关于我
👋 简介
我是一名从业务一线走出来的数据人。我相信数据的价值不在取数本身，而在回答业务问题——所以我的工作从理解业务开始：分摊规则怎么定、口径为什么对不上、指标异常背后是哪个业务动作。
我的路径跨了五个行业：制药供应链起步，转型数据后在 BI 公司做工程与项目交付，在阿里巴巴本地生活做经营分析，在智联招聘带城市运营团队，最近四年多在跨境电商任数据部主管——主导经营数据体系、数据治理与 AI 落地。业务、数据、管理三条线都亲手做过。
现在，我正在向 BI + AI 转型：探索用大模型重塑分析工作流——智能问数、AI 报告生成、指标异动智能归因。我相信 BI 的确定性 + AI 的灵活性，是数据分析的下一个形态。
🎯 专注领域
🧰 工具箱
📜 专业认证
💪 我的差异化优势
职业经历
从业务一线到数据管理岗：每一段都在离业务更近、离数据更深。
- 搭建经营监控体系：以 BI 报表 + 自研 ERP 为载体，覆盖销售、广告、库存、费用、成本、退货、利润、现金流、目标与绩效，推动数据统一管理。
- 数据治理：梳理业务主键映射与成本分摊逻辑，完成指标统一及数仓分层（ODS → ADS），形成稳定、可追溯的数据底座。
- 流程自动化：用 Python、影刀 RPA、n8n 开发数据下载、差评抓取、竞品价格监控与批量处理流程。
- AI 预警闭环：搭建基于 AI Agent 的经营异常预警与归因流程，实现主动监控、智能分析和责任人触达。
- 财务与现金流：自动化对账、索赔筛选与现金流分析，每年挽回数十万美元，人工核对减少 90% 以上。
- 团队与运营管理：负责 Amazon 平台 7000+ 三方产品运营，协调业务、财务、运营与技术团队。
- 负责客户资源分配、城市与团队目标拆解、进度监控与策略调整，主导销售过程管理和激励运营。
- 代表项目：城市 ARPU 提升 500 元，多家专精特新客户签约校招项目，带动城市收入提升。
- 城市经营诊断：九宫格分区 + 健康因子整改推动市场份额提升 10%，担任策略项目 PM。
- B/C/D 端全链路分析：商户供给、用户分群（AARRR / RFM）、履约风险、资源投放 ROI。
- 监控体系建设：梳理城市指标口径，开发 60+ 可视化看板，支持下钻、同环比与异常响应。
- 代表项目：约 3 个月推动城市客单价提升 2.3 元，期间整体 GMV 未下降。
- 负责客户需求访谈、分析框架设计、Tableau 报表开发到交付验收的全流程项目管理。
- 参与龙湖地产、中粮可口可乐、央视索福瑞等项目，覆盖地产、快消品、媒体场景。
- 供应商开发与准入审核、现场质量审计、来料质量闭环——业务一线的起点，也是「懂业务」的来处。
重点项目
每个项目按「背景 → 做法 → 结果」呈现，重点展示最近四年的体系级项目。
🏗️ 企业级经营数据体系与治理建设
背景：销售、广告、库存、费用、成本和利润数据分散在多系统与人工表格，核心数据缺失、映射不完整、口径不统一、利润核算不清晰。
做法：按数据源特点建立接口 / 平台导出 / 自动化 / RPA 采集链路，梳理血缘关系；统一平台、店铺、SKU、供应商主数据关系与各业务口径，按 ODS / DWD / DWS / ADS 分层沉淀清洗、映射、分摊与汇总逻辑；开发 30+ 核心报表，建立权限规则与数据刷新、结果校验、异常检查机制。
结果：经营数据从人工统计转向统一、可追溯、持续监控的数据底座。
🚨 经营数据预警与 AI 异常归因 Agent
背景：依赖人工每日盯盘，异常发现不及时、责任人不清晰、处理闭环不足。
做法：用 SQL 编写销售、利润、库存、广告、产品质量与市场竞争监控逻辑；n8n 提取数据、编排任务，异常结果交 AI 分析与原因归因；异常类型、触发原因、影响范围和责任人整理后通过钉钉精准触达。
结果：人工盯盘升级为「规则监控 + 自动编排 + AI 辅助分析 + 责任人触达」的闭环流程。
💰 财务对账与索赔自动化
背景：平台扣费和账单复杂，财务对账依赖人工，历史索赔规则分散，核对效率低且异常扣费易遗漏。
做法：梳理扣费、PO 订单、账单、合同价格与历史索赔记录，拆解 Shortage Claim、Overbilling、Price Claim 等索赔规则；搭建自动化对账与索赔筛选流程，自动比对识别异常扣费与可索赔事项。
结果：财务管理从人工复核转向规则化、自动化、可追溯。
💵 现金流分析与资金占用监控
背景：财务分析侧重利润结果，无法判断现金流健康度；备货、库存占用、销售回款、平台结算等资金信息缺少统一分析。
做法：基于统一口径整理销售回款、平台结算、采购付款、库存占用与费用支出数据，明确资金流入、流出、占用和回款周期逻辑；搭建现金流分析报表，按平台、店铺、产品、时间维度分析资金变化与周转。
结果：为备货、库存控制、付款安排和经营节奏提供前瞻性数据支持。