数据科学数据分析公司数据分析师实习报告

数据科学数据分析公司数据分析师实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月23日，我在一家数据科学数据分析公司担任数据分析师实习生。期间，负责处理并分析超过10万条用户行为数据，通过构建预测模型，将用户流失率预测准确率从65%提升至82%，具体方法包括数据清洗、特征工程和模型调优。应用Python进行数据清洗和可视化，使用SQL执行复杂查询，结合机器学习库如Scikitlearn实现模型迭代。核心成果包括完成三份深度分析报告，提出两项优化建议被团队采纳，最终实现用户留存率提升12%。通过实习，掌握了从数据采集到可视化的全流程分析方法，验证了特征选择对模型性能的直接影响，形成了可复用的数据预处理和模型评估方法论。

二、实习内容及过程

2023年6月5日到8月23日，我在一家数据科学公司做数据分析师实习生。主要任务是帮团队整理和分析用户数据，看看怎么提升用户体验。公司挺注重数据的，各种业务线都靠数据做决策。

我跟着师傅做了个用户流失分析项目。当时手头有超过10万条用户行为数据，时间序列大概覆盖了过去一年的记录。开始做的时候发现数据挺脏的，缺失值不少，有些字段还是乱码。花了两周时间用Python清洗数据，筛掉异常值，还跟业务同事沟通确认了数据口径。后来用SQL从数据库里捞取更细分的维度的数据，比如用户年龄分层、活跃时段这些。

最头疼的是模型选型，初始用逻辑回归跑下来效果一般，准确率才65%。后来研究了几篇论文，发现特征交叉可能更有用，就手动构造了30多个新特征，像用户某天连续点击页面的数量这种。调了三次参数，最后用随机森林模型把准确率提到82%。师傅说特征工程太关键了，有时候比换模型管用。

团队让我用Tableau做可视化，我做了个用户流失漏斗图，把不同渠道来源的用户转化率都标出来了，发现来自社交媒体渠道的早期流失率特别高，这个发现后来被产品那边采纳了，给这些新用户做了专属引导。

做过程中碰到两个坎。一个是数据口径不统一，有些数据是历史遗留问题，不同部门统计标准不一样。我硬着头皮找了好几位同事，最后用Excel做了个对照表才解决。另一个是模型解释性，随机森林虽然准但说不清为啥某个用户会流失，后来学了SHAP值方法才勉强能解释，不过计算量有点大，服务器差点崩。

这八周让我明白数据分析不是单纯写代码，沟通和业务理解同样重要。现在写报告会先想老板想看啥，再决定用啥图表。最大的收获是学会了怎么把业务问题转化成数据问题，虽然只是基础，但感觉挺扎实的。公司培训机制还行，但有时候任务分配太杂，写工具学习文档和做项目混在一起，效率有点受影响。如果让我给改进建议，建议把新人任务拆解得更清晰点，比如先集中搞懂一个业务场景。岗位匹配度整体不错，就是偶尔会接到跟统计完全无关的活儿，像整理会议纪要这种。这段经历让我更确定想往数据分析方向发展，但知道还有好多东西得学，比如更高级的机器学习模型和怎么搭数据平台。

三、总结与体会

这八周，从2023年6月5日到8月23日，在数据科学公司的经历让我对数据分析师这份工作有了更深的认识。开始只是觉得处理数据挺有意思，后来发现这活儿真不是光会Python就行。做用户流失分析那会儿，为了把准确率从65%提到82%，我折腾了特征工程和模型调优，跑了不下十次实验。当看到最终报告中提出的优化建议被团队采纳，用户留存率真的提升了12%时，感觉挺有成就感的。这让我明白，数据分析的价值在于能实实在在解决问题。

实习让我看到了自己跟职场人的差距。以前做项目就是完成任务，现在会想怎么让结果更好用、更直观。比如做可视化，不再只是堆砌图表，而是先想老板和业务同事想看啥，再决定用啥形式呈现。这种思维转变挺重要的。也体会到沟通的重要性，有一次跟业务确认数据口径，磨了两天，最后发现一个被忽略的历史字段，要是没沟通清楚，整个分析可能就偏了。

这段经历帮我更清晰了职业规划。现在知道想做好数据分析，光懂算法不够，还得懂业务、会沟通。接下来打算系统学学SQL，准备考个PMP证书，想多了解点项目管理。实习中看到团队在用某些高级分析工具，比如自动特征工程的那款，虽然用得不深，但回去得好好研究研究。行业趋势看，现在大家越来越重视实时数据分析，像我们当时做的项目，如果能加上流处理就更有用了。这让我意识到，持续学习太重要了，不然很快会被淘汰。

最大的体会是，数据分析师不是玩弄数字的玩童，而是懂业务、会技术、能沟通的桥梁。这段经历虽然短暂，但让我对未来的路有了更明确的方向。感觉像脱胎换骨，以前怕麻烦，现在遇到问题会主动想办法解决。这种心态转变，可能比学了多少新技能更重要吧。

致谢

2023年6月5日至8月23日的实习经历，让我收获良多。感谢公司提供平台，让我接触到了真实的数据分析项目。特别感谢我的导师，耐心指导我完成用户流失分析项目，从数据清洗到模型选择都给了关键建议。感谢团队里的同事，