參與河南聯通各部門的數據提取，報表開發，模型建設，數據分析挖掘等工作，常用軟件包括hive，oracle，ppt。 1.數據報表開發：與業務部門溝通，了解客戶需求，進行數據指標的提取以及報表的開發，支撐日常經營數據指標監控診斷； 2.數據分析挖掘：分析業務思路，搭建指標診斷體系，制作數據分析報告，為市場線各部門決策提供依據，用數據推動運營； 3.模型建設：根據業務要求，清洗，整理，分析數據，進行指標篩選，通過機器學習，神經網絡等方法，對數據進行建模，通過測試以及優化，確定最終的預測分析模型。

1.數據分析，主要負責癌癥相關項目研發方向的數據分析工作，包括數據整理，數據分析，數據可視化，生成自動化分析腳本等，主要利用的工具包括R語言，服務器，SQL； 2.參與項目，目前參與了癌癥早期篩查、復發監測等4個項目有關拷貝數變異方向的數據分析工作，同時，參與了相關軟件著作、專利以及文獻撰寫等內容輸出類工作； 3.與產品經理溝通，了解客戶需求，解答客戶問題，給予產品支持。與軟件部配合，將分析流程融入軟件，提供給合作醫院。

概率論與數理統計、微觀經濟學、回歸分析、多元統計分析、時間序列分析、R語言程序設計、統計學等

從客戶吸引力以及企業競爭力出發，找尋企業營銷目標用戶群，針對不同目標客戶需求制定不同的營銷方案，確保精準營銷。

1.細分客戶類型：提取客戶相關指標，包括客戶的性別、年齡、社會屬性、行為特征以及生活態度等方面的信息，將具有相關性的變量進行因子分析，去除相關性，確定因子類型；將因子類型與其他變量進行標準化，通過層次聚類分析確定客戶類型； 2.定位目標用戶群：根據當前形勢矩陣分析圖，選擇企業競爭力以及客戶吸引力雙高的客戶類型作為企業目標用戶； 3.目標用戶畫像：通過多重對應分析，形成目標客戶畫像，精準營銷推廣；通過對比分析，深挖目標用戶訴求，確保營銷效果。 項目地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/548584955 (點擊打開，或右鍵打開超鏈接）

此項目主要針對患癌風險較高的健康人群，從多個維度提取生物指標，利用lasso回歸，從多個方面綜合評估客戶的患癌風險。

1.構建監控指標：從多方面評估，搭建生物指標體系； 2.深度專題分析：量化拷貝數變異的評估指標，根據數據特征構建相關算法，以及數據分析挖掘模型（R語言）； 3.優化分析模型：利用客戶數據積累，實現算法的迭代升級； 4.自動化分析流程：根據監控指標，梳理產品分析流程，嵌入公司內部軟件，自動生成臨床報告結果。