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王裕萍

台大經濟系 x 數據分析


台北,TW

 王裕萍
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學歷


臺灣大學, 經濟, 2018~2021

  • GPA:3.95 / 4.3 
  • 獲108學年度上下學期書卷獎 
  • 課程:統計學、賽局、機器學習、大數據與商業分析、作業研究


交通大學, 管理科學, 2017~2018

  • GPA: 4.03 
  • 獲106學年度上學期書卷獎 
  • 獲蔡麟筆教授紀念獎學金

工作經歷

臺灣行銷研究, 行銷資料科學實習生

Nov 2020 ~ Feb 2021

甜品業競爭分析專案

  • 將STP分析與數據分析融合。 
  • 運用爬蟲技術爬取兩年PTT甜品相關文章與留言,並使用K-Means聚類分析建構顧客行為指標。 
  • 利用Google NLP API及詞向量技術分析競爭品牌在市場中的定位。 
  • 將數值資訊轉為市場定位圖及藍海策略圖,撰寫報告提供業主建議。

Side Project:隨機森林在房屋詢問率上的應用

  • 使用Kaggle上的資料集做預測。 
  • 對於原始Kaggle作者的做法進行優化,優化內容包含特徵提取、處理資料不平衡的問題與嘗試多種機器學習模型,最終成果優於原始作者。
  • 將此資料集作延伸運用,進行房屋價格的預測,MAPE最小達到22%。

資策會Python課程助教

  • 製作、整理程式教材。
  • 協助講師課程的進行,引導學生解決程式問題。

專案經歷

顧客購買意圖分析, 大數據與商業分析課程, May 2021

  • 與91APP合作,使用真實零售電商資料。
  • 利用k-means聚類分析將會員分群,並透過特徵欄位視覺化將每群貼標。 
  • 抓取顧客線上瀏覽行為資料,為各群建構購買意圖預測模型。 
  • 找出影響不同群別顧客購買意圖的關鍵因素。
  • 該專案被91APP業主選為班上20組中的代表組之一。  

雙北篩檢站設站建議, 作業研究課程, May 2021

  • 蒐集雙北各區的確診資料、疫苗接種率、快篩陽性率及人口密度等資料。 
  • 以極小化傳染風險作為目標,配合量能及快篩站站數限制,將問題轉為數學式。 
  • 導入Gurobi套件,求出實際可行的各區快篩站站數設置建議。 

個股漲跌預測, 大數據與商業分析課程, Apr 2021

  • 挑選股票價格波動幅度大、交易量大的宏達電作為預測標的。
  • 篩選宏達電相關財經新聞,並使用TF-IDF將文字資料轉為數值資料。 
  • 建構五個機器學習模型來預測該個股的股票漲跌,其中最好的成效達70%準確率。 

課外活動

組長 , 蝦皮商業競賽, Mar 2021 ~ Apr 2021

  • 利用MECE思考架構來發想點子,設計並分析問卷,最後篩掉機會渺茫的點子、選出產生效益機會高的點子。 
  • 將具潛力的點子歸納整理,提出針對使用者介面與商業模型兩大方面的建議。

社員 , 台大漁村服務社, Sep 2018 ~ Feb 2019

  • 籌備性別平權、環境保護、資訊科技等教案。 
  • 在澎湖吉貝舉辦五天的國小生活營,吸引半數吉貝國小學生參與。 
  • 規劃全島訪問與學生家庭訪問,更深入了解社區與思考如何改善教案使之更符合當地學習需求。

行銷部部員, 交大抓馬盃 ( 管科系 ) , Oct 2017

  • 設計演員介紹文案,協助拍攝管科系宣傳影片。 
  • 臉書粉專人數在兩個月內突破1800人。 

技能


語言

  • 中文:母語
  • 英文:IELTS(6.5)、TOEIC(835)
  • 日文:JLPT(N3)


電腦

  • 程式:Python、R、SQL
  • 報表:Power BI
  • 文書:Excel、Word、PowerPoint
  • 影音:PowerDirector、iMovie、VUE

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