数学XX数数学实习生实习报告

数学XX数数学实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX公司担任数学实习生，负责数据建模与分析工作。期间，我运用Python和R语言处理了约5000条用户行为数据，构建了3个预测模型，准确率提升至82%，其中用户流失预测模型的召回率达76%。通过交叉验证法优化模型参数，将过拟合系数控制在0.1以下。核心工作包括清洗并整合多源数据，设计逻辑回归与决策树模型，撰写分析报告6份。专业技能方面，熟练应用Pandas进行数据清洗，Matplotlib生成可视化图表，并掌握网格搜索算法调优模型性能。提炼出可复用的数据预处理流程：标准化缺失值处理，采用分箱技术离散化连续变量，显著提高模型稳定性。

二、实习内容及过程

2023年7月1日至8月31日，我在XX公司实习，岗位是数学分析实习生。公司主要做用户行为数据分析，给几个大厂提供咨询服务。我跟着团队做项目，主要是帮他们把收集到的数据变成能指导业务的结论。

第2周开始接触业务数据，有3个主要任务。第一个是整理用户注册和活跃数据，原始数据有5000多条，时间跨度一年，很多字段是空值，我就用Python写脚本，先用均值填充，再按分位数分组，最后用决策树模型填补缺失值，干净数据集最终剩了4800条。第二个任务是做用户流失预测，我用了逻辑回归和随机森林，交叉验证调整参数，把模型AUC从0.75提到0.82，召回率也到76%，客户那边觉得挺有用，说比他们之前用的模型准不少。第三个是分析用户购买路径，我画了漏斗图，发现注册后到下单的用户只有15%，中间几个环节流失最严重，给产品部门提了优化建议。

遇到的困难主要是数据质量差，很多字段是手动填的，错误率高。一开始用统计方法处理，结果模型效果不好，后来跟师傅学用聚类算法把异常值挑出来，效果明显改善。还学会了用正则表达式清洗文本数据，这个技能挺实用的。

实习最后一个月，我独立做了个小项目，分析用户对促销活动的反应，用了协同过滤算法，结果跟业务部门的预期有点偏差，最后发现是他们没考虑到用户最近一次购买时间的影响，我调整了模型权重，结论就合理了。这段经历让我明白，做数据分析不能光看模型效果，得结合业务场景。

公司培训不算系统，就是项目接触，但师傅挺耐心，教了我不少实战技巧。不过我觉得他们可以搞个新人培训计划，比如数据工具和SQL的强化训练，我刚开始时SQL就挺吃力。岗位匹配度还行，但感觉更偏向应用统计，对理论深度要求没那么高，这点我之前没想到。改进建议是，可以多组织些内部案例分享会，让不同项目组交流，我也想多接触些机器学习应用，但实习时间有限，只能靠自己课外补了。这段经历让我更清楚自己想做什么，以后想往推荐系统方向发展，得多学算法工程方面的知识。

三、总结与体会

这8周，从2023年7月1日到8月31日，在XX公司的经历让我对数学应用有了更深的理解。实习不只是把学校学的知识用到实际，更是学会怎么用数据解决真问题。我开始明白，模型效果好不好，关键看它能不能帮业务方做决策。比如我做的用户流失预测，AUC从0.75提高到0.82，表面看数字进步不大，但对应到减少5%的流失用户，公司能省不少钱，这种转化让我觉得工作有实在意义。

这次经历帮我定了职业方向。我发现自己对推荐系统更感兴趣，因为那需要结合用户行为数据和算法模型，正好是我大学学的核心内容。接下来打算补足算法工程这块短板，计划下学期考个AWS的机器学习认证，顺便多写点实践项目，简历上也能加分。实习时看到公司用到的很多技术，比如联邦学习、图神经网络，都是前沿方向，感觉行业发展很快，自己必须跟上节奏。

从学生到职场人的转变是最大的收获。以前做项目只要结果对就行，现在要考虑效率、成本，还要跟人沟通需求。记得有一次调试模型参数到半夜，师傅提醒我别太较真，先保证功能可用，这种心态调整挺重要的。抗压能力也练出来了，连续加班两周搞出分析报告，虽然累但挺充实。

实习也让我看到自己的不足，比如对业务理解不够深，有时候模型做得再好，如果不符合实际场景，价值也会打折扣。公司管理上如果能提供更系统的培训，比如SQL和Python进阶课程，对新人帮助会更大。建议他们搞个内部知识库，把常见问题和解法整理好，也能节省我们时间。

回头看，这段经历让我从一个只会纸上谈兵的学生，变成了有点实战经验的人。虽然只是短期的实习，但给我的启发太多了。以后无论去哪工作，我都会记得这次教训：做数据不能只埋头建模，得多想想怎么让结果落地。这8周改变了我，也让我更期待未来。

四、致谢

感谢XX公司给我这次实习机会。在实习期间，各位同事对我都很照顾，特别是指导我的师傅，耐心解答我的问题，让我学到了很多实用的数