李思远 · 数据分析师

为某互联网公司用户增长团队搭建核心业务看板，使用SQL从数仓提取日活、留存、渠道来源等12项指标，通过Excel清洗与Tableau可视化实现实时监控，覆盖50万+活跃用户，支撑每周增长决策会议。

• 针对新用户激活流程，通过SQL关联用户行为日志与注册事件，分析各渠道次日留存率，发现某社交媒体渠道留存率低于均值15%，建议调整投放策略后该渠道次日留存提升8个百分点。

• 基于用户行为数据（浏览、收藏、加购）进行多维下钻分析，使用Excel数据透视表与条件格式识别高价值用户特征，整理成分析报告推动运营团队针对Top 10%用户推送个性化内容，使相关用户周活跃度提升12%。

• 运用SQL编写用户行为转化漏斗脚本，监控从曝光到激活的15个环节转化率，定位到“注册引导页”流失率达62%，联合产品团队优化页面文案与按钮位置后，该环节转化率提升18%，月新增用户增加约3000人。

针对校园社交电商平台用户从浏览到下单转化率仅有0.8%的问题，使用Python与Pandas清洗30万条用户行为日志，构建“浏览→加购→结算→支付”四层转化漏斗，定位到“结算→支付”环节流失率达62%，成为优化核心。

• 设计并实施A/B测试：对实验组（n=15,000）在结算页增加“满减进度条”与倒计时优惠券提示，对照组为原界面，通过Python脚本随机分流并监控指标7天，确保两组样本无显著差异（p=0.85）。

• 利用Matplotlib绘制实验周期内转化率变化折线图与置信区间箱线图，结合假设检验（Z检验，p=0.012），验证实验组“结算→支付”转化率从38%提升至51%，全链路整体转化率从0.8%升至1.1%，提升幅度达37.5%。

• 根据实验结果输出业务建议，推动产品侧将优化方案全量上线，上线后两周内新增支付订单1,200笔，对应GMV增长约3.6万元，同时沉淀出一套可复用的A/B测试评估模板供团队后续使用。

针对某电商平台历史订单数据（涵盖2.3万用户、6个月交易记录），通过SQL清洗与聚合用户行为特征（如浏览频次、客单价、距上次购买间隔等18个变量），完成特征工程并构建Logistic Regression模型，最终模型在测试集上AUC达0.83，有效识别高复购倾向用户群体。

• 设计ROC曲线评估模型区分能力，确定最优概率阈值为0.45，使准确率与召回率分别达到72%和68%，较随机选择提升近3倍的用户定位效率。

• 基于模型输出的复购概率排名，输出“高频次小客单”与“低频次高客单”两类用户的差异化运营策略，策略执行后试点用户复购率环比提升12.3%，运营成本降低15%。

• 利用SQL提取用户基础属性与行为标签，结合相关性分析与卡方检验筛选出7个显著特征（如周均点击次数、优惠券使用率等），提升模型解释性与训练效率40%以上。