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复杂业务问题抽象与建模： 与业务部门紧密合作，将模糊的商业挑战（如用户流失预警、销售预测、精准营销）转化为可量化的数据科学问题，并设计相应的解决方案框架。 探索性数据分析与洞察： 运用统计分析和可视化技术，对数据进行深入的探索性分析，发现数据中的模式、规律和异常，形成对业务有指导意义的初步洞察和假设。 机器学习/统计模型构建： 根据问题特性，选择或创新合适的机器学习算法或统计模型。进行特征工程、模型训练与验证，并解释模型结果，确保其商业合理性和稳定性。 AB实验设计与分析： 设计和评估AB实验，确定实验分组、样本量和运行周期。对实验结果进行严格的统计学显著性检验，科学地评估产品功能或策略调整的实际效果。 数据故事讲述与策略建议： 具备卓越的沟通能力，能将复杂的技术分析和模型结果，转化为清晰、有说服力的数据故事，向非技术背景的决策者汇报，并提供基于数据的行动建议。
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