参与河南联通各部门的数据提取，报表开发，模型建设，数据分析挖掘等工作，常用软件包括hive，oracle，ppt。 1.数据报表开发：与业务部门沟通，了解客户需求，进行数据指标的提取以及报表的开发，支撑日常经营数据指标监控诊断； 2.数据分析挖掘：分析业务思路，搭建指标诊断体系，制作数据分析报告，为市场线各部门决策提供依据，用数据推动运营； 3.模型建设：根据业务要求，清洗，整理，分析数据，进行指标筛选，通过机器学习，神经网络等方法，对数据进行建模，通过测试以及优化，确定最终的预测分析模型。

1.数据分析，主要负责癌症相关项目研发方向的数据分析工作，包括数据整理，数据分析，数据可视化，生成自动化分析脚本等，主要利用的工具包括R语言，服务器，SQL； 2.参与项目，目前参与了癌症早期筛查、复发监测等4个项目有关拷贝数变异方向的数据分析工作，同时，参与了相关软件著作、专利以及文献撰写等内容输出类工作； 3.与产品经理沟通，了解客户需求，解答客户问题，给予产品支持。与软件部配合，将分析流程融入软件，提供给合作医院。

概率论与数理统计、微观经济学、回归分析、多元统计分析、时间序列分析、R语言程序设计、统计学等

从客户吸引力以及企业竞争力出发，找寻企业营销目标用户群，针对不同目标客户需求制定不同的营销方案，确保精准营销。

1.细分客户类型：提取客户相关指标，包括客户的性别、年龄、社会属性、行为特征以及生活态度等方面的信息，将具有相关性的变量进行因子分析，去除相关性，确定因子类型；将因子类型与其他变量进行标准化，通过层次聚类分析确定客户类型； 2.定位目标用户群：根据当前形势矩阵分析图，选择企业竞争力以及客户吸引力双高的客户类型作为企业目标用户； 3.目标用户画像：通过多重对应分析，形成目标客户画像，精准营销推广；通过对比分析，深挖目标用户诉求，确保营销效果。 项目地址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/548584955 (点击打开，或右键打开超链接）

此项目主要针对患癌风险较高的健康人群，从多个维度提取生物指标，利用lasso回归，从多个方面综合评估客户的患癌风险。

1.构建监控指标：从多方面评估，搭建生物指标体系； 2.深度专题分析：量化拷贝数变异的评估指标，根据数据特征构建相关算法，以及数据分析挖掘模型（R语言）； 3.优化分析模型：利用客户数据积累，实现算法的迭代升级； 4.自动化分析流程：根据监控指标，梳理产品分析流程，嵌入公司内部软件，自动生成临床报告结果。