数学数据分析公司数据分析师实习生实习报告

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，我在一家数学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客户A的销售额预测模型，通过时间序列分析，将预测准确率从65%提升至78%；处理并可视化B项目的用户行为数据，发现3个关键转化漏斗，推动产品优化。期间应用Python进行数据清洗和建模，使用Tableau生成15份行业分析报告，熟练掌握SQL复杂查询和机器学习库scikitlearn。提炼出的可复用方法论包括：动态加权移动平均法在短期波动预测中的应用，以及多维度数据透视表构建标准化分析流程。

二、实习内容及过程

实习目的主要是将学校学的统计学和编程知识用到真刀真枪的项目里，了解数据分析在实际工作流怎么走，看看自己喜不喜欢这行。

实习单位是一家挺注重算法和模型应用的公司，团队不大但每个人都很卷，主要做金融风控和用户行为分析这块。

8周里，前期主要是熟悉环境，跟着师傅学SQL，一周内就能跑通公司常用的几个数据库表，帮忙调数据接口，处理一些脏数据。后来参与了一个客户B的流失预警项目，负责构建预测模型。

项目里遇到个麻烦事，原始数据缺失值比例超过30%，直接用均值填充肯定不行，模型效果会差很多。花了两周时间，先尝试了多重插补法，但结果还是有点偏。后来跟师傅聊，他建议我试试基于KNN的回归填充，重新跑一遍逻辑回归模型，AUC从0.72提升到0.78。这个过程中，我恶补了可解释性机器学习的知识，学会用SHAP值看特征重要程度。

成果方面，那个流失预警模型最终上线了，按周预测的准确率比行业基准高5个百分点。我还整理了15份行业报告，用Tableau做可视化，老板说比之前外包做得专业。

过程里最大的挑战是业务理解，有时候模型指标看着不错，但业务方觉得没实际价值。比如有一次做用户画像，用了聚类算法，但业务方觉得标签太学术化，最后改成了手动定义的几个维度。这让我明白，数据分析不是闭门造车，得跟业务的人多沟通。

技能上，Python的pandas库用得更熟练了，还学会了用XGBoost调参，但像PyTorch这种深度学习框架还是得加强。

单位管理上，我觉得问题主要出在培训这块，新人入职后都是靠师傅带，但每个师傅的风格都不一样，知识传递不系统。另外，岗位匹配度上，我初期以为会接触更多机器学习项目，结果80%的工作是数据处理和报表制作，有点偏执行层面。

建议的话，公司可以考虑搞个内部知识库，把常用的SQL查询、模型调参经验都整理好，新人可以先自学。另外，能不能搞些跨部门的轮岗机会，比如让数据分析师接触一下产品、运营，这样对业务理解会深。

三、总结与体会

这8周的经历，感觉像是从理论世界掉进了实践熔炉，被反复捶打又慢慢成型。7月1号刚进公司时，对着那些杂乱的业务数据，心里直打鼓，生怕自己学的东西派不上用场。到8月31号离开，能独立跑通一个完整的预测项目流程，心里总算踏实不少。这趟实习的价值，就是让我亲眼见证了那些课堂上学到的统计模型、编程技巧如何真正产生价值。

最大的体会是，数据分析远不止是写几行代码跑个模型那么简单。客户B那个流失预警项目，前期调参数调到怀疑人生，模型的AUC指标在0.75左右徘徊，磨了快两周。后来跟业务方沟通，了解到他们更关心哪些渠道的用户流失严重，这才明白要给模型加业务规则的约束。最后模型上线后，虽然AUC只提升了0.06，但业务方反馈说确实帮他们把重点渠道的流失率控制住了。这件事让我明白，数据分析师得像翻译一样，把业务语言和代码语言互相转译。

这次经历也让我更清楚自己的职业规划了。以前觉得数据科学是万能的，现在看来，我对模型工程这块特别感兴趣。实习最后那周，自己主动去学了下Docker容器化部署的皮毛，发现跟团队开发流程挺契合。未来打算深挖下这个方向，可能考个AWS或Azure的认证，顺便再补补算法理论基础，像图神经网络这种前沿东西得多看看论文。实习最后交的那份用户行为分析报告，虽然老板说还可以，但我自己知道里面可视化做得还不够炫，这周末就要去啃下Tableau的高级教程。

看着那些大公司疯狂招聘数据科学家，但很多岗位要求连Lambda表达式都搞不明白，就知道瞎卷。行业里好像越来越多人开始强调数据治理和特征工程的重要性，这些底层数据处理的功夫，估计才是未来几年真正稀缺的技能。我那师傅常说，模型再好，数据质量差了都是白搭，这话现在回想起来特别对。

从学生到职场人的转变，最明显的是责任感。以前做作业，交上去对答案就行；现在负责的项目，哪怕只是调了个参数，都可能影响到客户的实际收益。记得7月15号晚上，客户B那边催那个流失模型进度，师傅带着我加班到凌晨两点，调试内存泄漏问题。那一刻才真切感受到，工作就是有压力的，但解决难题后的成就感也超值。这种抗压能力，估计是以后做任何事都需要的底子吧。

四、致谢

在这段实习经历中，得到很多帮助。感谢公司提供了实践平台，让我接触真实的数据分析项目。特别感谢导师，在项目上给了我很多具体指导，比如客户B项目里KNN填充的建议，还有模型调参时的耐心讲解，这些对我帮助很大。和团队其他同