数据挖掘数据科技公司数据挖掘实习生实习报告

数据挖掘数据科技公司数据挖掘实习生实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月22日，我在一家数据挖掘科技公司担任数据挖掘实习生。核心工作成果包括完成客户行为分析项目，通过构建用户画像模型，识别出高价值用户群体占比达23%，为精准营销策略提供数据支持。应用Python进行数据清洗与特征工程，使用Spark处理日均500GB交易数据，效率提升40%。通过迭代优化逻辑回归模型，将点击率预测准确率从68%提升至76%。提炼出可复用的特征交叉方法，通过多维度组合提升模型泛化能力。这些实践验证了数据预处理对模型性能的关键作用，为后续工作提供了方法论参考。

二、实习内容及过程

1.实习目的

我来这边主要是想看看数据挖掘在实际工作里到底是怎么走的，不是光在书本里看理论。想亲手碰碰项目，知道怎么把学到的算法用上，顺便感受下真实环境的工作节奏。

2.实习单位简介

我实习的公司是做大数据分析的，客户主要是电商和金融行业的。他们有挺大一套数据平台，用Hadoop和Spark跑，每天处理的数据量能到好几个T。团队不大，但人都挺拼的，技术栈比较新，用Python和SQL是标配，还接触过一些机器学习库。

3.实习内容与过程

前两周主要是熟悉环境，跟着导师跑跑现成的数据管道，学怎么用Spark写ETL脚本。我负责的一个小任务是清洗用户行为日志，原始数据里缺失值占比有30%多，还得去掉重复记录。当时挺懵的，不知道从哪儿下手。后来自己琢磨，先用pandas把缺失率高的字段筛掉，然后根据时间戳和用户ID做去重，最后用正则匹配过滤掉明显乱入的请求。导师看了说还行，但效率不高。后面我学了下Spark的DataFrameAPI，用内置函数处理起来快多了，同样的操作跑起来能省一半时间。

主要参与的项目是用户分层。他们之前用的规则挺粗糙的，我就接手了机器学习这块。用Python搭了个实验环境，选了逻辑回归和决策树，特征工程花了不少时间，把用户的历史浏览时长、下单频率、客单价这些拆成几十个维度。数据量太大，本地跑不动，我就用公司的Spark集群，调了半天参数，内存泄漏了好几次，最后终于跑出结果。模型效果不算惊艳，但比老方法好些，把活跃用户的召回率从45%提到51%。

还帮着优化过一下他们的推荐系统，主要是特征选择。他们之前的特征池有上百个，但很多都是冗余的。我用Lasso回归做了下特征筛选，最后留下50个核心特征，模型训练速度提升30%，AUC指标也稳了稳。

4.实习成果与收获

最明显的成就是那个用户分层项目，最后做的报告被业务方采纳了，说后面做精准营销能按分层来投料。个人感觉最大的收获是知道怎么处理大规模数据了，以前光在纸上画流程图，真动手发现细节特别多。比如Spark的shuffle操作特别耗资源，得提前算好分区数。还有就是学会看特征重要性了，以前觉得模型效果不好都是数据问题，现在知道调特征比瞎改参数靠谱。

5.问题与建议

实习期间感觉公司培训这块有点欠缺，新人基本靠自学，有些内部工具文档不全，还得问老员工。比如我刚开始用他们的数据可视化平台时，花了两天才搞明白怎么搭仪表盘。另外，岗位匹配上可能有点问题，我做的很多基础工作像数据清洗，感觉研究生实习也能干，要是能让我接触更多模型调优或者算法设计会更好。建议他们搞个新人手册，把常用工具和流程都写明白，还能节省不少沟通成本。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周（具体日期：2023年6月5日至8月22日）的实习，感觉像是把学校里那些散装的理论知识，真真切切地装进了实践的盒子里。以前学决策树、逻辑回归，觉得不就是画个图、调个参数吗？来了这里才明白，同样是这些模型，怎么选特征、怎么调超参，背后得跟着业务逻辑跑。我参与的用户分层项目，最终模型把活跃用户召回率从45%提到51%，虽然数字不算惊天动地，但想到这是自己从零开始跑通数据链路得来的结果，心里还是挺踏实的。这让我真切感受到，数据挖掘不是象牙塔里的游戏，它得解决问题，得有业务落地。

2.职业规划联结

这次经历让我对未来的路有了点更具体的想法。以前觉得数据挖掘方向挺广，现在看来，要想走得更远，得在几个点上下功夫。一是大规模数据处理能力，像Spark那套体系得滚瓜烂熟，不然遇到TB级别的数据也只能干瞪眼。二是特征工程，这东西太依赖业务理解了，光靠公式推演不行，得多跟业务方打交道。三是模型解释性，现在很多场景不光要效果好，还得让业务方能看懂，我这段时间用的SHAP值就是学了这个。所以接下来打算深挖下可解释性AI这块，顺便看看能不能把相关证书考了，比如那个专业认证，感觉能加把劲。

3.行业趋势展望

在实习过程中，明显感觉到行业对实时数据处理和因果推断越来越重视。他们内部在搞一套流式计算平台，说是要替代原来的批处理，目标是毫秒级响应。我当时帮忙看了一下代码，确实挺复杂的，各种状态管理、窗口函数用得特别多。另外，之前做项目时，业务方老说模型效果好不好，但不清楚为什么，后来引入了因果推断的一些概念，比如用反事实学习做干预模拟，感觉是个挺有意思的方向。这让我觉得，光会跑模型可能不够看了，还得懂点统计学底层逻辑，甚至了解些实验设计，不然真的就是“黑箱”操作。这行发展太快了，感觉不持续学习，很快就会跟不上。

4.心态转变

最大的变化可能是心态吧。以前做实验，失败了觉得是数据问题或者模型问题，现在会先想是不是自己没把业务场景吃透。比如用户分层那项目，一开始想用最复杂的模型，后来导师一提醒，说业务目标只是粗分类，没必要上深度学习，这才意识到方向比方法更重要。还有就是抗压能力，以前做作业卡壳了可以随便找老师，现在项目延期了，得自己找原因、想办法。记得有一次Spark跑内存溢出，折腾了快一天，最后发现是调的分区数不对，当时真是有点郁闷，但搞明白了之后感觉挺有收获的。这种从学生到“准职场人”的感觉，挺奇妙的。

四、致谢

1.

感谢在实习期间给予我指导和帮助的部门领导，