数据挖掘数据科技公司分析师实习生实习报告

数据挖掘数据科技公司分析师实习生实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月23日，我在数据挖掘数据科技公司担任数据分析师实习生。核心工作成果包括完成3个用户行为分析报告，通过RFM模型对10万条交易数据进行客户分群，提升目标用户触达率15%；运用Python对5GB用户日志数据进行清洗与特征工程，构建了包含20个维度的用户画像体系，为推荐算法优化提供支持。专业技能应用上，熟练运用SQL进行数据提取，熟练掌握Pandas、Matplotlib进行数据处理与可视化，通过A/B测试验证了新策略效果，将转化率从5.2%提升至5.8%。提炼出可复用的自动化数据监控方法论，通过脚本实现每日核心指标异常波动预警，覆盖90%关键业务场景。

二、实习内容及过程

实习目的是想了解数据挖掘在商业决策中的应用，8月5日入职，在数据团队待了两个月。公司主要做用户行为分析和产品推荐，我跟着师傅接触了从数据采集到模型部署的完整流程。第一个月主要熟悉环境，处理历史数据，把一个存放了两年半的用户行为表清洗干净，原始数据有1500万行，缺失值比例超过30%，我用了Python脚本加规则筛选，最后保留有效数据1200万行，用Spark跑完整个清洗过程花了3天。第二个月参与一个电商项目，目标是提升客单价。我们分析了过去180天的订单数据，发现高价值用户有频繁加购但未结算的习惯，占比约12%。我尝试用RFM模型把用户分成八类，重点关注LTV中高且Recency近的群体，设计了一个针对这类用户的交叉推荐策略，在A/B测试中，实验组转化率从3.1%提升到3.5%，虽然幅度不大但验证了思路。遇到的困难是初期对业务逻辑理解不深，问师傅好几次基础问题，后来我把产品文档和用户访谈记录都整理成笔记，每天看半小时，慢慢就熟悉了。技能上从只会用Excel到能独立搭SQL查询链，还学了Spark的基础用法。印象最深的是处理一次数据口径不一致的问题，两个业务线对“活跃用户”的定义差别很大，最后我建议建立统一的数据字典，师傅采纳了。这段经历让我意识到自己需要补足机器学习这块，学校课程偏理论，公司用到的调参技巧、特征工程经验都得自己琢磨。公司培训机制比较松散，新人都是靠师傅带，有时候问题得不到及时反馈。建议可以搞个新人培训计划，比如每周固定分享数据处理案例，或者弄个内部知识库存经验。岗位匹配度上感觉还不错，就是压力挺大的，每天要盯好几个监控看指标波动。

三、总结与体会

这八周，从6月5日到8月23日，感觉像坐上了一趟快车，以前课本上学的东西，像SQL查询、Python数据处理，现在真刀真枪用上了，感觉完全不一样。实习最大的价值是让我看到了数据分析怎么驱动实际业务，比如那个RFM用户分群项目，最终把目标用户触达率提高了15%，看着报表上的数字这么变化，感觉挺有成就感的。这让我确认了想往数据分析方向走，以后打算系统学学机器学习课程，看看能不能考个相关证书，把Spark和Hive再深入研究下，这些在实习里用到的，感觉比单纯学理论收获大。行业里好像现在都在讲实时数据处理，像Flink、SparkStreaming这些，公司现在用的也是Spark，但感觉还有很多可以优化的地方，比如数据看板的实时性可以再提高，或者用更高效的算法。这段经历最大的改变是心态，以前做项目觉得差不多就行，现在明白要考虑稳定性、可维护性，哪怕多花点时间测试也要把基础打牢。感觉自己抗压能力也强了点，以前遇到问题容易慌，现在会先自己查资料试错，实在不行再问，感觉离一个真正的职场人又近了一步。以后做学习和求职，肯定要把实习中遇到的问题和解决方法都记下来，这就是实实在在的经验，比什么都强。

四、致谢

在此期间，衷心感谢公司提供的实习机会，让我接触到真实的数据分析工作环境。特别感谢导师的悉心指导，在我遇到困难时给予点拨，比如教我如何更有效地进行特征工程，以及如何解读A/B测试结果。