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数据处理与查询：
SQL： 熟练使用复杂查询，包括多表连接（JOIN）、子查询、窗口函数（如 RANK(), SUM() OVER()）等，能高效地从大型数据库中提取和整合所需数据。
Python： 精通 Pandas 库进行数据清洗、转换、聚合与分析；熟悉 NumPy 进行数值计算。能够使用 Scikit-learn 构建基础的预测模型（如线性回归、逻辑回归、决策树等）。
数据可视化与报告：
Tableau / Power BI： 能够将分析结果转化为直观、交互式的仪表盘（Dashboard），清晰地呈现业务趋势、关键指标和潜在问题，助力决策。
Excel / Google Sheets： 精通数据透视表、高级图表、VLOOKUP、函数嵌套等，能快速完成轻量级分析和报表自动化。
统计分析能力：
掌握描述性统计、相关性分析、假设检验等基本统计方法，能够基于数据得出有统计意义的结论。
具备A/B实验的设计与评估能力，能通过数据分析判断策略效果的有效性。
项目一：用户行为分析与留存率提升
任务： 针对某产品用户流失率较高的问题进行分析。
行动：
使用 SQL 从用户行为日志中提取关键行为数据（如登录频率、功能使用深度等）。
通过 Python (Pandas) 对用户进行分群，对比高留存用户与流失用户的行为差异。
运用 逻辑回归模型 识别出影响用户流失的关键因子。
成果： 定位出3个导致流失的核心行为点，并据此提出产品优化建议，预计可使次月留存率提升5%。
项目二：销售业绩监控仪表盘开发
任务： 为业务团队搭建一个实时监控销售业绩的可视化平台。
行动：
编写 SQL 脚本，定期自动化提取销售、区域、产品线等多维度数据。
使用 Tableau 构建交互式仪表盘，集成了销售额、完成率、同比增长等核心KPI。
成果： 将管理层查看销售报告的时间从原先的手工制表2小时缩短至实时查看，提升了决策效率，并帮助业务团队快速识别了销售短板区域。
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