。
Macau University of Science and Technology / Supply Chain Managment
データマイニングを基づいて、7つの入力特徴を持つ10のパフォーマンス指標をモデル化し、3つの方法を用い て3つのモデルを設定した: 線形回帰、CARTツリー、ランダムフォレストの3つの手法で3つのモデルを設定 し、それらの特徴量を予測し、実際の値と予測値を比較することで、企業にとって最適なモデルを示し、ラン ダムフォレストで「重要度」を出すことで、各出力特徴量の影響度の値を得る。最後に、今後の企業のソー シャルメディアマーケティングに有益ないくつかの提案をまとめる。
