学员背景

• 原学校：西安交通大学
• 原专业：计算机工程
• GPA：3.8 | 4
• 标化成绩：TOEFL:102、GRE:323
• 背景提升：如何提升背景？
• 主要经历：
  07/2023-09/2023：普华永道 (PwC)分析师实习生
  使用 Power BI 设计用于石油行业分析的交互式数据可视化和仪表板。
  协助HR整理全公司范围的离职面谈数据和在岗人员分析，并协助分析人员流失的主要原因，有助于公司控制人员流失的影响。
  研究评估政策对石油行业前景的影响。
  提供卓越的客户服务并通过有效的沟通技巧解决技术问题。
  
  12/2022-02/2023：阿里巴巴集团数据分析师实习生
  利用“幻数”模型来预测最佳客户保留节点，并在此基础上提出营销策略。
  利用RFM模型更好地细分潜在客户，进行有针对性的营销部署。
  使用 LTV 模型量化客户终身价值。
  通过同类群体分析和 A/B 测试验证最佳客户保留节点。
  
  06/2021-08/2021：某证券公司财务实习生
  通过研究招股说明书对中国热门股票进行基本面分析。
  编制投资报告，分析涵盖股票分配、股息、每股收益、估值等关键因素。
  通过检查移动平均线（SMA/EMA）、RSI、MACD 等指标对股票进行技术分析。
  研究不同类型的母基金及其投资策略。 设计了一个作为金融服务的样本投资组合。
  01/2023：消费者视角浅析小罐茶营销策略
  https://aemps.ewapublishing.org/article.html?pk=e60ed3ec376c477faa1e8cd1cf244475
  被接受管理研究与经济发展国际会议（ICMRED 2023）
  进行市场研究和消费者调查，分析某茶饮料品牌不同收入阶层的消费习惯； 利用SWOT和SIVA等心理框架从消费者角度评估营销策略的有效性。
  
  06/2023基于神经网络和数据挖掘的推荐系统研究
  被国际物联网安全与大数据分析会议（ICITSBA 2023）录取
  开发了一种将 LSTM 神经网络与 Apriori 关联规则挖掘相结合的混合推荐系统，以提高准确性和效率，在 UCI 数据集上优于 RNN 和 GCN 基线。
  
  10/2023基于长短期记忆网络的股票历史数据挖掘与预测算法研究
  被国际物联网安全与大数据分析会议（ICITSBA 2023）录取
  通过应用PCA降维和调整超参数，开发了基于LSTM的股价预测模型； 使用前 20 天的数据实现了最佳预测准确性。
  04/2022-至今：知识图谱研究组研究员
  开发了各种统计图表（条形图、柱形图、饼图），以实现图像的机器自学习和视觉问答。
  使用机器学习技术优化标签分类准确性。
  领导联想知识图谱研究项目。
  
  06/2022-08/2022：美国麻省理工学院波士顿分校商业分析与营销策略项目研究员
  熟练使用 STATA 和其他数据分析工具来进行高级统计分析。
  在张娟娟教授的指导下学习营销心理学概念和策略。
  撰写并发表了一篇关于会议论文集引文索引营销策略的论文。
  
  01/2022-02/2022麻省理工学院在线机器学习和商业分析学习项目（因为疫情）研究员
  通过实施机器学习研究和模型，为借款人开发信用评级模型，实现顶级 A/A+ 评级表现。
  向爱思唯尔工程信息撰写并发表了一篇关于推荐系统的论文。

录取项目 (点击查看项目详情)

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  约翰霍普金斯大学 商业分析与风险管理
  申请项目：Master of Science in Business Analytics and Risk Management

• 

  新加坡国立大学 商业分析
  申请项目：Master of Science in Business Analytics (MSBA)

• 

  加州大学洛杉矶分校 数量经济学
  申请项目：Master of Quantitative Economics