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朱贵龙
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数据分析 · 让决策更简单

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About Me关于我

大家好,我是朱贵龙 —— 广州华商学院数据科学与大数据技术本科,现在在深圳做电商数据分析。

日常打交道的是美团 / 京东 / 淘宝三大平台的经营数据:把散在各平台后台的交易数据清洗进 MySQL,统一订单量、GMV、客单价、利润的口径,再用 SQL 与 Python (Streamlit) 做成业务方直接能看的看板。

我一直觉得,数据只有落到具体业务上才算数。从渠道转化漏斗里找出「入店→购买」的流失环节,从品类贡献度里找到该倾斜资源的赛道 —— 这些具体的、能被别人拿去用的结论,才是我做分析的动力。

  • SQL
  • Python
  • Streamlit
  • Tableau
  • Excel
  • 电商数据分析
数据分析工作台插画

工作经历

  1. 2025.06

    毕业于广州华商学院

    数据科学与大数据技术(本科)

    • 主修:Python 程序设计 · 机器学习 · 大数据技术 · 统计学 · 数据库系统与数据仓库 · 软件工程
    • 在校荣誉:CET-4 · 全国大学生设计大赛二等奖(负责前端页面) · 蓝桥杯二等奖
    • Python
    • SQL
    • 统计学
  2. 2025.12 — 2026.05

    开发师(偏业务 + 数据分析)

    澳歌科技有限公司 · 跨境电商

    • 负责精品服装款式的市场调研与选品,用 SeakerAI、Linfox 拆解竞对店铺的价格 / 销量 / 款式 / 评价与社媒流行趋势,定位开品方向
    • 整合多渠道调研数据提炼市场洞察,结合 AI 工具输出《趋势分析简报》,给出选品规划路线
    • 用 Tableau 制作价格带分布、流行元素热度图、竞品对比图等动态看板,辅助产品 / 设计 / 运营决策
    • SeakerAI
    • Linfox
    • Tableau
    • codex
  3. 2026.05 — 至今

    数据分析专员

    深圳市康利安电子商务有限公司 · 零售

    • 从零搭建核心电商数据指标体系,覆盖美团 / 京东 / 淘宝三大平台,统一订单量、GMV、客单价、利润等口径,解决多平台口径不一致
    • 因平台无 API 接口,定期导出原始交易数据,清洗与格式统一后导入本地 MySQL,建立可复用、可追溯的结构化数据集
    • 独立用 Python (Streamlit) 开发交互式可视化看板,整合 A/B 测试结果,替代此前依赖人工 Excel 报表的模式
    • 分平台品类贡献度:识别出京东医疗类、美团分时期品类的优势赛道,据此调整各平台资源倾斜策略
    • 渠道流量转化漏斗:拆解曝光→点击→加购→支付全链路,定位美团端「入店→购买」流失,协同运营优化购物车促销展示,提升该环节转化率
    • SQL
    • MySQL
    • Python (Streamlit)
    • Excel
    • 指标体系

我的核心能力

  • Excel数据清洗 / 透视表 / 快速分析
  • SQL查询清洗 / 字段衍生 / 指标体系搭建
  • Pythonpandas 分析 / Streamlit 看板 / 自动化
  • 数据可视化Tableau / Streamlit / 看板设计
  • 业务分析电商经营 / 渠道漏斗 / 选品决策

Case Study数据分析案例

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