团队构成: 1 名数据产品、2 名数据分析
工作职责:
负责视频流量、用户画像、反作弊、会员收入、合作方结算、ABtest、播放质量等各项数据平台的功能规划与设计。充分
理解业务，收集、挖掘业务需求，提出解决方案，并向开发解释业务需求，推动需求的产品化；
跟进数据产品的研发、上线及测试全流程，跟进数据产品数据层的开发及测试工作，对数据结果进行验收；协调需求方、
数据组开发、业务线开发等各方资源，保证数据产品的质量及开发效率；
设计各种业务需求的上报方案与埋点流程，搭建数据指标体系，保证数据指标口径统一和数据准确性，梳理数据采集、
处理、存储、展现全流程，规范过程文档；
负责各业务部门的分析需求，提出分析思路，完成分析报告，推进分析结果的落地与测试反馈，并不断改进。在分析成
型的基础上，将分析结果产品化；配合相关的业务产品、运营、渠道、内容、市场、销售、财务等部门，提供数据支持；
工作业绩:
带领产品及开发人员完成了流量产品的迁移重构，将以前分离的移动、PC、TV 端多个产品线的数据整合进一个数据系统。
带领产品及开发人员从 0 开始设计用户画像系统，建立用户标签体系，正在规划用户分群运营系统，将画像数据落地。
协助开发人员完成了反作弊系统从 0到1 的设计，在反作弊系统中引入机器学习。
带领团队分析人员为公司用户增长项目进行分析，正在进行 push 效果分析和渠道投放分析。
从0 开始搭建了视频部门的数据分析团队，因工作完成出色获得公司特殊贡献奖，并因此获得额外奖金。
2016年-7-月-2018年-6月
DM 流量数据产品重构
项目负责人
项目背景: 部门合并，合并前不同业务线共四个流量数据系统，合并后同时维护四个系统成本高，表冗余现象严重，且多系
统之间数据口径不对齐，平台数据故障、延迟现象严重。
项目成果:
通过对市面上主流第三方系统的调研，结合实际的业务需求梳理，设计出一套可以兼容多种产品的数据系统，彻底改变
了以前系统不同业务不同功能、按需定制的局面，将维护成本降低到原来的 30%不到。
将数据维度 scheme 管理以及其他涉及写入操作的功能和数据系统分离，保证系统的交互体验上的一致性。
设计出菜单与业务交叉控制的权限体系，以及一套可以线上申请，申请完成后自动开通权限申请流程，最大程度上保证
数据的安全性，同时这套权限体系本身可以扩展接入任何后台系统。
设计出一套涉及系统 web、数据模型、计算脚本等各个方面的数据产品上线流程，来保证系统的任何改动都有据可循，
有了流程的保证，极大地减少了人为失误造成系统故障的可能，上线后系统运行稳定，近 2年仅 3 次事故。
2017年-10-月-至今
用户画像系统设计
项目负责人
项目背景: 为产品运营、渠道、版权采购、会员运营、自制剧等部门提供精细化运营的数据支持服务。
项目成果:
第一期为会员部门提供付费会员用户行为画像分析，为各种付费剧集上线推广、各类会员推广活动精准化圈定用户，活
动结束后进行效果追踪分析。同时为付费剧集设计了一套追剧指数的评价体系，通过剧集的播放完成度、用户观看的及
时程度、是否重复观看等各种行为数据，来评价剧集的热度，每个用户对于该剧集的兴趣程度。
第二期为移动 app 端提供整体用户行为画像分析，涉及用户基本信息、使用习惯、付费习惯、内容偏好等各种标签的数
据，同时根据分析结果设计出一套用户生命周期的评价标准，用来评价用户所处的阶段。并根据第一期的追剧指数设计
用户对于剧集兴趣偏好标签体系。
第三期根据一、二期的标签来设计用户分群运营系统，根据特定的标签选择用户来投放不同的运营活动，项目正在进行。
2016年-10-月-至今
反作弊系统设计
产品侧负责人
项目背景: 旧反作弊和清洗计算捆绑在一起，是基于 SQL 的反作弊，其写法以及效果有很大的局限性，扩展性差且无法溯源。
项目成果:
新旧反作弊体系平稳切换，保证了数据没有出现不合理的波动。
所有作弊数据可以查到是被哪条规则查杀的，并且可以在系统内查询任何一个用户的行为轨迹，便于分析。
正在设计自动化测试流程，减少误杀，并引入聚类等机器学习算法，以便更好的识别作弊团伙。
2017年-10-月-至今
用户增长项目
数据分析侧负责人
项目背景: 由于公司采购成本的限制，要在现有资源下将 DAU 增长到目前的 1.5 倍，配合产品运营编辑、算法推荐、渠道运
营部门的精细化运营、投放等工作提供定制的数据分析支持。
项目成果:
分析出用户激活当日，观看视频的新用户是未观看视频的新用户的留存 2 倍以上，且无论次数多少，运营部门据此制定
了新用户礼包项目，以此来拉动新用户的活跃度。
分析出 push 发送条数和关闭 push 开关的用户无相关性，因此编辑部门增加精选通发 push，打开率增长了 10%+。
分析对各平台多种投放策略的留存效果，来制定不同渠道平台的投放方案和素材。

2013年-07-月-2014年-09 月兼任用户洞察事业部数据分析师
团队构成: 2 名数据分析、2 名客户经理
服务客户: 为微软、腾讯、百度、联想、网易、罗技等客户提供营销及公关舆情数据分析与策略咨询服务。
项目管理: 负责规划项目管理和报告优先级，制定项目交付计划并带领团队执行，建设团队及培养新人。
数据支持: 根据客户实际项目情况，利用 Excel 及内部系统创建数据分析流程，进行数据探索分析，基于数据分析成果，完成
客户分析和业务分析报告，为项目提供商业策略分析和业务优化建议。
内务拓展: 兼任泛技术小组成员，利用内部调研及系统运营数据协助公司内部新系统的规划、搭建、业务测试等过程。
工作业绩: 带领团队 100%完成季度任务指标；获得腾讯最佳供应商的赞誉；参与公司用户洞察事业部门的建立；带队完成基
于社会化媒体大数据的用户洞察与用户挖掘业务的探索与建立；为团队培养了两位客户经理。
捷报数据主要项目
2012年-11-月-2012年-12 月
微软 surface RT 平板用户洞察报告
项目负责人
项目描述: 为微软 Surface 制作基于社会化媒体的用户洞察报告。分析其中国用户口碑、消费者特征、网络品牌传播活动特征。
项目成果: 数据量级 20w。全公司第一份基于大数据的用户洞察分析报告、也是全公司第一次对于用户洞察业务的探索。

职能描述: 承担网络一对一探索项目组电话销售职能。
工作业绩: 9-11 月成单率组内第一。