张 昊哲

具备扎实的 C/C++ 与 Python 编程能力，专注于嵌入式开发与数据分析方向。拥有完整的微控制器（MCU）及基于 DSP 系统的全生命周期开发经验，能够按期高质量交付复杂项目。熟练运用 Python 进行数据挖掘与建模分析，包括 RFM 用户价值分析与漏斗分析。擅长将业务逻辑与技术实现相结合，能够将复杂需求转化为可落地的解决方案。曾荣获全国大学生电子设计竞赛一等奖，具备突出的竞赛领导力与技术实力。精通中英文，能够在多元文化环境中高效沟通与协作。

具备出色的问题解决能力与创新思维，熟练掌握 C++ 与 Python，拥有良好的团队协作与沟通能力。致力于交付高质量的嵌入式解决方案，持续提升系统性能与稳定性。

2025年11月–2025年12月 |京东 App 搜索用户行为数据分析, 项目背景, 搜索是用户黄金路径中仅次于首页的第二大流量入口，搜索环节中的用户行为对整体转化率具有重要影响，因此有必要对搜索用户行为进行系统分析，以洞察用户特征并指导业务优化迭代。在项目中，我首先深入理解搜索模块业务逻辑，梳理关键用户行为路径，明确埋点规则与数据提取逻辑；随后基于漏斗分析构建整体转化模型，以 GMV 为核心指标进行拆解，建立子指标与过程指标体系，并从渠道、区域及用户分群等多维度进行综合分析，搭建完整的 GMV 增长分析框架。在具体分析过程中，从整体漏斗转化率出发评估宏观表现，进一步开展搜索用户活跃度分析、留存分析、购买路径分析、热销商品分析及 RFM 用户价值分层分析，深入挖掘用户行为特征。分析结果显示，搜索至商品详情页转化率超过 90%，通过提升首页导流可进一步提高商品曝光；用户活跃高峰集中在早通勤及晚间 20:00–22:00，可在该时段进行精准营销；次日留存偏低但长期留存稳定，可通过签到或活动机制提升早期留存；浏览后流失率较高，需加强详情页个性化推荐及价格与质量信息优化；同时普通发展用户及一般流失风险用户占比较高，应通过需求挖掘与算法优化提升用户与商品匹配度。通过本项目，系统掌握了端到端数据分析流程，熟练运用漏斗分析与 RFM 模型等常用分析方法，并完成了完整的数据分析报告输出。

荣获全国大学生电子设计竞赛一等奖（前1%）；多次获得全国3D数字创新设计大赛三等奖；获得校级综合二等奖学金；荣获校级B组C/C++程序设计竞赛三等奖及校级B组Python程序设计竞赛三等奖。