正在寻找 2026 暑期实习机会

李雨桐

数据驱动的商业分析人

吉林大学 · 工商管理硕士 · 目标岗位:数据分析 / 市场营销 / 品牌策划

🏆 商赛 / 课题经验 3 项 📊 数据分析 📋 策划执行 🐍 Python 🗄️ SQL

About Me

关于我

工商管理硕士研究生,就读于吉林大学。 在校期间参与省级课题研究与全国高校商业精英挑战赛,同时在实习中积累了 数据监控、商务拓展、海外布局等实战经验。

我相信好的商业分析不仅是做报表,而是用数据讲好一个业务故事, 帮助决策者快速做出判断。这也是我搭建这个作品集的初衷—— 用作品说话,用数据证明价值。

2025.09 - 2027.06(预计)

吉林大学 · 工商管理硕士

主修课程:数据模型与决策、市场营销、战略管理、品牌管理、管理信息系统等

2018.09 - 2022.06

延边大学 · 市场营销学士

主修课程:物流管理、服务营销、市场营销学、国际市场营销、消费者行为学等

3

商赛 / 课题经验

1

实习经历

7+

月实习时长

985

研究生院校

Awards

竞赛荣誉

累计参与 3 项商赛 / 课题项目

品牌策划证书

全国高校商业精英挑战赛·品牌策划赛道

📝 团队成员

2025.10 - 2026.02
国贸证书

全国高校商业精英挑战赛·国际贸易赛道

🏆 东北赛区一等奖

2025.11 - 2026.03
省级课题证书

省级课题:旅游品牌建设、营销与管理研究

🔬 课题主要成员

2025.10 - 至今

Projects

核心项目

商业策划类

全国高校商业精英挑战赛·品牌策划赛道

获真实企业授权,完成从市场洞察、竞品分析到品牌重塑的全链路策划

市场策略 用户调研 团队成员

📌 项目背景

获真实企业授权,基于其现实经营状况,完成从市场洞察、竞品分析到品牌重塑的全链路策划;运用用户画像工具提炼消费者痛点,输出包含传播策略与媒介规划的可落地营销策划书,参加校赛。

🎯 我的职责

主导撰写【品牌管理保护】部分(含品牌运营管理、队伍建设、制度构建、品牌资产保护、法律/数据/侵权监测机制)及【风险分析及对策】(技术/市场/财务/政策法规四类风险识别与应对策略),共计约10页核心内容。

📊 方法论 & 成果

运用用户画像工具提炼消费者痛点,输出包含传播策略与媒介规划的可落地营销策划书

全国高校商业精英挑战赛·国际贸易赛道

锁定闪魔手机膜品类,制定进入马来西亚市场的定价、渠道与本土化营销策略

商业模式 财务分析 路演展示

📌 项目背景

通过知识竞赛+笔试晋级后,以发布会形式自主选品出口:锁定闪魔手机膜品类,制定进入马来西亚市场的定价、渠道与本土化营销策略,完成完整国际贸易模拟流程

🎯 我的职责

负责撰写【公司简介】模块及【汇票】结算方案设计,独立完成对外贸易单证中的核心支付凭证部分

📊 方法论 & 成果

掌握基础外贸单证操作认知,完整模拟国际贸易流程,获得东北赛区一等奖

课题研究类

省级课题:区域旅游品牌建设、营销与管理研究

负责区域旅游领域文献与期刊理论梳理,构建旅游资源评价模型与质量标准评估体系

文献综述 评价模型 主要成员

📌 课题背景

吉林省旅游资源未能实现协同化、集约化发展,丞需系统化的品牌建设与营销管理研究以提升区域旅游竞争力

🎯 我的职责

负责区域旅游领域文献与期刊理论梳理;主导构建旅游资源评价模型与质量标准评估体系;搭建品牌建设整体框架,最终输出项目申报书与结项报告

📊 方法论 & 成果

运用文献分析法与层次分析法构建旅游资源评价模型,形成完整的品牌建设与管理理论框架

数据分析类

销售数据监控看板搭建

协同一汽集团(奥迪/红旗)开展采购业务,搭建覆盖 3 家子公司的销售数据监控看板,每月输出经营分析报告

Python Pandas Matplotlib

核心成果:辅助团队将关键品类决策周期缩短约20%

跨境电商可行性分析报告

深度调研速卖通/亚马逊/Shopee 入驻规则,输出跨境电商可行性分析报告

市场调研 数据分析 战略分析

核心成果:支撑公司国际化战略落地,推进海外分公司注册全流程

数据分析实战项目

Python数据处理与Power BI可视化实战

data_analysis.py
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取销售数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 数据清洗与处理
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
monthly_sales = df.groupby('month').agg({
    'sales': 'sum',
    'quantity': 'sum'
}).reset_index()

# 数据分析:找出销售趋势
trend = monthly_sales['sales'].pct_change()
print(f"销售趋势增长率: {trend.mean():.2%}")

# 可视化输出
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(monthly_sales['month'], monthly_sales['sales'])
plt.title('月度销售趋势分析')
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('销售额')
plt.grid(True)
plt.savefig('sales_trend.png')

销售趋势图

品类占比分布

品类A 30% 品类B 40% 品类C 30%

客户满意度评分

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5
Python Pandas Matplotlib Power BI

项目说明:使用Python进行数据清洗、趋势分析和可视化,结合Power BI制作交互式仪表盘,实现业务数据实时监控与决策支持

Skills

技能与工具

数据工具

Python(pandas/numpy)熟练
Power BI掌握
SQL掌握
SPSS(统计分析)掌握

办公软件

Excel精通
PowerPoint熟练
Word熟练
AI工具熟练

商业能力

数据分析核心能力
品牌策划核心能力
用户调研熟练
市场营销熟练

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