诗杰 张

· 预测保险模型：使用Python构建定价模型，整合年龄、性别、预期寿命、贴现率等变量；通过PCA提升逻辑回归准确率20%，生成含/不含寿命延长情景的月度保费及身故给付估算。

· 交互式可视化与定价预测：创建Power BI仪表板展示保费及身故给付现值，支持多场景对比；优化随机森林模型以增强预测精度，推动数据驱动的定价决策。

· 数据 ETL 与自动化：使用Python（Pandas）和Excel整理IRS免税组织数据库的联系人数据，通过ETL流程实现精准营销，使潜在客户量增加数千条。

· 营销绩效洞察：使用Python（Pandas）进行数据清洗并计算打开率、点击率、转化率等关键指标；按参与度对组织进行排名，邮件打开率提升17%，转化率提升14%；利用Tableau仪表板支持战略决策。

· 战略外展优化：使用Python深入评估数据收集及营销活动，优化外展策略，使整体活动绩效提升20%，并增强用户参与度。

• 大规模交易数据管道：设计并构建Wind平台上10年交易数据的预处理与清洗流程，确保后续分析的可靠性；使用Python和Excel进行数据报表操作。
• 关键因素与后续分析：开发并在Microsoft Power BI中可视化核心数据维度的动态仪表板，为高管决策提供可靠的洞察。
• 股票指数分析：识别影响中国股票表现的15个关键因素，利用SQL和Python支持主要指数驱动的统计估计并优化投资策略。

• 数据报表与较验自动化：使用R（dplyr）和Python（pandas, sklearn）处理日均50万条以上销售记录，自动化数据报表写清洗，消除人工录入，运营效率提升30%。
• 用户行为探索性数据分析：对数字客户投资模式进行分析，考察性别、工作地点、居住地等因素；使用Power BI、Excel和R（ggplot）进行可视化，为与风险顾问配的营销策略提供指导。
• 脚本化工作流程及文档提取：自动化全案脚本并标准化数据输出，为前/经理提供及时的数据洞察，进一步提升运营效率。