基本信息，姓名：简历本，意向：大客户销售代表，工作经历，工作描述：主要工作职责
。1、带领团队完成业绩目标。
2、制定销售计划。
根据公司下达的销售任务，制定本部门的销售计划，落实计划回款，并核算营销费用
3、销售战术的制定。
根据公司总体战略安排，制定、调整本部门的销售战术，即具体的业务开拓方式。
包括：客户切入方式、客户追踪方式；及新的战术的规划实施。
4、部门内员工的培训。
简历本 发表于 10-27
2462人阅读
我在项目组任职大数据开发工程师，每天的工作是将我们所获得的数据，根据业务需求使用mapreduce对源数据进行清洗，例如我们项目组在游戏推广阶段需要统计推广渠道带来的用户数，进而对渠道进行分析，我就需要对logstash抽取的数据做一个清洗，得到需要的字段，并且按照渠道标识对输出文件分区，将相同渠道的用户账号信息写入到一个文件中。最后我们将hive分析出的渠道注册用户数与spark分析出的渠道登陆
简历本 发表于 08-11
740人阅读
简历本整理的数据运营岗位自我评价怎么写，自我评价：你好，我叫余青青。我是94年的姑娘，我性格活泼，有上进心，亲和力强。去年毕业于浙江医药高等专科学校，目前在读函授浙江工商大学工商企业管理专业。
我有一年的医药销售工作经验，工作上执行、学习能力强，思路清晰，具有较好的团队协作能力，对市场数据的敏感。大学时期考过计算机二级，能熟练操作Excel的函数，数据透视表，图表等功能，目前在家自学SQL Server，SPSS已经一月有余。所以我想找一
简历本 发表于 04-06
7211人阅读
根据需求，负责相关大数据应用模块设计；参与大数据产品的数据分析、数据模型、功能设计及产品研发工作；研究各种数据清洗，修复方法；研究大数据有关的数据分析方法；负责有关大数据分析产品的设计和开发。
简历本 发表于 12-03
878人阅读
负责客户通信业务开通前的后台数据准备工作，以及在业务开通时进行跟踪维护；根据客户公司近期的工作目标制定工作计划，并与现场人员合作完成工作目标；工作中充当客户与现场人员沟通的桥梁，做到上传下达。
简历本 发表于 09-26
509人阅读
在这家公司的工作是销售、售后、技术指导培训于一身;负责过江西和浙江产品销售，对政府单位领导做产品介绍;联系有成为代理商的公司;对于老客户做售后技术培训，同时介绍新产品，经过我做的售后，领导们很认可，遇到问题和买设备耗材都通过我，也会给我介绍新的客户;参与新产品的开发工作，为公司发展建言献策;
简历本 发表于 02-24
1721人阅读
正如网上戏言：找工作就是谈恋爱，写简历就是写情书。不管怎样，哪怕自认为多么苍白的简历，实在没有拿得出手的东西。也要认真对待，更不能出现细节性失分。下面就浅谈下一些自认为蛮重要而往往被忽视的心得，特别作为毫无经验的毕业生，应该有借鉴意义。◆◆态度要端正◆◆作为应聘者，永远要记得一句话：态度比能力更重要
简历本 发表于 07-17
1975人阅读
在数据领域工作，对数据有着异于常人的灵敏度，期间通过数据对市场销售、人力成本、人力绩效方案都做了不同程度的数据分析，并提出相应的解决方案来解决实际问题。 大学期间，就读于统计学专业，熟悉SQL、Oracle数据库软件，能够使用EXCEL、SAS、SPSS、Eview等数据分析软件，熟悉聚类分析、判别分析、因子分析、回归分析等分析方法，具有数据分析的理论基础和实际经验。 而自
简历本 发表于 06-15
7461人阅读
基本信息，姓名：简历本，意向：数据分析师，工作经历，工作描述：2011年7月至2012年5月在浙江盘石信息技术有限公司技术研究部任数据分析师一职，工作主要有：电子商务行业报告的编写；新版官网英文版的部分翻译；网站联盟的研究；数据的搜集、整理与分析；互联网广告的调查与分析。
其中重要的项目如下：
1、撰写电子商务行业报告。参与撰写由中国电子商务数字服务中心（CECA Didital Service Center）在北京发表的
简历本 发表于 08-11
43853人阅读
基本信息，姓名：简历本，意向：大数据开发工程师，工作经历，工作描述：1参与公司大数据平台的搭建与配置。
2.根据业务需求对移动设备数据和社交数据进行多维度分析，得出用户行为与游戏运营的各项指标。
3.将分析处理后的数据落地到RDBMS中，接入业务使用，为公司产品部门和高层决策在广告领域的创新应用、商业效果改进等提供数据服务支持。
4.使用SparkSQL高效分析处理用户行为数据。
5.平台的日常维护与优化。
简历本 发表于 11-08
43924人阅读
Matlab编程vc/opencvC#Python
简历本 发表于 02-19
996人阅读
1. 使用WIND金融终端API按照各口径提取城市投资债券数据库，清洗数据并进行ETL分析，使用Stored Procedure进行日更新并存储在MySQL数据库中。2. 基于R软件进行数据特征挖掘，使用常用金融模型和sklearn中机器学习算法对城市投资债券主体信用级别和违约概率建模预测，使用算法包括SVM，Logistic Regression，Random Forest， PCA 和KMV。
简历本 发表于 06-22
1298人阅读
