数学与应用数学数据分析公司数据分析师助理实习报告

数学与应用数学数据分析公司数据分析师助理实习报告一、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助理。期间，我协助完成3个商业数据分析项目，处理超过10万条销售数据，通过Python清洗和整合数据，构建2个数据可视化图表，帮助团队提升报告生成效率20%。主要应用SQL进行数据库查询，使用Pandas进行数据清洗，结合Matplotlib生成客户消费趋势图，验证了模型准确率达85%。提炼出数据标准化流程，可复用于同类业务场景，形成可追溯的数据处理方法论。二、实习内容及过程2023年7月1日至8月31日，我在一家数据分析公司做数据分析师助理。来之前想学点实际操作，看看学校理论和工作的差距。公司主要帮企业做销售数据分析和用户行为研究，用Python和SQL比较多，也有点机器学习的东西。我跟着师傅做了3个项目。第一个是整理一家电商平台的销售数据，原始数据10万条，脏兮兮的，缺失值、重复值一大堆。我花了两周时间用Pandas筛选，最后剩下9万条干净数据，按月份和品类分类后，发现三线城市家电销售额环比增长32%，这个发现让老板挺满意。做第二个项目时遇到点麻烦，要分析用户留存率，但手头没现成模型。我自己捣鼓了半天，用逻辑回归跑了一遍，准确率也就75%，师傅说可以试试集成学习方法，我后来又试了随机森林，效果确实好点，准确率到85左右。这个过程挺费劲，但也让我明白处理实际问题不能光靠公式，得结合业务场景。还有次做可视化，客户要销售趋势图，我一开始用Excel做，师傅说太丑了，让我用Tableau来。学Tableau花了不少时间，但效果立竿见影，图表交互性一下子强了。不过公司培训确实一般，就给了我一些内部文档，很多流程都是自己摸索的。比如数据清洗那块，没标准SOP，我就根据项目要求自己编了一套检查清单，包含缺失值处理、异常值检测、数据格式统一这些项，后来几个新来的同事用我的方法，效率高了不少。实习最大的收获是看清了工作实际要干啥，学校学的统计模型、机器学习知识用得上，但更多是数据清洗和业务理解。最大的挑战是第一次接触真实业务需求，比如有次要分析用户画像，客户特别关注细分群体，我一开始想用聚类直接分，结果和业务预期差挺远，后来跟业务人员多聊了几次，明白他们想看的是高价值用户的行为习惯，改用SQL多表连接，最后生成的报告客户很认可。这件事让我意识到，做数据不能闭门造车，得和业务部门来回沟通。公司管理上有点问题，比如项目交接时文档不全，我花时间补材料；培训机制也一般，就发了几篇博客文章，要是能安排导师带一个月，肯定成长更快。建议公司可以建个知识库，把常见问题、数据处理脚本共享出来，新员工不用每次都从零开始。岗位匹配度上，我学到了不少SQL查询技巧，但Python自动化脚本这块还是弱，要是学校能多开点编程实践课就好了。这段经历让我想往商业分析方向发展，以后得多练手，少空想。三、总结与体会这8周，从2023年7月到8月，在数据分析公司的经历像把理论往实践上硬套，收获挺具体的。最初去的时候，就是想看看课堂上学的那点统计模型、线性回归、逻辑回归，到底能不能在生意上派上用场。后来发现，真不是照搬公式就行，比如做销售数据分析，光靠跑模型没用，得先搞清楚数据里哪些是有效信息，哪些是噪声。我花了一周时间，用Pandas处理一家公司的10万条销售记录，筛选出9万条干净数据，才把月份和品类的销售额搞清楚，最后发现三线城市的家电销售额环比增长32%，这个数字帮团队找到了新的市场方向。这让我明白，数据分析不是玩弄数字游戏，得跟业务紧密结合，否则结果再精准也没用。实习也让我看到自己的短板，比如Python的自动化脚本还不行，有好几次因为重复性工作花了不少时间。这段经历直接影响了我的职业想法，之前觉得搞研究挺好，现在更想往商业分析方向发展。接下来打算深挖Python的WebScraping和自动化工具，看看能不能把日常报表生成变得高效点，甚至考虑考个数据分析师的认证，把学到的东西系统化。从学校到公司的转变挺大的，以前做作业对时间要求不严，现在交报告晚一分钟都可能影响别人工作。比如有一次深夜发现数据有误，连夜改了几个小时，第二天早上赶紧发给导师看，虽然最后没出大问题，但那种责任感是以前没体会过的。行业里现在流行用机器学习做用户画像，但很多公司还是停留在描述性分析阶段，我觉着这块有发展空间。以后做项目会多关注用户行为分析这块，争取学点更前沿的技术，比如最近在看集成学习的应用，希望能早点用到实际工作中。这段经历让我觉得，学数学的底子好，转数据分析很有优势，但光靠理论不行，得主动去学那些企业实际用的工具和方法。四、致谢感谢公司提供的实习机会，让我见识了真