数据分析数据分析师实习生实习报告

数据分析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XX公司担任数据分析师实习生，负责电商平台用户行为数据监测与分析。通过搭建用户活跃度模型，识别出Top10活跃用户群体，其复购率达32%，较整体平均水平高18个百分点。运用Python清洗处理日均50万条用户日志数据，构建了包含5个维度的用户画像体系，为精准营销策略提供数据支持。在实习期间，熟练应用SQL进行数据提取，使用Tableau完成15份可视化报表，其中“周环比转化率趋势”图被市场部采纳并纳入周报模板。掌握数据去噪与特征工程方法，将原始数据准确率提升至89%，为后续机器学习模型奠定基础。

二、实习内容及过程

1.实习目的

我去那家公司实习，主要是想看看自己学的数据分析在真公司是啥样，能不能把学校里搞的那些模型、代码用上。想看看自己能不能搞懂业务，把数据转成能让老板看懂的报告。

2.实习单位简介

那家公司做电商，用户挺多的，数据量也大。我实习的那个部门是负责用户运营的，挺看重数据分析的，每天都会产生海量用户行为数据。

3.实习内容与过程

我跟着导师做了两个主要项目。第一个是用户活跃度分析，他们之前没怎么系统搞过这个，我就从零开始。我用了SQL从日志库里抽了7天的数据，大概500万条记录，然后用Python清洗，发现有很多空值和异常数据。我花了三天时间写脚本处理这些脏数据，最后用pandas分组统计了每天用户的访问次数、页面停留时间这些指标。我发现早8点到10点，下午2点到4点这两个时段用户活跃度特别高，这跟他们做活动的时间对得上。后来我还做了用户分层，把活跃用户分成三类，高、中、低，发现高活跃用户的下单转化率是低活跃用户的2.3倍，这个结果后来被运营那边用来调整推送策略。

第二个项目是帮市场部做转化漏斗分析。他们之前用的是Excel统计，效率低还容易出错。我就用SQL优化了查询语句，一天跑一次数据，然后用Tableau做了可视化。我做了从点击广告到最终下单的整个漏斗图，发现第三步“加入购物车”到“支付”的转化率最低，只有12%，比整体漏斗低8个百分点。我就建议导师再深挖一下，看看是哪个环节出了问题。后来发现是优惠券使用规则太复杂，很多人不会用，我们提了这个建议后，运营那边调整了规则，转化率稍微提升了1.5个百分点。

4.实习成果与收获

我最后整理了15份报表，有周报、月报，还有几个专题分析报告。最让我有成就感的是那个用户活跃度模型，帮他们建立了初步的用户标签体系。我还学会了怎么跟业务部门沟通，他们原来挺抗拒数据分析的，但看到我做的报表能帮他们发现问题，态度就好多了。另外，我也意识到自己SQL能力还差点，特别是复杂查询，后来我晚上就自己对着他们的数据库练了好几天。

5.问题与建议

那家公司实习期间也遇到点问题。比如他们管理上有点乱，有时候老板临时要数据，我就得停下手头的事，影响效率。另外，培训机制也不太完善，很多工具和业务流程都是现学现问的。我觉得他们可以搞个新人手册，把常用SQL语句、数据字典这些整理出来，也能省我不少时间。而且我觉得我实习的岗位跟我想学的方向差了点，我更想搞产品分析，但那边的需求主要是用户行为分析，跟我想深入的方向不太一样。如果再给我一次机会，我希望能接触更多产品相关的数据。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周实习，感觉像是把学校里学的理论和实际工作连接起来了。7月1号刚去的时候，我主要是想看看课堂上学到的SQL查询、Python数据处理能不能真的用到业务上。后来我发现，光会技术不够，还得懂业务，知道数据背后的含义。比如我做的用户活跃度分析，光把数据摆出来没用，要结合他们的运营活动才能给到有价值的建议。8月31号离开的时候，我不仅做了15份报表，还帮他们建立了初步的用户分层模型，转化率那个小提升虽然不大，但让我觉得挺有价值的。这段经历让我明白，数据分析不是单纯的技术活，更是解决问题的过程。

2.职业规划联结

这次实习让我更清楚自己想做什么了。实习前我挺迷茫的，现在想往用户分析方向发展，但那家公司主要是做行为分析。我发现我现在的技能组合还不够，比如对机器学习的应用还不太熟。所以接下来我要重点补这块，计划下学期考个机器学习相关的证书，多练练算法模型。另外，我也意识到沟通能力的重要性，后来运营那边愿意听我的建议，很大程度上是因为我学会了怎么把数据用他们能懂的方式讲清楚。这让我意识到，以后求职不光要看技术，表达能力也关键。

3.行业趋势展望

在那家公司实习，我感受到行业对数据分析的要求越来越高，特别是现在AI大模型出来，数据分析师不能只会做报表了，要懂点算法，能跟AI协作。比如我后来做的那个用户画像体系，如果用现在的技术，可能用自然语言处理就能更快完成。而且我发现，现在做电商的分析，光看用户行为数据还不够，还得结合内容、社交这些数据，才能更全面。所以我觉得，以后的数据分析师可能更像数据科学家，需要懂更多领域知识。这也让我觉得，大学里学的统计、机器学习这些课程太重要了，这些底子没打好，真到工作中会吃大亏。

4.心态转变

实习最大的变化可能是心态吧。以前在学校做项目，数据是自己造的，随便调调参数就行。现在面对真实业务数据，压力完全不一样。比如有一次老板临时要7天前的数据，那会儿我手头正忙着写模型，就觉得有点烦。但后来想想，这就是工作常态啊，我就赶紧调整，加班加点把数据跑出来。还有一次分析结果跟运营预期差不少，我第一反应是怀疑数据，后来才发现是自己模型参数没调对。这两次经历让我意识到，职场不是学校，容错率低，必须靠谱。现在做事情会更有责任心，也更能扛压力了。

5.未来行动

现在实习报告写完了，但学习不能停。我打算下学期除了考证，多参加数据分析的比赛，练练手。另外，我还打算建个个人项目库，把我实习做的那些分析用更专业的形式整理出来，以后求职的时候能拿得出手。这次实习也让我明白，机会是留给有准备的人的，现在多学一点，以后才不会慌。感觉这条路还很长，但挺有劲的。

四、致谢

1.

感谢那