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<title>李倩倩 - 数据分析与统计数据处理实习简历</title>
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/* 关于我 - 样式优化 */
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/* 项目块 */
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<div class="a4-container">
<!-- 左侧栏 -->
<div class="left-column">
<img src="9D1E8F9252AA28728982FBA44ED391FC.jpg" alt="李倩倩照片" class="avatar">
<h1>李倩倩</h1>
<p class="job-title">数据分析实习 / 统计数据处理</p>
<h2 class="section-title">联系方式</h2>
<div class="left-indent-content contact-info">
<p><svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="#FFFFFF" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M22 16.92v3a2 2 0 0 1-2.18 2 19.79 19.79 0 0 1-8.63-3.07 19.5 19.5 0 0 1-6-6 19.79 19.79 0 0 1-3.07-8.67A2 2 0 0 1 4.11 2h3a2 2 0 0 1 2 1.72 12.84 12.84 0 0 0 .7 2.81 2 2 0 0 1-.45 2.11L8.09 9.91a16 16 0 0 0 6 6l1.27-1.27a2 2 0 0 1 2.11-.45 12.84 12.84 0 0 0 2.81.7A2 2 0 0 1 22 16.92z"></path></svg>15308620679</p>
<p><svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="#FFFFFF" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M4 4h16c1.1 0 2 .9 2 2v12c0 1.1-.9 2-2 2H4c-1.1 0-2-.9-2-2V6c0-1.1.9-2 2-2z"></path><polyline points="22,6 12,13 2,6"></polyline></svg>3529795570@qq.com</p>
<p><svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="#FFFFFF" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M21 15a4 4 0 0 1-4 4H7l-4 4V7a4 4 0 0 1 4-4h10a4 4 0 0 1 4 4z"></path></svg>微信：J15308620679</p>
</div>
<h2 class="section-title">基本信息</h2>
<div class="left-indent-content edu-block">
<p style="color: #aaa;">性别：女</p>
<p style="color: #aaa;">年级：大二</p>
<p style="color: #aaa;">意向：数据分析实习 / 统计数据处理 / 数据运营分析</p>
</div>
<h2 class="section-title">教育背景</h2>
<div class="left-indent-content edu-block">
<p style="color: #fff;"><strong>中国石油大学（北京）</strong></p>
<p style="color: #aaa;">统计学 (本科)</p>
<p style="color: #aaa;">2024.09 - 2028.06</p>
</div>
<h2 class="section-title">技能与证书</h2>
<div class="left-indent-content">
<ul class="skills-list">
<li><strong>统计与指标</strong>抽样设计、数据清洗、指标口径、描述统计、交叉分析</li>
<li><strong>数据工具</strong>R、SPSS 26.0、Excel（函数/透视表/图表）、Python 基础</li>
<li><strong>分析方法</strong>信效度检验、相关/回归、假设检验、PCA、聚类分析</li>
<li><strong>语言证书</strong>CET-6 509；CET-4 483；全国计算机二级 Python（良好）</li>
<li><strong>业务表达</strong>数据图表解读、结论汇报、中文分析报告、英文 PPT</li>
</ul>
</div>
</div>
<!-- 右侧栏 -->
<div class="right-column">
<h2 class="section-title">关于我</h2>
<div class="about-me-content">
<p>中国石油大学（北京）统计学专业本科大二学生，求职方向为数据分析实习、统计数据处理与数据运营分析。具备从问卷设计、样本回收、数据清洗、指标构建、统计检验到报告汇报的完整项目经历；熟悉描述统计、抽样、信效度检验、相关/回归、PCA 与聚类等方法，能使用 R、SPSS、Excel 和 Python 基础完成数据处理与结论输出。关注用户行为、消费政策和业务指标变化，能够把问题拆成可计算口径并形成数据洞察。</p>
</div>
<h2 class="section-title">项目与实践经历</h2>
<!-- 项目 1 -->
<div class="project-block">
<div class="project-header">
<span>家电“国补”消费端反馈数据分析与政策效果评估</span>
<i>2026.01 - 2026.03</i>
</div>
<ul class="project-list">
<li>
<span class="biz-text">围绕家电以旧换新补贴政策搭建“政策认知—购买动机—参与体验—能效变化”分析框架，参与预调查、正式问卷回收与样本整理，形成线上 192 份、线下 508 份样本。</span>
<span class="tech-text">>> 问卷设计、样本筛选、缺失处理、指标口径整理</span>
</li>
<li>
<span class="biz-text">使用 SPSS 26.0 完成信度、效度检验与描述统计，Cronbach's Alpha 为 0.830，KMO 值为 0.787；围绕满意度、参与门槛、价格预期等变量进行对比分析。</span>
<span class="tech-text">>> SPSS 26.0、Cronbach's Alpha、KMO 检验、描述统计</span>
</li>
<li>
<span class="biz-text">通过加权比例、累加积分和词频统计沉淀核心指标，量化得出新增消费占比 21.88%、平均能效提升约 1.5 级，并定位“抢资格”、信息触达不足等影响因素。</span>
<span class="tech-text">>> 加权比例法、累加积分法、词频统计、数据洞察输出</span>
</li>
</ul>
</div>
<!-- 项目 2 -->
<div class="project-block">
<div class="project-header">
<span>大学生手机使用行为数据分析与英文展示</span>
<i>课程项目</i>
</div>
<ul class="project-list">
<li>
<span class="biz-text">小组围绕大学生手机使用时长、依赖心理、课堂场景等设计 25 题问卷，清洗整理 109 份有效样本，按行为场景和态度变量输出频数/比例分析图表，并完成英文 PPT 汇报。</span>
<span class="tech-text">>> Questionnaire Survey, Data Cleaning, Descriptive Statistics</span>
</li>
<li>
<span class="biz-text">负责二手平台交易、主动远离手机场景、课堂手机收纳袋态度等题项分析，提炼 89.91% 未使用二手平台、18.35% 从不主动远离手机、手机收纳袋支持率 19.25% 等结论。</span>
<span class="tech-text">>> 频数统计、比例分析、图表说明、英文陈述</span>
</li>
</ul>
</div>
<!-- 经历 3 -->
<div class="project-block">
<div class="project-header">
<span>统计建模与课程数据分析实践</span>
<i>2025 - 2026</i>
</div>
<ul class="project-list">
<li>
<span class="biz-text">多元统计分析课程中围绕真实数据集完成数据清洗、描述统计、相关/回归、假设检验、PCA 和聚类；数学建模课程成绩 85，参加数维杯、美赛、正大杯等竞赛，具备指标拆解与报告协作经验。</span>
<span class="tech-text">>> Multivariate Statistics, PCA, Clustering, Regression, Modeling</span>
</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
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</html>