围绕特征挖掘、聚类、回归、规则发现等技术构建数据分析与建模流程，服务于业务洞察与策略支持。
部分项目经历
- 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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- 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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- Uplift精准营销分析系统 | 公司-其他 | 2025