数据分析及应用

优缺点分析

角色解读

• 向电力大数据专家或算法工程师方向发展，深耕垂直领域
• 转型为业务分析师（BA）或数据产品经理，连接技术与业务
• 晋升为数据团队负责人，管理小型分析团队
• 处理电力交易和零碳业务的多源数据，进行清洗和建模
• 研究负荷侧、电网侧的算法模型，支持交易策略
• 撰写运营分析报告，为业务决策提供数据支撑
• 扎实的Python和SQL编程能力，具备数据处理基础
• 理解电力市场交易机制或具备相关领域知识
• 掌握数据建模方法，如负荷预测、交易策略优化等

申请策略

• 了解徐工集团在新能源领域的战略布局（如储能、充电桩）
• 面试时重点展示对‘数据如何赋能业务’的思考，而非仅谈技术
• 突出Python/SQL在复杂数据处理中的实际应用案例
• 强调任何与能源、电力、金融交易相关的建模或分析经验
• 展示通过数据分析直接驱动业务决策或提升效率的成果
• 补充电力市场基础知识（如现货交易规则、辅助服务市场）
• 强化时间序列预测算法（如LSTM, XGBoost）在负荷预测中的应用

面试指南

• STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰描述项目背景和你的贡献
• 技术+业务结合：不仅讲算法原理，更要说明该算法如何解决实际业务痛点
• 展现学习能力：表达对电力行业知识的快速掌握意愿和方法
• 请介绍一个你用Python/SQL解决复杂数据问题的案例
• 你对电力市场化交易有哪些了解？
• 如何进行负荷预测？常用的模型有哪些？
• 如何处理缺失值或异常值等脏数据？
• 复习常见的机器学习算法及其适用场景