传媒技术传媒科技公司传媒技术实习生实习报告

传媒技术传媒科技公司传媒技术实习生实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月22日，我在传媒科技公司担任传媒技术实习生。核心工作成果包括完成5个动态数据可视化项目，涉及1200份用户行为数据整合，将数据转化效率提升35%；独立开发3个自动化脚本，累计节省团队时间480小时。专业技能应用方面，运用Python进行数据清洗，使用Tableau构建交互式报表，通过A/B测试优化广告投放策略，点击率提高20%。提炼出的可复用方法论包括：采用模块化代码设计提升脚本可维护性，建立标准化数据清洗流程确保结果准确性。

二、实习内容及过程

2023年6月5日到8月22日，我在传媒科技公司做传媒技术实习生。公司主要做数据分析和内容推荐系统开发，团队不大但挺拼的。实习初期跟着导师熟悉业务，6月10号开始接触核心项目搭建用户行为数据看板。当时手头是8000条原始日志数据，格式乱七八糟，直接用Excel处理得要命。导师建议用Python脚本自动化清洗，我花了两周学Pandas和正则表达式，最终把数据处理时间从5天缩到1天，还去重了2000多条错误记录。

6月下旬参与动态广告投放优化项目，目标是提升点击率。团队用A/B测试方法，我负责分析实验数据。7月2号到8号那周，我调优了5版报表，把Tableau的参数联动做得更智能，同事说筛选条件变多后加载速度反而快了30%。有个坎是7月15号遇到的，用户画像标签系统出bug，导致推荐结果不准。我加班查了两天日志，发现是SQL查询条件写错了，改完第二天再跑数据，准确率回升到92%从89%。

公司那套工作流程挺规范的，需求文档、测试报告、上线流程都写得很细。我印象最深的是他们用Jira管理任务，每个小改动都要走代码评审。但有时候培训有点跟不上，比如8月初刚接触Hadoop生态，部门给的资料太泛，我就自己找网课补了两天Spark基础。岗位匹配度上，我偏数据挖掘那块，但实际工作内容更偏前端可视化，感觉有10%左右不太契合。

带我的师傅人挺好，但团队开会经常超时，8点多结束是常事。我提过能不能提前准备议题，师傅说大家现场想得不一样。建议公司搞个新员工速成营，技术栈和业务场景都讲透点。另外，岗位描述可以更明确，比如实习目标里写清楚要接触哪些工具，现在看像猜谜。这段经历让我知道数据可视化真不是简单画图表，要懂点算法和交互逻辑才行。以前觉得做技术离业务远，现在看完全相反，搞不懂用户需求，再炫酷的报表也没用。

三、总结与体会

这8周，从2023年6月5日到8月22日，感觉像在两个世界晃悠。以前在学校敲代码，觉得搞定功能就行，去了公司才懂，用户数据是啥样，需求怎么拆，哪个环节可能出问题，都得掰扯清楚。比如7月那会儿做动态数据看板，光会堆砌图表没用，得想想怎么让管理层一眼看懂核心指标，怎么让运营同事能快速调整策略。导师教我画思维导图拆需求，我花了3天把老板随口提的“想看用户活跃度”变成6个具体报表需求，最后上线的产品确实帮团队省了不少时间。这种把想法落地，还能看到直接效果的感觉，挺带劲的。

走的时候翻看日志，自己写的Python脚本跑了上亿次，Tableau报表被同事导出打印了至少15次。最大的收获不是学会多少新工具，而是知道学东西得往哪儿使。比如现在特想补补机器学习那块，公司搞用户画像用了一些协同过滤算法，但我光会用API调用，原理不透。下学期打算报个深度学习专项课，顺便把实习做的项目再完善下，争取拿个结业证书。行业里现在都说AIGC要和传媒结合，但感觉很多公司还在摸索阶段，数据标注和模型训练挺烧人的。如果真走这条路，得把自然语言处理这块啃下来。

最明显的变化是自己心态稳了点。刚开始接活儿，生怕出错，后来遇到数据口径对不上、需求临时变这种事，也能沉住气去沟通协调。比如8月初那个用户画像bug，折腾两天搞不定，跟导师聊了聊，他说“新人犯错不怕，怕的是不敢试不敢问”，最后还是自己钻进去查到问题。这种经历现在回想，比单纯学会几个技能值钱。以后找工作，简历上写实习经历，不光说做了啥，还得说从中学到啥，怎么把学校那套套理论跟实际工作拧到一块儿，这才是真本事。

四、致谢

感谢传媒科技公司给我这次实习机会。这段经历让我对传媒技术有了更具体的认识。特别感谢我的导师，实习期间遇到问题，他总能耐心给我建议，比如7月15号那个SQL查询问题，是他点醒了我从日志文件里找线索。还有那帮一起做项目的同事，虽然大家挺忙的，但碰到技术难题，他们都会分享经验，帮我调试代码，比如那个Tableau参数联动的