1. 根據業務端所需商業情境，開發並設計新業務指標，以提升業務端分析效率。 2. 設計並開發 10 個以上互動式商業智能儀表板，提高數據視覺化效率 20%，促進跨部門決策制定 3. 利用內部資料進行資料分析，提供洞察報告，為產品優化提供建議，並推動跨部門決策制定。 4. 建立並進行數據提取、轉換和載入的流程（ETL 撰寫），構建完整的數據處理管道。 5. 與機器學習工程師和數據工程師密切合作，協助設計貼近商業場景的機器學習模型。 [主要專案] 1. Hashtag 熱度研究：設計 hashtag 熱度衡量指標、撰寫 ETL 並開發 hashtag 熱度趨勢儀表板，以協助其他業務端即時觀測社群網站輿情。 2. 自動化資料品質監測程式：針對公司內部資料進行定期資料品質檢驗設計，以定期查核確保資料的完整與準確，有效提升整體公司內部資料品質 ，優化資料分析效率。 3. 推薦系統 PoC：從 0 到 1 建立推薦系統以協助客戶將其商品推薦予較有可能購買的顧客，提升推薦成功率 3 倍。

1. 以 Python 建立機器學習分類模型，進行潛力網紅預測，協助挑選合適網紅合作，整體模型 Precision 達 80% 2. 以 Python 針對社群軟體貼文的 hashtags 進行資料分析，透過 TF - IDF 方法將與貼文不相關的 hashtags 移除，過濾雜訊，有效提升往後貼文分析效率。 3. 以 Python 爬蟲相關套件（Beautiful Soup、Selenium）進行 50 個以上的網頁爬取，協助蒐集文章內容。 4. 協助回應其他部門的數據需求，使用 SQL 撈取 KOL 相關資料並以視覺化工具 Google data studio 產製儀表板，以利使用。