工作介绍
- 负责智能客服、用户运营方向数据建模与分析支持，服务于百万级用户产品
- 主导机器人解决能力智能分析&提升项目，开发多维趋势分解算法，申请阿里内部专利
- 推动营销服务智能圈人系统建设，应用高解释性算法挖掘提升营销人群圈选效率&准确率
- 独立设计并开发全链路异常监控系统，提升运营团队响应速度
- 整理&沉淀 互联网-数据科学-方法论
关键词：数据分析、趋势建模、关联挖掘、异常检测、Python、机器学习
部分项目经历
- 全链路智能机器人 | 蚂蚁金服 | 2018
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基于 Python 构建全链路监控分析框架，实现业务指标异常自动识别与定位，生成问题报告并自动推送钉钉通知。项目显著提升运营排查效率，日均节省人力 3小时，框架在公司多个部门复用，有效提升响应速度与定位准确率。
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- 用户诉求聚类 | 蚂蚁金服 | 2019
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基于 BERT embedding + 聚类自研用户诉求自动分类系统，实现高效归类与新问题发现，准确率提升 30%+，构建半监督反馈闭环，显著降低人工负担并支持模型持续演化。
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- 机器人解决能力智能分析&提升 | 蚂蚁金服 | 2019
🌟🌟🌟🌟🌟 完整产品_全流程 算法 数据挖掘 贡献度拆解 服务器 后端 前端 数据库 解决一大类问题
Link to original引入 LMDI 多维指标拆解 方法，基于 Python 自研转人工率分析系统，支持按多业务维度精准量化贡献度，细化至分子/分母结构并生成高解释性报告。产品已正式上线并覆盖百万级请求，复用至多个核心指标监控场景，有效提升运营响应效率，相关算法已申请阿里内部专利，并构建 完整产品平台(2025) 供外部访问使用。
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- 用户诉求量多维趋势分析 | 蚂蚁金服 | 2019
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基于 Top-K 趋势提取与洞察挖掘 论文方法，结合 Python 自研统计分析流程，自动识别诉求数据在各维度与交叉维度上的趋势变化，提取显著上升、下降与预警信号，最终形成高价值洞察 示例报告。已在多类业务数据中验证适用性，并支持销售、运营、客服等场景的快速复用。
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