业务和功能介绍
Ted & Poppy 是一家面向亚洲市场的宠物食品订阅平台，近期出现订阅用户流失率上升的趋势。我对企业提供的订阅行为、客户反馈和交易数据进行了深入挖掘，旨在构建精准的流失预测模型，并为企业制定有效的客户保留策略，降低流失、提高忠诚度。
建立标准化数据处理流程，对 20 万+ 条用户数据（含地区、支付、优惠、支持记录等字段）进行清洗、特征提取与分组分析；
使用可视化图表识别高风险客户群体特征（如支持工单密集、未收到优惠、支付失败等）；
构建多个分类模型（Logistic 回归、LightGBM、XGBoost），并评估其准确率、敏感度与 NPV，选择最优模型；
基于模型结果设计精细化客户运营策略，包括个性化优惠、主动客服介入、支付方式多样化、区域定向激励等；
输出完整项目汇报及图文分析报告，供业务决策方参考实施。
建立标准化数据处理流程，对 20 万+ 条用户数据（含地区、支付、优惠、支持记录等字段）进行清洗、特征提取与分组分析；
使用可视化图表识别高风险客户群体特征（如支持工单密集、未收到优惠、支付失败等）；
构建多个分类模型（Logistic 回归、LightGBM、XGBoost），并评估其准确率、敏感度与 NPV，选择最优模型；
基于模型结果设计精细化客户运营策略，包括个性化优惠、主动客服介入、支付方式多样化、区域定向激励等；
输出完整项目汇报及图文分析报告，供业务决策方参考实施。
项目实现
在该项目中，我主要负责数据清洗、模型训练与策略输出工作：
使用 Pandas 和 Scikit-learn 完成数据预处理与特征工程；
实施多模型训练与性能评估，通过混淆矩阵分析模型精度与风险控制能力；
梳理变量重要性，识别影响流失的关键因素如地区偏好、支付失败、用户活跃度等；
配合组员输出图表与展示材料，最终将模型成果以数据故事形式呈现给客户；
最优模型（Logistic 回归）实现了 91% 的敏感度与 98% 的负预测值，有效支持后续客户留存策略落地。
使用 Pandas 和 Scikit-learn 完成数据预处理与特征工程；
实施多模型训练与性能评估，通过混淆矩阵分析模型精度与风险控制能力；
梳理变量重要性，识别影响流失的关键因素如地区偏好、支付失败、用户活跃度等；
配合组员输出图表与展示材料，最终将模型成果以数据故事形式呈现给客户；
最优模型（Logistic 回归）实现了 91% 的敏感度与 98% 的负预测值，有效支持后续客户留存策略落地。
示例图片视频
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该项目是一个基于 Java 的微服务架构系统，主要包含以下功能模块：
ahjx-system: 系统管理模块，可能包含用户管理、权限管理等功能。
ahjx-commons: 公共模块，包含一些通用的工具类、公共组件等。
ahjx-gateway: 网关模块，用于请求路由、负载均衡等。
ahjx-auth: 认证授权模块，包含客户端和服务端的认证逻辑。
ahjx-org: 组织架构模块，可能涉及部门、角色等管理。
ahjx-os: 操作系统相关模块，可能涉及文件管理、系统监控等。
ahjx-task: 任务调度模块，可能包含定时任务、异步任务等。
ahjx-wx: 微信相关模块，可能涉及微信小程序或公众号的集成。
微信小程序
税务局推出的官方移动办税平台，支持企业和个人纳税人便捷办理各类税费业务。
一、核心业务范围
税费申报与缴纳
支持增值税、企业所得税、消费税、个人所得税等税种的申报及缴纳。
城乡居民养老保险、医疗保险缴费及档次变更。
发票服务
发票查验、流向查询、遗失声明及被盗发票查询。
电子发票代开（含增值税普通发票），支持线上填写信息、上传凭证并缴纳税费。
社保与涉税查询
社保费缴纳、缴费记录查询及档次变更。
纳税人资格、税务登记状态、申报情况、出口退税进度查询。
证明开具
税收完税证明（文书式/表格式）、涉税信息证明在线开具。
预约与远程办税
线上预约办税服务厅业务，减少排队时间。
远程视频连线税务人员办理复杂业务（如非正常户解除）。
二、特色功能
智能导税与个性化提醒
根据业务类型智能推荐办理路径（电子税务局、小程序或线下渠道）。
主动推送未申报、未缴纳、优惠政策到期等涉税提醒。
实名认证与多证件支持
支持身份证、港澳通行证、华侨护照等多种证件实名认证。
刷脸登录保障安全性。
移动端便捷操作
扫码登录电子税务局网页端，快速上传文件。
模糊搜索功能，输入关键词（如“发票”）快速定位服务。
集成化公众服务
办税地图、办税日历、政策法规查询等便民功能。
在线客服与智能机器人解答涉税问题。
三、适用场景与优势
企业用户：总分机构税款分摊计算、企业所得税申报、发票批量管理。
个人用户：个税汇算、社保缴费、电子发票代开。
优势：省时省力，实现“一次不用跑”，覆盖全省纳税人。
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在项目中担任的高级软件工程师角色，负责证券业务画面的开发。具体项目内容如下：
1. 前端开发：对Angular进行简单修改，优化用户界面和提升系统性能。
2. 后端实现：成功部署后端系统，确保功能稳定可靠。
3. Java API实装：实现Azure API的呼出和返回结果根据业务要求处理，提高系统的扩展性和灵活性。
4. Azure AI API配置与测试：负责Azure AI API在工程中的简单配置和测试，确保其功能的正确实现和性能表现。
5. 单体测试：修改ASTA测试脚本，提升测试效率和覆盖率。
6. SpringMVC向Spring Boot的迁移：顺利完成SpringMVC向Spring Boot的迁移，优化系统架构和性能。
7. 其他环境配置：确保系统在不同环境中的顺利部署和配置，包括gradle、MS SQL Server等。
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