数据分析公司数据分析实习生实习报告

数据分析公司数据分析实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家数据分析公司担任数据分析实习生。期间，我负责处理并分析客户行为数据，完成10份用户画像报告，其中3份被用于优化产品推荐算法，使点击率提升12%。核心工作包括清洗200万条销售数据，运用Python进行数据挖掘，通过聚类分析识别出4个主要消费群体，并构建了基于RFM模型的客户价值评估体系。专业技能方面，熟练应用SQL进行数据提取，利用Tableau制作可视化图表，将复杂数据转化为业务洞察。提炼出可复用的方法论：采用分箱法处理连续变量，结合漏斗分析追踪用户转化路径，为后续项目提供标准化流程。二、实习内容及过程1.实习目的去2023年7月1号开始实习，本来就没想找太高大上的地方，就想找个能真正摸到数据的地方，学点真本事。就是想看看数据分析在实际工作里是怎么走的，怎么把数据变成能指导业务的玩意儿。2.实习单位简介我在的这家公司，算是行业里挺早做数据分析的，客户都是那种大厂，数据量看着吓人。团队不大，但每个人都挺忙的，空气里都是sql和python的味道。领导人挺好，虽然有时候催得紧，但会教你把事儿干对。3.实习内容与过程我跟着做用户行为的同事，第一个任务是清洗一个200万条记录的表。客户那边传过来的数据，缺失值比我想象的多，有些字段甚至有50%都空着。刚开始挺懵的，不知道怎么处理。后来同事教我用pandas的fillna和groupby，先按某些字段分组，然后用组内均值填空。最后还用了k最近邻算法，对极端异常值做平滑。花了两周才弄完，导出的时候看那个表终于顺眼多了。第二个任务是做用户画像。数据部门给了三个月的日志数据，我就拿最近一个月当样本，用聚类分析分人群。本来想用kmeans，但试了几次结果都不理想，后来同事说试试层次聚类，效果还真不错。最后分出4个人群，用rfm模型给打分。写报告的时候发现有些人群特征特别像，就又加了一步主成分分析，把维度降了降，老板看了直点头。有一次做可视化，要给运营部门展示，他们那边要求得特别细，什么颜色要配什么，字体大小多少，我花了一整天调，结果领导说“太花哨了，客户看不懂”。又改了一天，最后就改成了用蓝色系做时间趋势图，用柱状图对比转化率，他们反而觉得挺好。4.实习成果与收获8周里，我独立完成了10份用户画像报告，有3份直接被用到产品优化上了。比如有个报告分析了流失用户的路径，发现第三步的跳出率特别高，后来产品那边就改了按钮位置，最后看数据跳出率真的降了12%。最大的收获是学会了怎么把分析结果变成业务语言，以前我写报告就是堆数据，现在知道要直接说“你看，这个环节流失最严重，建议这么改”。5.问题与建议团队里人手有点紧，有时候我负责的项目会临时加任务，但好处是能接触到更多业务。我觉得公司可以搞个新员工培训周，现在我们都是跟着老员工学，效率不高。比如可以搞个sql速成课，或者把常用的数据处理脚本做成模板库，这样新来的能更快上手。另外我建议做项目时多开几次跨部门会，我后来才知道有些数据是运营那边负责的，结果我这边一直等着，最后发现是信息没同步。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周，从2023年7月到8月，感觉就像把书里的理论掰开了揉碎了用了一遍。刚来的时候只会写简单的sql查询，现在能独立跑通一个完整的用户行为分析流程，从数据清洗到可视化呈现。最扎心的是，有3个报告直接影响了产品迭代，看数据跳转率真的降了12%，那一刻觉得之前熬的夜值了。这让我明白，分析不是做给老师看的，是得能解决实际问题的。比如那个用户流失分析，我把rfm模型和路径分析结合起来，发现第三步的按钮太靠右了，用户得先划半天才能点。改完之后数据明显变好，老板说“你这么一搞，我们以前花几万块请咨询公司做的分析都不如你这个实在”。虽然有点小得意，但更清楚学无止境。2.职业规划联结这段经历彻底改变了我对数据分析的认知。以前觉得做个报表挺简单的，现在知道背后要懂业务、懂统计、还得会沟通。我打算下学期直接报个sql和tableau的认证班，把基础打牢。本来还想考研，但看完公司内部分享的那些行业报告，发现很多分析都是基于机器学习的，要是能学点这个，以后简历肯定加分。不过现在心态稳了，知道自己缺什么，下一步该怎么补。有一次做项目，数据部门说某个指标波动很大，我就主动去查了日志，发现是服务器那边出了问题。同事说“你这么细是好事”，其实我自己也知道，以前在学校做项目从不上头，现在不一样了，数据可能关系到几万用户，责任感直接拉满了。3.行业趋势展望公司现在都在搞实时分析，说客户点击一个按钮后30秒内就得出结果。我跟着做项目的时候，发现有些数据还是每天晚上跑，效率太低了。这让我意识到，未来可能要更懂分布式计算，比如spark或者flink。不过现在看来，这些工具学起来挺费劲的，得先把手头的基础技能练扎实。另外，我注意到现在做用户分析都用用户分群，但单纯用聚类算法分出来的人群特征有时候很模糊。后来我试着加进决策树，把用户行为路径也考虑进去，结果分出来的人群解释性直接翻倍。这说明，以后做分析不能只堆模型，得结合业务场景，这才是核心竞争力。这8周最大的收获是，从学生思维转变成职场思维。以前做实验只要结果准就行，现在知道数据要能说话，得帮业务方解决问题。比如有一次给运营做留存分析，他们光看留存率，我给他们画了留存漏斗图，标出每个环节的转化率，他们一看才明白问题出在哪个步骤。这种把复杂问题简单化的能力，可能比会多少个算法更重要。四、致谢1.感谢实习