关于

我从数据运营与店铺经营起步，逐步转向数据分析和业务策略。工作重点是把分散的数据整理成可复用的指标与监控体系，再把分析结论转化为可执行的经营动作。

关注方向

• 跨境电商经营分析，覆盖销售、库存、广告、物流与利润
• 数据体系建设，包括指标口径、数据整合、BI 看板与异常预警
• 通过自动化减少重复取数、整理与流程操作
• 数据产品与 AI 工具在业务分析场景中的应用

能力结构

01业务问题

02数据整合

03指标监控

04异常归因

05策略落地

06结果复盘

数据处理Python · Pandas · SQL · MySQL

分析呈现Tableau · Power BI · ECharts

平台与自动化Vue 3 · Flask · RPA · AI 工具

日常使用 Python、SQL 与 MySQL 进行数据处理和分析，结合 Tableau、Power BI 等工具呈现业务信息；也有 Vue、Flask、RPA 和 AI 辅助开发工具的实践经验。

工作经历

数据策略与业务改善

负责跨境电商业务的数据监控与策略分析，围绕库存周转、仓储成本、广告效率和商品表现建立统一指标与异动分析机制。通过商品分层、库存治理和预警流程，支持业务从阶段性止损走向稳定运营与增长。

数据分析与自助分析

整合订单、库存、广告与财务等多源数据，梳理指标口径并建设业务看板，推动分析从周期性报表交付转向日常监控、异常定位和自助使用。结合销量预测试点，为补货与预算安排提供数据参考。

数据运营与自动化

从店铺经营数据建设起步，参与数据库、ETL、日报和 BI 报表的搭建，逐步将人工导出与制表流程改为自动处理，并持续与运营、采购、产品等团队协作。

代表性成果

• 推动经营指标统一与多源数据整合，形成销售、库存、广告及利润的监控视图。
• 将异常处理串联为“监控、归因、建议、复盘”的日常工作闭环。
• 通过库存治理与商品分层改善库存健康度，并支持重点商品资源配置。
• 管理跨部门自动化项目，推进流程成功率、执行效率与自动化覆盖的改善。
• 建设交互式数据看板与运营工具，可在作品集查看演示。

技术与工具

方向	常用工具
数据分析与处理	Python、Pandas、SQL、MySQL
数据可视化与 BI	Tableau、Power BI、ECharts
Web 与数据平台	Vue 3、Vite、Flask
自动化与 AI	RPA、AI 辅助开发工具、工作流编排

我持续关注数据分析、数据策略与 AI 产品的结合，也会把可公开的实践过程整理成文章和作品。