27届211双一流电商复合型人才

黄月明
直播产品运营
数据分析处理

华南师范大学（211 双一流）电子商务 GPA 3.84（专业第 2） 辉瑞+唯品会双大厂实习 奖学金创赛佳绩 30+

15015617787 1144194304@qq.com

• 直播大促全链路运营落地经验（419、520、618）

• Python（聚类分析等机器学习）/SQL（流量券消耗监控）/BI（直播业绩数据看板）百万级数据处理

• 产品需求撰写与迭代（抽奖系统）+竞品商业分析能力（电商&潮玩小程序）+Axure原型设计+小程序&Vite coding开发

查看全部履历
3.84
GPA / 专业排名第2
辉瑞市场+唯品产品运营
实习 9个月+至今
30+
科创赛事奖学金
90+
计算机二级 优秀
574
英语六级
黄月明个人照片

黄月明

Product & Operations

实习经历

Internship Experience

唯品会

电商直播全链路落地 ｜ 直播产品活动运营实习生 ｜ 2026.03 - 至今

预算承接 → 大促活动会场搭建 → 产品功能测试迭代 → 流量券分发 → 校企主播运营孵化 → 数据看板复盘优化
预算承接： 承接大促频道资源配额，统筹会场资源分配
会场搭建： 落地 419/520/618 大促会场，输出品牌专场页面需求，建立上线 SOP，保障活动零差错上线
产品测试： 负责抽奖组件合规审核与系统测试，输出 10+ 条优化方案；横向调研各大电商直播间玩法，梳理产品体验短板，输出调研报告支撑页面迭代升级
流量分发： 通过 SQL 查询平台流量券数据，完成数据统计与定额分配，精准投放流量券，同时完成主播讲解切片审核上线
主播运营： 对接 4 所院校，孵化 70+ 校企主播，搭建排班、考核、薪酬全套管理体系
数据复盘： 搭建自动化 Excel 看板，形成日报+周报机制，持续输出直播间优化策略

辉瑞世界500强

项目统筹前置能力 ｜ 市场大区助理 ｜ 9个月

百万预算管控 → 千场直播整体统筹 → 项目流程标准化 → 用户需求闭环沉淀 → 项目数据追踪复盘
预算管控： 管控 189.55 万营销预算，做好资源投放规划，锻炼预算分配能力
直播统筹： 操盘 1074 场线上直播，搭建项目进度追踪模板
流程标准化： 梳理整套直播执行流程，沉淀可复用的运营 SOP
用户闭环： 对接 3816+ 客户，压缩工单处理周期，沉淀需求优化经验
数据复盘： 跟进项目进度数据，养成用数据总结项目的工作习惯

项目作品

Project Portfolio

Shopee 跨境美妆数据分析营销项目

商业数据分析实战项目（三创赛校级二等奖）

+
Python 爬虫 LDA 主题建模 K-Means 聚类 SICAS 转化模型 Power BI STP+4P 营销策略

项目成果展示

项目展示1 项目展示2
是什么
以 Shopee 东南亚美妆店铺为研究对象，先行开展线下问卷调研，再抓取平台商品评论，双向挖掘海外用户消费偏好，完成用户人群分层，最终输出短视频内容与 IP 礼盒整套营销方案。
为什么
商家仅凭经验投放流量，缺少完整用户画像，广告转化持续偏低；既没有一手用户调研数据，也缺少线上舆情佐证，无法锁定核心客群，必须通过问卷+评论双数据源搭建精细化营销体系。
怎么做
  • 线下发放并回收 363 份消费者调研问卷，锁定核心消费需求；再通过 Python 爬虫采集 2300+ 条海外商品评论，整合线上线下两组数据源，统一完成文本清洗、分词与情感极性分析。
  • 利用 LDA 模型提炼用户核心痛点，使用 K-Means 算法完成客群分群，划分出 4 类典型消费人群并构建完整用户画像。
  • 搭建 SICAS-SEM 营销转化模型，依托 STP 市场定位+4P 组合策略，落地 IP 礼盒新品设计与短视频内容投放方案。
  • 搭建 Power BI 舆情可视化大屏，直观呈现用户评价倾向与需求分布，方便运营持续迭代投放策略。
量化成果
完成 4 类消费者精准分层，短视频上线一周平台曝光突破 400+，三创赛校级二等奖。
思考复盘
单一数据源容易造成结论偏差，问卷调研提供主观需求，商品评论反映真实消费行为，两者结合才能还原完整用户需求。聚类分析能够将模糊的消费感受量化成可投放人群；后续可接入平台行为日志，进一步提升人群分层精准度。

临床数据异常样本识别与人群分层建模研究

全国大学生数学建模竞赛（省级二等奖）

+
LME 线性混合模型 GMM 高斯混合聚类 XGBoost AUC 检验 模型稳健性验证
是什么
依托真实临床业务数据集，搭建智能风险判别模型，自动筛查异常样本，完成人群分层与风险识别，用算法替代人工逐条复核。
为什么
人工逐条核验海量业务数据效率低、主观偏差大；业务端缺少自动化风控工具，亟需一套高精度、稳定性强的识别模型，压缩审核人力成本。
怎么做
  • 治理 2000+ 条临床原始数据，填充缺失值、剔除极端脏数据，统一标准化字段，完成建模前置的数据预处理。
  • 分别搭建 LME 线性模型、GMM 高斯混合聚类模型、XGBoost 树模型三组方案。以准确率、AUC 值两大核心指标横向比对三组模型的拟合效果。
  • 对照试验结果：LME 拟合不足，GMM 泛化能力弱；XGBoost 在区分正负样本上表现最优。持续迭代超参数，反复划分训练集与测试集重复验证。
  • 完成模型稳健性检验，保证样本变动时识别效果不会大幅波动，最后固化判定逻辑，输出完整建模论文。
量化成果
XGBoost 模型 AUC=0.85，分类准确率 88.76%，实现大批量自动化风险筛查，有效降低人工审核压力。
思考复盘（适配产品经理岗位）
  • 数据质量决定模型上限，数据清洗占据半数工作量，对应产品工作里，业务埋点与原始数据治理是功能迭代的先决条件。
  • 多方案对照择优落地，不能仅凭经验敲定方案，养成用量化指标做决策的产品思维。
  • 技术方案不能只追求高指标，必须兼顾稳健性，脱离业务稳定性的高精度模型无法落地，充分理解技术必须服务业务场景。

"视云医疗" AI 病理产品项目

中国国际大学生创新大赛（校赛金奖）

+
PEST 行业分析 竞品对标分析 商业模式设计 商业 BP 撰写
是什么
调研千亿级医疗 AI 行业，对标 5 余家竞品，设计"本地部署+云端协作"双架构病理 AI 产品方案，联合三甲医院搭建病理样本数据库。
为什么
市面 AI 医疗产品大多只支持公有云部署，基层医院数据隐私无法保障；缺少软硬结合的混合部署方案，产品落地阻力大。
怎么做
  • 用 PEST 拆解行业政策、市场格局，整理千亿赛道发展数据。
  • 横向对标 10 余家竞品，对比定价策略、技术路线、功能模块，梳理产品差异化机会。
  • 设计本地私有化存储+云端协同运算的商业模式，对接三甲医院共建病理数据集。
  • 完成全套商业计划书，打磨参赛路演方案。
量化成果
完成千亿赛道行业拆解，输出完整竞品调研报告，项目拿下校赛金奖。
思考复盘
做产品不能只盯着功能，部署模式、数据合规才是 ToB 产品落地的核心壁垒；竞品分析不能只看表面功能，要深挖收费模式与客户痛点，才能做出真正有竞争力的产品方案。

技能荣誉

Skills & Honors

数据能力

SQL 查询 85%
Python 数据分析 80%
SPSS 建模 70%
Power BI 可视化 75%
Excel 高阶函数 & 百万级数据处理 90%

产品运营

直播大促全链路 90%
活动需求撰写 85%
产品迭代测试 80%
竞品调研 85%
主播体系搭建 80%
业务流程 SOP 梳理 85%

设计办公

PS / Canva 图文排版 75%
项目方案撰写 85%
会议统筹 80%
流程文档标准化 85%

校职业生涯发展协会

行政人事部部长

  • 统筹协会人事招募与考核，管理 30+ 成员
  • 策划 5+ 场职业发展主题活动，覆盖 500+ 人次
  • 搭建协会内部运营 SOP，提升组织运行效率

信息新闻中心

设计干事

  • 负责校级活动视觉设计，产出海报 20+ 张
  • 搭建品牌视觉素材库，规范设计输出流程
  • 协调 3 个部门联动，保障活动宣传零延误

证书

全国计算机二级 MS Office（优秀 90+）
大学英语六级 574 分
普通话水平测试二级甲等

荣誉奖项

🏆 核心奖项

  • 数学建模竞赛省二等奖
  • 连年校级综合一等奖学金

🥈 创新创业

  • 互联网+校级银奖铜奖
  • 国创赛校级银奖铜奖

🏅 学术实践

  • 三创赛校级二等奖
  • 社会实践优秀调研奖