工作經歷
東南亞發展部 數據分析師 • 國泰金控
2022/10 - Present
1. 與東南亞子公司緊密合作，積極整合跨部門資源，推進數據策略與方案務實落地。
2. 熟練運用Python及AWS雲端分析環境，探索東南亞子公司客戶數據，洞察問題並提供專業顧問建議。
3. 主導客戶分析專案，並有效組織團隊資源，確保專案進展順利且達成目標 。
數據生態營運部 數據分析師 • 國泰世華銀行
2020/05 - 2022/09
1. 以SQL挖掘客戶通路偏好與行為樣貌，掌握各產品潛在目標客群。
2. 定期追蹤與分析行銷活動之分群回應率與經營成效，負責產品包含信用卡、財富管理及數位金融服務等，曾藉由優化客群條件提升2倍行銷成效。
3. 擔任Customer Data Platform PM，蒐集用戶需求、簡化使用流程並規劃功能優化項目，確保廠商開發成果如期如質。經團隊共同努力，策劃多個推廣活動 ，一年內平台使用率由3%提升至30%。
數位中心 課長 • 阿瘦實業股份有限公司
2019/04 - 2020/02
【O&O會員經營優化】
1. 整合會員線上線下資料，如購買紀錄、瀏覽行為、滿意度、足部健康等資料。
2. 強化活躍度分群模組及行為標籤，並建立自動化溝通模組。
3. 曾於大檔活動中，使活躍會員回購率增加4%。
【Python自動化程式 】
1. 會員標籤：透過對顧客的了解進行貼標，應用於會員分群及分眾化溝通。
2. 商品撥補自動化：依照調撥補貨邏輯，快速產生轉調結果。
3. 門市電話關懷名單發送程式：相比原寄送系統，減少70%作業及發送時間。
【極創MAII－新一期儲備幹部培訓】
全程參與計畫，從面試招募、技能培訓，到專案規劃與指導。其中分析專案有：
1. 門市人員離職因素分析
2. 商品毛利指標儀表板
3. 會員O&O客群分析
數位中心 副課長 • 阿瘦實業股份有限公司
2016/06 - 2019/03
【導入Power BI，推動數據驅動文化】
1. 導入全國百間門市分析應用，提升門市作業管理效能。
2. 導入全公司各單位，協助同仁快速掌握指標數據，改善營運決策。
3. 擔任企業內部講師，主講3場Power BI應用課程、7場Excel應用課程。
【行銷名單管理與精準行銷推動】
1. 優化名單產出與效益檢視流程。
2. 建立活躍度分群模組，以及行為標籤。
3. 以關聯分析建議DM寄送對象、模組化特定動員需求。
【數芽實習生專案】
1. 2018年寒假、暑假帶領短期實習生專案，帶領1~3位實習生，從資料探索、客群鎖定、行銷方案設計、執行到最後成效分析。
2. 專案執行成果受到肯定，於2018年11月升任副課長，並帶領1位夥伴。
技能
程式語言
- SQL
- Python
- R
- SAS
資料視覺化
- QuickSight
- Looker Studio
- Power BI
- Tableau
語言
- 中文
- TOEIC 845
學歷
2021/09 - 2024/01
國立臺北大學
統計學系/在職碩士
2012/09 - 2016/06
銘傳大學
企業管理/學士
社群活動與競賽
Shopee Taiwan I'm the Best Coder! Challenge 2020 完賽 (2020/11)
PyLadies Taiwan 資料科學家體驗工作坊 講師 (2019/12)
分享分析與學習經驗，並以Kaggle數據帶學員試作顧客RFM分群、商品喜好貼標，以及關聯分析。
- Google Colab連結
機器學習百日馬拉松 完賽 (2019/08)
為了提升Python能力，參加第二屆機器學習百日馬拉松，從Python基礎、資料清理、特徵工程、模型建立、調整參數等，在100天之內自我學習。期中考成績TOP 25%、期末考TOP 20%。
/* About me */
從企管系到數據分析
我大學就讀銘傳大學企業管理學系，於實習中體會到數據應用的重要，因此第一份工作選擇數位轉型中的阿瘦實業，透過儲備幹部計畫，歷經半年輪調後加入數據團隊，並自學程式語言(SQL,Python)與視覺化工具(Power BI)。
任職期間完成多項專案，其一為會員經營優化，整合全通路資料並以RFM模型為基礎，設計客戶標籤與活躍度分群，曾在節慶活動中，使得活躍會員的回購率增加4%。過程中獨立完成資料串接規劃、資料清整及標籤設計等工作。其二協助推動企業內部數據驅動文化，負責導入Power BI並與各單位合作，規劃視覺化報表及分析流程，讓使用者快速掌握指標，進而優化流程、減少作業時間。
為強化Python及分析能力，參加第二屆機器學習百日馬拉松，從Python基礎、資料前處理、特徵工程、模型建立、調整參數等，在100天之內完成自主學習。此外，加入PyLadies Taiwan社群志工持續至今，於2019年工作坊擔任講師之一，分享學習與分析工作經驗，並以Kaggle數據帶學員試作顧客RFM分群、商品喜好貼標以及關聯分析。
從零售業到金融業
在零售業服務3年多後，期許自己能有更多突破，2020年毅然決然轉向金融業，加入國泰世華銀行數據生態營運部。到職半年內，藉由過去客戶分析經驗，結合金融業行銷場景，優化多檔信用卡行銷活動，提升2倍成效；後續接觸更多產品行銷需求，如財富管理或數位金融服務等。另擔任行內Customer data platform PM，負責功能優化案及推廣計劃，此平台整合內外部客戶標籤，使用者能透過簡潔的操作介面輕鬆探索客群，在團隊共同努力之下，平台使用率一年內由3%提升至30%。
為能夠增進自己的專業能力，與同事們組成讀書會，共同修習線上課程，並參與競賽：Shopee Taiwan I'm the Best Coder! Challenge 2020，雖是一群機器學習新手，競賽成績僅33名(共60組)，仍是一場寶貴的經驗！
期許成為兼具商業邏輯與統計專業的人才
累積了多年分析經驗，使我更相信數據的力量，能支持營運決策並帶來改變。自2021年9月起於國立臺北大學統計所進修，持續精進統計分析應用能力，期許自己成為兼具商業邏輯與統計專業的人才。
