数学与应用数学数据分析公司数据分析师实习生实习报告

数学与应用数学数据分析公司数据分析师实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家数据分析公司担任数据分析师实习生。核心工作成果包括完成销售数据清洗与建模，通过Python对历史订单数据（样本量50万条）进行探索性分析，识别出3个关键影响因素，并构建了准确率达85%的预测模型。运用SQL处理日均5000条交易记录，优化查询效率提升30%。运用Tableau可视化销售趋势图，直观呈现季度增长率达22.6%的业绩变化。提炼出可复用的数据处理方法论：基于Pandas的异常值检测流程，结合Matplotlib进行多维度数据分布分析，为后续业务决策提供量化依据。

二、实习内容及过程

实习目的主要是想把书里学的统计模型和编程技能用到实际项目里，看看数据分析师具体是怎么工作的。

实习单位是做电商数据分析的，主要业务是帮客户分析销售和用户行为数据，团队不大，但氛围挺开放，大家讨论问题都比较直接。

实习内容开始时主要是熟悉业务和公司用的工具，比如SQL查数据，Python处理数据，Tableau做可视化。后来跟着导师做了个销售预测的项目，我负责的是数据清洗和探索性分析部分。我们拿到的数据是过去两年的月度销售记录，大概有50万条，每条记录包括商品ID、用户ID、购买金额、购买时间这些信息。我发现数据挺脏的，有很多空值，还有一部分是异常值，比如单笔订单金额超过正常范围好几倍。一开始用Python写脚本清理数据，花了不少时间调试，有些空值根据业务逻辑可以填充，有些就得手动看了。导师建议我用聚类方法识别异常值，我学了个Kmeans聚类，调了好几个参数，最后把那些离群点都找出来了，清理后的数据集质量提升明显。

项目里最让我头疼的是怎么选变量。销售可能受季节性、促销活动、用户行为、商品价格好几个因素影响，我先用相关性分析挑出一些候选变量，然后做了个简单的线性回归模型试试，结果发现拟合度不高。导师让我试试特征工程技术，比如做些交叉特征，结果模型效果就好多了。最后我们用的模型里包含了月份虚拟变量、用户活跃度、商品类别哑变量这些，预测准确率从60%多提到85%左右。用Tableau把结果可视化的时候，发现几个品类在节假日的销售额特别突出，这个发现后来被业务部门用来调整库存了。

遇到的困难主要是时间序列分析这块。因为销售数据有明显季节性，直接用普通线性模型效果不好。我一开始完全懵，去查了不少资料，发现ARIMA模型可能更适合，但参数怎么定很头疼。后来请教了公司里做这个比较多的同事，他给我讲了几招，比如先用ACF和PACF图看数据自相关性，再通过网格搜索定参数。这段经历让我明白，遇到问题不能光靠查网上的文章，还是得跟人交流，听听别人的经验。

技能上最大的收获是学会怎么把业务问题转化为数据问题。比如有个需求是客户想知道哪些因素对复购率影响最大，我就做了用户分层，分析不同层级的用户购买行为差异，最后用逻辑回归模型验证了我的假设。这个过程中我用了不少pandas的高级功能，比如groupby、merge这些，效率比以前写循环高太多了。思维上最大的转变是意识到数据分析师不光要会技术，还得懂业务。有些分析结果看起来很漂亮，但跟业务实际需求脱节也没用。

实习单位管理上我觉得有点问题，比如项目进度靠邮件沟通，有时候信息会滞后。另外培训机制也不太完善，新人来了主要靠自己摸索，虽然导师挺耐心，但系统性的培训材料几乎没有。岗位匹配度上，我感觉我做的更多是数据分析执行层面的工作，比如数据清洗、建模，但像需求挖掘、跨部门沟通这些还接触得不多。

改进建议是，公司可以搞个内部知识库，把常用的SQL查询语句、模型调参经验都整理一下，新人来了能快速查到。另外可以搞点不定期的业务分享会，让技术同事也了解下业务需求，反过来业务同事也能懂点数据是怎么回事。对新人来说，最好能有份实习手册，把流程、工具、常用技巧都列清楚，这样不会那么手忙脚乱。

三、总结与体会

这8周在数据分析公司的经历，让我感觉像是从理论世界走进实践场，收获挺大的。实习的价值在于把学校学的那些模型和工具用上了，而且是用在真金白银的业务里。比如我做的销售预测项目，最终模型准确率达到85%，虽然不算顶尖，但帮业务部门看到了节假日哪些品类会卖得好，这让我觉得自己的工作挺有意义的。从收集数据、清洗数据到建模、可视化，整个过程我都参与了，这种感觉挺完整的，也让我明白数据分析不只是调几个参数那么简单，背后需要懂业务、懂统计、懂数据处理，缺一不可。

这次实习也让我更清楚自己想要什么了。我发现我对挖掘数据背后的业务洞察挺感兴趣，虽然现在能力还有限，但感觉挺有挑战的。未来学习上，我打算把Python的pandas、numpy这些库再深挖一下，还有时间序列分析这块我也想系统学学，比如ARIMA、LSTM这些模型怎么用。另外考虑看看相关的证书，比如CDA或者Python的数据分析认证，给自己加加油。感觉实习经历对我求职也很有帮助，至少简历上能多写点实际项目，面试时也能聊得具体些，而不是空说理论。

从学生到职场人的转变挺明显的。以前做作业对时间要求没那么紧，现在实习时每天都要看老板邮件，回复需求，按时交付成果，这种感觉就是责任。遇到困难时不像在学校可以随便查资料或者问老师，得自己想办法解决，抗压能力确实锻炼了。比如那次模型效果不好，我花了两天时间试了各种参数，虽然最后解决了，但过程挺熬人的，但也挺成长。

说说对行业的感受吧。感觉现在数据分析越来越重要，各行各业都需要，但好的数据分析师还是挺稀缺的。我看到好几个公司都在招有实战经验的人，对技能的要求也越来越高，不仅要会工具，还得懂算法，会写SQL，能做可视化，还得能跟业务部门沟通。未来肯定是大数据时代，数据会越来越价值化，我觉得只要自己技能够硬，机会还是多的。这次实习也让我意识到，保持学习心态挺重要的，技术更新太快了，不学就跟不上。

四、致谢

在这次实习中，得到了很多帮助。感谢公司提供的机会，让我接触到了实际的数据分析工作。导师在项目上给了我很多指导，比如怎么把业务问题转化为分析问题