《电商数仓》：数据驱动决策的核心引擎

技术组合拳

Flink + MySQL + FlinkCDC + Kafka + HBase + Doris + SugarBI + SpringBoot + Flink on + Yarn + Prometheus，构建企业级数据中台。该技术组合能实时处理用户行为数据，为构建实时动态的用户画像提供技术保障，满足企业对用户实时洞察的需求。

场景化能力：

精准识别高复购潜力用户，企业可提前制定针对性营销策略，提高用户复购率，增加客户终身价值；同时，根据用户需求预测优化库存管理，减少库存积压和缺货情况，降低库存成本，提升企业运营效率和销售业绩。

学生高光产出：

◆全链路架构图：清晰展示数据从采集到可视化的完整流程，让企业了解用户画像的构建过程，为系统迭代和功能优化提供依据。

◆实时数据看板：客单价趋势、用户行为热力图、爆款商品分布等动态图表，能实时反映用户行为和消费偏好，助力企业精准营销，提升营销效果。

◆企业级代码/脚本：ODS-ADS分层SQL、DataX任务配置，体现工程化思维。

《金融风控》：构建智能风险评估体系

技术组合拳：

Pandas + Numpy + IQR /Spark + LSTM + SVM + KNN + Xgboost + LightGBM + Adaboost 等，构建企业级数据建模平台。这些技术能对复杂的金融数据进行深度挖掘和分析，构建精准的风险评估模型，为金融企业提供强大的技术支撑。

场景化能力：

金融风控系统可有效识别信贷业务中的风险，降低坏账率；申请评分卡系统能快速对贷款申请人进行信用评估，提高审批效率；行为屏风卡系统可实时监控用户行为，及时发现异常交易；股票预测系统和基金推荐系统能为投资者提供决策参考，提升投资收益。这些能力帮助金融企业有效控制风险，保障业务稳健运行。

学生高光产出：

◆全链路架构图：清晰展示数据从采集到可视化的完整流程，使风险评估过程透明化，便于监管和系统优化。

◆实时风控指标看板：评分系统展示、特征目标热力图等，能实时监控风险指标变化，让风控人员及时采取措施防范风险。

◆企业级代码/脚本：数据预处理、特征工程、建模等代码，体现工程化思维，确保模型的准确性和稳定性，降低金融企业的风险评估成本，提高风险控制效率。

《用户画像》：实时动态标签与精准营销基石

技术组合拳：

运用DataX + Flume + Hive/Spark + Doris + DolphinScheduler + DataWorks + FineBI，打造企业级数据中台，为数据处理和分析提供强大技术支撑。

场景化能力：

用户画像（RFM 分层）可帮助企业精准定位不同价值用户，针对性开展营销；商品实时分析（SKU 级销量）能让企业实时掌握各商品销售情况，及时调整库存和营销策略；交易漏斗转化分析可找出用户流失节点，优化交易流程；营销效果评估能衡量营销活动的投入产出比，提高营销资金使用效率。这些能力共同支撑企业精准运营，提升整体营收。

学生高光产出：

◆全链路架构图：清晰展示数据从采集到可视化的完整流程，让企业能直观了解数据处理逻辑，为系统维护和升级提供便利。

◆实时数据看板：客单价趋势、用户行为热力图、爆款商品分布等动态图表，能实时反映业务动态，助力企业决策者快速做出反应，抓住市场机遇。

◆企业级代码/脚本：ODS-ADS 分层 SQL、DataX 任务配置，体现工程化思维，确保数据处理的规范性和高效性，降低企业数据处理成本，提升数据质量。

《保险数据挖掘》精算与业务决策的数据支撑

技术组合拳：

Sqoop + HDFS + Spark + PostgreSQL + Oracle + SSM + FineBI，构建保险精细化运营平台。这些技术能整合保险行业各类数据，进行深度分析，为保险企业的精算和业务决策提供数据支撑。

场景化能力：

保险现金价值分层可帮助企业合理设计保险产品，满足不同客户需求；动态保险因子能根据市场变化和客户情况调整保险费率，保持产品竞争力；保单漏斗转化分析可优化投保流程，提高保单转化率；准备金效果评估能确保企业准备金充足，应对潜在风险；保险反欺诈预测可识别欺诈行为，降低企业损失。这些能力助力保险企业实现精细化运营，提升盈利能力。

学生高光产出：

◆全链路架构图：清晰展示数据从采集到可视化的完整流程。

◆实时数据看板：用户行为热力图、核心业务指标、保单转化漏斗、现金价值准确评估等，能实时反映保险业务运营状况，帮助企业决策者及时调整经营策略。

◆企业级代码/脚本：开发了 ODS-ADS 分层 SQL、Sqoop 任务配置等企业级代码与脚本，充分体现了工程化思维。通过规范的数据分层与任务配置，确保了数据处理的高效性与准确性，为数据平台的稳定运行提供了有力保障。