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校外实习自我鉴定

校外实习自我鉴定

一、实习概况

2023年7月至2023年10月，我在杭州某科技有限公司（以下简称“公司”）担任数据运营实习生，为期3个月。公司是国内领先的智能零售解决方案提供商，专注于通过大数据与AI技术为零售企业提供全链路数字化服务。我的岗位隶属于数据产品部，主要参与“智能推荐系统优化项目”与“用户行为分析体系搭建”两大核心工作，目标是协助团队将用户转化率提升5%-8%，并构建标准化的用户行为分析流程。

实习期间，我始终以“理论联系实际、深度融入业务”为原则，在导师的指导下系统参与了数据清洗、特征工程、模型验证、报告撰写等全流程工作。累计处理用户行为数据超200万条，独立完成3份专题分析报告，协助团队优化推荐算法逻辑后，试点客户转化率平均提升6.2%。此次实习让我对数据运营的实践逻辑、业务价值有了深刻认知，也让我明确了“以数据驱动决策”的职业发展方向。

二、工作内容与专业实践

（一）核心项目1：智能推荐系统优化——从数据清洗到模型迭代

1.职责与目标

该项目旨在解决现有推荐系统“用户点击率高但转化率低”的问题（点击率12%，转化率仅3.5%）。我的核心职责是：

-负责用户行为数据（点击、加购、购买、浏览时长等）的清洗与特征工程；

-协助构建“用户购买意愿预测模型”，优化推荐结果排序逻辑；

-通过A/B测试验证模型效果，输出迭代方案。

2.实践过程与数据成果

（1）数据清洗：从“原始数据”到“可用数据集”

公司原始数据库中存储了2022年1月-2023年6月的用户行为数据，共计500万条，但存在大量缺失值、异常值（如浏览时长为0的点击记录、重复的加购行为）。我通过Python（Pandas库）编写清洗脚本，完成以下工作：

-缺失值处理：对用户年龄、地理位置等关键字段，采用“均值填充+众数填充”组合策略（如年龄缺失用同地区用户年龄均值填充，缺失率从8%降至0.5%）；

-异常值剔除：通过箱线图识别“浏览时长3小时”的异常记录（占比0.3%），结合业务逻辑判断为“用户误操作”，直接删除；

-数据去重：针对同一用户、同一商品在1秒内的重复点击记录，按“保留最后一次”原则去重，共删除重复数据1.2万条。

最终，清洗后数据集为218万条有效记录，数据完整度从82%提升至99.8%，为后续建模奠定了基础。

（2）特征工程：构建“用户-商品”多维特征矩阵

为精准预测用户购买意愿，我基于“用户画像”“商品属性”“历史行为”三大维度，共提取28个特征：

-用户画像特征：年龄、性别、消费等级（根据历史消费金额划分）、地域（一线/新一线/二线等）；

-商品特征：价格带（0-50元/50-100元/100元以上）、品类（美妆/食品/服饰等）、销量排名；

-历史行为特征：近7天点击次数、近30天加购率、复购周期（针对老用户）。

其中，“加购-购买转化率”（近30天加购后购买次数/加购次数）这一特征对模型预测效果影响最大，其特征重要性达32%（通过XGBoost模型评估）。

（3）模型构建与效果验证

在导师指导下，我采用“逻辑回归+XGBoost”融合模型进行预测：

-数据集划分：按7:3比例将数据集划分为训练集（152.6万条）与测试集（65.4万条）；

-模型训练：通过网格有哪些信誉好的足球投注网站（GridSearchCV）优化XGBoost参数（learning_rate=0.1,max_depth=6,n_estimators=100），最终模型AUC达0.82；

-A/B测试：将模型部署至推荐系统实验组（20%用户），对照组沿用原逻辑。结果显示：实验组“点击-购买转化率”从3.5%提升至4.2%，绝对值提升0.7个百分点；人均购买频次从1.8次/月提升至2.1次/月。

（二）核心项目2：用户行为分析体系搭建——从“零散指标”到“标准化看板”

1.职责与目标

此前公司用户行为分析依赖人工取数，效率低且指标不统一。我的目标是搭建一套“用户行为分析体系”，包含核心指标定义、自动化看板开发、周报输出机制，帮助业务团队快速掌握用户动态。

2.实践过程与数据成果

（1）指标体系设计：覆盖“获取-激活-留存-变现”全链路

基于AARRR模型，我牵头梳理了18个核心指标，形成三级指标体系：

-一级指标（全局）：DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）、用户留存率（次日/7日/30日）、客单价；

-二级指标（分环节）：如“获取环节