数学与应用数学数据科技公司实习生实习报告

数学与应用数学数据科技公司实习生实习报告一、摘要

2023年7月3日至2023年8月31日，我在数据科技公司担任数据分析实习生。核心工作成果包括完成10份用户行为分析报告，通过构建预测模型将用户流失率降低12%，处理超过500GB的日志数据，并优化数据处理流程使报告生成时间缩短至4小时。应用Python进行数据清洗和可视化，使用SQL执行复杂查询，结合机器学习算法实现客户分群。提炼出可复用的数据清洗三步法：异常值检测、缺失值填充、特征工程标准化，该方法在后续项目中将处理效率提升20%。通过实习验证了课堂所学的回归分析与聚类算法在企业级场景中的实际效用。

二、实习内容及过程

2023年7月3日入职，那会儿对公司的业务流程还不太熟，主要跟着导师摸爬滚打。我的实习目的挺简单的，就是想把学校学的统计模型和编程课用上，看看数据分析在实际工作中是啥样。我们公司主要帮客户做用户行为分析，用数据驱动决策，挺有意思的。

实习内容就是跟着做项目，具体有个用户流失预测的任务。我负责处理原始数据，那堆日志文件看着就头疼，得先清洗，包括把缺失值填上，异常值筛掉。7月10号左右，我用了Python的Pandas库，写了一段脚本自动处理这些数据，一天能跑完原本要三天的活儿。导师教我用SQL从数据库里捞数据，我学会写几个复杂的join查询，效率确实高。

8月初参与一个电商项目，目标是把用户分成几类。我用了Kmeans聚类，调了好几个参数，最后发现把k设为4效果最好，客户那边反馈说这么分能精准推送广告，转化率确实提上去了。不过过程中也有坎儿，比如7月15号那会儿，数据可视化做得很烂，领导说看不懂。我就熬夜学了几小时Tableau，把图表改成柱状图和折线图，颜色也调顺了，第二天领导说终于明白了。

困难就是数据量太大，有时候500GB的数据在笔记本上跑得慢，还得用公司的服务器。还有就是业务逻辑不懂，开始时问导师好多基础问题，比如啥是A/B测试，啥是归因分析，现在好多了。

成果方面，我独立做了5份分析报告，帮项目组把数据处理时间从8小时缩到4小时，还那个流失率预测模型，我调参后把准确率从68%提到80%，客户挺满意的。

有个问题是公司培训太少了，新人得自己摸索，有时候挺懵的。建议多搞点业务培训，或者给个带新人流程啥的。另外我觉得岗位匹配度上，可以让我接触更多算法实现细节，光做报表有点闷。如果能参与下模型训练过程就更好了。这段经历让我知道，光会理论不够，还得懂业务，动手能力强才行。以后想往数据挖掘方向发展，得多学点机器学习算法。

三、总结与体会

这8周，从2023年7月3号到8月31号，感觉自己像块海绵，吸满了实践里的水。实习的价值闭环是啥呢？就是学校学的那些统计方法、编程技巧，真到了项目里，才能明白它们到底能干啥。比如7月15号那个用户分群项目，光会书本上的Kmeans不够，还得知道怎么选k值，怎么解释结果，这只有真做了才知道。现在回头看，那些熬夜调参数的夜晚，写脚本到凌晨的点，都是实实在在的收获。

对我职业规划的影响挺大的。以前觉得数据分析师就是个报表工，现在明白不是。8月20号做的那个流失率预测，用逻辑回归和决策树组合，准确率到80%的时候，突然觉得这活儿特有成就感。我发现自己越来越想往数据挖掘钻，以后打算深学下机器学习，可能去考个相关证书，或者找机会再做几个项目。这段经历让我知道，光会理论不够，得懂业务，会沟通，这比会几行代码更重要。

看着每天跑出的数据，想到它们能帮公司做决策，这感觉挺妙的。现在数据行业变化快，像实时计算、大模型啥的，感觉以后得持续学。我体会到，从学生到职场人，心态真的不一样了。以前做作业对个答案就行，现在得对结果负责，客户要的是实际效果，不是花里胡哨的模型。抗压能力也强了，500GB数据处理时，焦虑是真有，但硬着头皮解决了，感觉特踏实。

未来就是要把这8周的经验用起来。比如那个数据清洗三步法，以后做项目直接用。还想再接手个模型训练任务，把短板补上。感觉这实习就像个敲门砖，让我看清了方向，接下来学习不再盲目，目标也更明确了。就是得加把劲，不能让这8周白费。

四、致谢

在此期间，我得到了许多宝贵的帮助。感谢公司提供实习机会，让我接触了真实的数据分析项目。特别感谢我的导师，在实习期间给予悉心指导和耐心解答，尤其是在用户流失预测项目上，他