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Dec 6, 2025更新

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智能优化留学简历，突出学术与实践亮点，结构清晰更吸睛，轻松提升申请成功率！

个人基本信息

Name: [Your Name]
Email: [your.email@domain.com] | Phone: [+1-XXX-XXX-XXXX] | Location: [City, Country]
GitHub: [github.com/yourID] | LinkedIn: [linkedin.com/in/yourID] | Portfolio: [your-portfolio.com]

教育经历

X University, B.S. in Computer Science (Minor in Statistics), GPA: 3.78/4.00 (Top 10%), [MM/YYYY] – [MM/YYYY]
- Relevant Coursework: Linear Algebra (A), Probability Theory (A), Statistical Learning/Intro to ML (A), Data Mining (A), Database Systems (A), [Programming/DSA if applicable]
- Exchange: 1-semester overseas study program
- Honors: National Data Modeling Competition – Second Prize; Privacy-Preserving Computing Hackathon – Winner; University Research Poster Showcase (Selected)

科研/项目经历

Intelligent Transportation Demand Forecasting (University–Industry Joint Research), Research Assistant, [MM/YYYY] – [MM/YYYY]
- Problem: Short-term ride demand forecasting under holiday and weather fluctuations to improve allocation.
- Method: Built ML pipeline comparing XGBoost vs. LSTM; engineered holiday and meteorological features; time-series CV; RMSE as primary metric.
- Data: Multi-source temporal data (orders, holiday calendar, weather API); feature lagging/rolling statistics; leakage checks.
- Result: RMSE reduced by 12% vs. baseline; model performance stable across holidays.
- Impact & Reproducibility: Insights used to inform scheduling strategy; selected for university-level poster session. Code and experiment configs organized for reproducibility. [Poster] [Code/Repo]
- Publication: First-author manuscript under review (ride demand forecasting).
E-commerce Review Sentiment Analysis, Lead, [MM/YYYY] – [MM/YYYY]
- Problem: Improve sentiment classification accuracy while reducing inference latency for deployment.
- Method: Fine-tuned BERT with stratified CV; TF-IDF + linear model as baseline; error analysis to guide feature/pruning; ONNX/Dockerized serving.
- Data: Labeled e-commerce product reviews; class imbalance handled with weighted loss.
- Result: F1 improved from 0.78 → 0.86; inference latency reduced by 40% at batch level.
- Impact & Reproducibility: Delivered reproducible pipeline with Docker and step-by-step reproduction docs; CI checks and Git versioning. [Repo] [Repro Doc] [Demo]
Open-source: Time-series Feature Engineering Toolkit (Maintainer), [MM/YYYY] – Present
- Functionality: Holiday/seasonality encoders, lag/rolling windows, calendar/weather feature builders; sklearn-compatible transformers for ML pipelines.
- Result/Impact: 120+ GitHub stars; adopted in multiple academic/student projects; comprehensive docs and unit tests; promotes Reproducibility. [GitHub Repo]

实习/工作经历

Data Analyst Intern, [Mobility/Travel Tech Company], [City], [MM/YYYY] – [MM/YYYY]
- Problem: Fragmented user/event data hindered product iteration and retention analysis.
- Method: Built SQL + Python ETL to integrate logs; engineered behavioral cohorts and RFM features; developed segmentation model; created Tableau retention dashboard.
- Result: Computation cost reduced by 20%; weekly dashboard adopted by product team for iteration decisions.
- Impact & Reproducibility: Pipelines modularized and version-controlled (Git); clear runbooks for handover. Tech: Python (pandas/sklearn), SQL, Tableau, Docker.

技能与证书

Programming: Python (pandas, scikit-learn, PyTorch), SQL, R; Git, Linux
ML/Statistics: Statistical Learning, Feature Engineering, Time-series Modeling, Model Evaluation (CV/holdout, RMSE/F1), Error Analysis
Data/Pipelines: ML Pipelines, ETL, Reproducible Research, Docker, Airflow (workflow orchestration), Data Visualization (Tableau)
Databases: MySQL/PostgreSQL (SQL optimization, window functions)
Languages: English (IELTS 7.5)
Keywords (ATS): Statistical Learning; ML Pipelines; Model Evaluation; Feature Engineering; Reproducibility; Impact; Data Engineering

个人陈述/补充信息

Research Interests: Data Science at the intersection of statistical learning and machine learning; reproducible ML; time-series forecasting; applied model evaluation.
Publications: First-author manuscript under review (urban ride demand forecasting). [If preprint available]
Awards: National Data Modeling Competition – Second Prize; Privacy-Preserving Computing Hackathon – Winner.
Repositories & Evidence: Code for projects, experiment configs, and dashboard screenshots available. [Project Index/Portfolio]
References: Available upon request (Statistics Professor; Internship Supervisor).
In Progress: A large-scale log analysis side project to strengthen big-data processing and end-to-end data engineering exposure (will share repo upon completion).

Notes for submission

Replace bracketed links with actual URLs (GitHub repos, poster PDF, demo dashboards).
Keep to one page by tightening bullets if needed; prioritize quantifiable outcomes and impact.
Ensure course names match transcript wording for prerequisite verification (Linear Algebra; Probability/Statistics; Programming).

以下为两版并行输出，均为一页、ATS 友好，并突出“业务问题拆解→分析方法→量化影响”。两版的差异在于模块排序与呈现侧重点：美式 ATS 版（实习/工作先）、项目置前版（亚洲/英式常见做法）。内容严格基于你提供的信息，无夸大。

—————————————— 美式 ATS 版（Experience-First） ——————————————

个人基本信息 (Personal Information)

姓名：Y 同学 | 邮箱/电话/LinkedIn/GitHub：［请填写］ | 位置：［城市, 国家］
目标：MSc in Business Analytics（新加坡/香港/北美商学院，偏实务+案例）
可用时间：202X 年入学；可提供作品集与推荐人

实习/工作经历 (Experience)

快消零售集团｜数据分析实习生｜［起止时间］
- Business impact: 报表自动化（Dashboard Automation）将周度门店销售报告出具时间缩短60%，实现从SQL抽取→数据模型→Power BI看板的端到端流程；通过SQL Optimization（索引/CTE/窗口函数）与数据模型优化提升刷新与加载效率
- Pricing Analytics: 与商品/财务/门店运营跨部门协作，设计并评估定价 A/B Testing（样本分层、对照组一致性、显著性判断），毛利率提升2.3%
- 指标体系：搭建核心商业指标（销售、毛利、品类/门店维度），沉淀可复用度量逻辑与口径，支持区域经理周会决策
SaaS 初创公司｜增长分析 (Growth Analytics)｜［起止时间］
- Funnel & Cohort Analysis：基于事件埋点搭建转化漏斗与留存 cohort 模型（SQL+Python），定位关键流失节点，指导激活路径优化
- 细分与投放：Lookalike 人群策略上线后，端到端评估转化率提升8%；输出增长实验复盘（A/B 测试设计与评估方法、指标口径）
- 数据产品化：沉淀分析模板（埋点字典、漏斗/留存可复用脚本），缩短增量分析交付周期

科研/项目经历 (Projects)

校园电商 DAU 预测｜个人项目｜LightGBM
- 数据与方法：基于日志/活动/节假日特征，构建 DAU 预测模型（Python：pandas、scikit-learn、LightGBM）
- 结果与资产：MAPE 9.8%；产出可复用的特征工程与评估脚本，支持批量重跑与误差监控（业务可解释的特征重要性）

教育经历 (Education)

Y 大学｜经济学本科（辅修信息管理）｜GPA 3.60/4.00
- Relevant Coursework（核心先修映射）：计量经济学 A、数理统计 A、数据库 B+、数据可视化 A
- 荣誉/竞赛：学生咨询社案例队长，商业分析挑战赛省级金奖

技能与证书 (Skills & Certifications)

语言：英语 TOEFL 103
技术：SQL（CTE、窗口函数、索引优化）、Python（pandas、NumPy、scikit-learn、statsmodels）、Excel（函数/数据透视）、Power BI、Tableau、A/B 测试设计与评估、统计推断、Funnel/Cohort 分析、定价分析基础、版本管理（Git）
证书：数字分析证书
Keywords for ATS: Business Impact; A/B Testing; Cohort Analysis; Dashboard Automation; Pricing Analytics; Marketing Mix; SQL Optimization; Funnel

个人陈述/补充信息 (Additional)

领导力与公益：学生咨询社队长（带队获省金）；社区小店数字化顾问（上手可视化与指标规范）
作品集：销售看板交互视频、SQL 脚本片段、A/B 测试复盘与影响评估 PDF（可按需提供）
推荐人：零售实习主管、课程导师（已沟通）；规划：入学前补修统计学习与因果推断，完成端到端营销归因小项目（Marketing Attribution）

—————————————— 项目置前版（Asia/UK Style） ——————————————

个人基本信息 (Personal Information)

姓名：Y 同学 | 邮箱/电话/LinkedIn/GitHub：［请填写］
申请方向：Business Analytics（实务/案例导向）
关键词聚焦：A/B Testing｜Pricing Analytics｜Funnel｜Cohort｜Dashboard Automation｜SQL Optimization

科研/项目经历 (Projects)

校园电商 DAU 预测（LightGBM）｜个人
- 问题拆解：为日活（DAU）预测构建可解释的特征体系，服务活动节奏与运维排期
- 方法与实现：Python（pandas、scikit-learn、LightGBM），时间序列切分、误差对比；MAPE 9.8%
- 可迁移资产：通用特征工程与评估脚本，便于不同品类或场景快速复用
增长分析方法库（自建脚本集）｜个人
- 搭建漏斗/留存（Funnel & Cohort Analysis）分析模板，统一指标口径与采样逻辑，缩短探索与复盘时间
- A/B Testing 规范：样本量估算、显著性与效应量评估、暴露率与干扰检查；输出标准化复盘框架

实习/工作经历 (Experience)

快消零售集团｜数据分析实习生
- Dashboard Automation：构建门店周度销售看板（SQL+Power BI），报表自动化后出具时间缩短60%；通过 SQL Optimization 和数据模型优化提升刷新效率与稳定性
- Pricing Analytics：与商品、财务、门店运营协作，开展定价 A/B 测试，毛利提升2.3%；沉淀价格敏感性分析与实验评估流程
- 指标体系：梳理销售/毛利/品类/门店维度指标与口径，支持区域经营复盘（Business Impact）
SaaS 初创｜增长分析
- 漏斗与留存：基于事件埋点搭建 Funnel 与 Cohort 模型，定位关键流失点，指导激活路径优化
- 人群策略：Lookalike 受众使转化率提升8%；形成可复用埋点字典与分析脚本，提升交付效率
- A/B 评估：输出实验设计与评估模板，规范增长实验的复盘节奏与质量

教育经历 (Education)

Y 大学｜经济学本科（辅修信息管理）｜GPA 3.60/4.00
- 核心课程：计量经济学 A、数理统计 A、数据库 B+、数据可视化 A（可映射先修：统计/计量/数据库/可视化）
- 荣誉与领导力：商业分析挑战赛省级金奖（队长）；学生咨询社案例队长

技能与证书 (Skills & Certifications)

编程与工具：SQL（CTE/窗口函数/索引）、Python（pandas、NumPy、scikit-learn、statsmodels）、Power BI、Tableau、Excel（数据透视/公式）、Git
方法：A/B Testing（设计与评估）、统计推断、Funnel/Cohort 分析、定价分析、特征工程与误差评估、可视化叙事
语言：英语 TOEFL 103
证书：数字分析证书
ATS Keywords: Business Impact; A/B Testing; Cohort Analysis; Dashboard Automation; Pricing Analytics; Marketing Mix; SQL Optimization; Funnel

个人陈述/补充信息 (Additional)

作品集：销售看板交互视频、SQL 脚本片段、A/B 测试复盘与影响评估 PDF（可按需提供）
推荐人与合规：零售实习主管、课程导师（已沟通）；真实可核验
后续计划：补修统计学习与因果推断；完成端到端营销归因小项目（营销漏斗-投放-归因一致性）

使用与投递提示

文件名：FirstLast_BusinessAnalytics_Resume.pdf
页边距与字体：页边距≥1.27 cm，正文字体 10.5–11 pt；中英文混排时统一标点与空格
量化表达：尽量在每条经历中包含“业务指标 + 方法 + 数字化结果”，已在上文以 STAR 化表述
ATS 关键词：已嵌入目标词，可根据具体 JD 微调（例如若涉及 MMM，可在 Skills 标注“Marketing Mix（Foundations）”，避免夸大实践）
作品集：在 PDF 上保留可点击链接（或二维码），确保链接稳定与权限开放

个人基本信息

姓名：［姓名］
邮箱：［邮箱］ | 电话：［电话］ | 城市/国家：［所在地］ | LinkedIn/个人主页：［链接］
申请方向：公共政策（MPP/MPA；Evidence-based/Quantitative Track）
30秒亮点速览：
- 公共服务动机：长期聚焦教育公平与城市治理，兼具政府、智库、NGO一线实践
- 证据能力与评估思维：完成基于12城样本的政策研究与一项N=600的RCT实验；精通R/Stata
- 政策转化与影响：撰写3份政策简报，其中建议被区级部门试点采用；具备成本与效果的量化评估意识
- 关键词：Evidence-based Policy | Program Evaluation | Cost-Benefit Analysis | R/Stata | Stakeholder Engagement | Equity | Urban/Education Policy | Impact

教育经历

Z大学，社会学学士（BA in Sociology），GPA 3.72/4.0
- 量化/政策相关课程：微观经济学、统计学、计量经济学、项目评估方法、R数据分析
- 学术兴趣：教育公平、城市治理、项目评估与数据治理

科研/项目经历

研究助理，城市流动儿童教育公平项目（城市智库）［时间］
- 问题：流动儿童入学机会存在显著不均等，需识别关键影响因素并提出可实施的政策改进
- 行动：采集并清洗12城多源数据，构建教育机会与资源可及性的指标体系；与团队协作完成变量定义与度量标准化
- 证据：使用加权Logit模型评估入学机会的影响因素；在R/Stata中进行稳健性与异质性检查，输出可复现实证代码与数据字典
- 影响：撰写3份政策简报，其中一条建议被区级部门试点采用（促进入学流程与材料简化）；向部门汇报并参与利益相关方沟通
- 工具与方法：R、Stata、问卷与行政数据整合、指标体系构建、逻辑回归、政策写作
实验项目成员，社区垃圾分类激励机制RCT（N=600）［时间］
- 问题：社区垃圾分类参与率低，传统宣传投入产出不匹配
- 行动：参与实验方案设计与现场执行（随机分组、激励方案与信息提示）；规范化数据采集与质量控制，编制变量与流程文档
- 证据：基于随机对照试验数据评估干预效果，量化参与率与户均成本变化
- 影响：参与率提升18%，户均成本下降12%，为后续推广提供成本-效果证据与可操作的执行手册
- 工具与方法：RCT设计与数据管理、基本因果推断思维、R清洗与可视化、成本与效果对比

实习/工作经历

实习生，市统计与政策研究部门［时间］
- 问题：数字政府绩效指标分散、可比性弱，缺乏系统化评估框架
- 行动：参与住户调查（抽样、入户与质控）；协助搭建“数字政府绩效评估”指标框架与数据治理流程（指标口径、数据字典、质量核验）
- 证据：整理多来源数据，建立可更新的指标台账与可复现的分析脚本（R）
- 影响：形成部门内部方法备忘录与指标清单，支撑后续绩效评估与年度报告撰写
- 工具与方法：调查方法、指标设计、数据治理入门、R脚本化分析、跨部门协作
项目协调志愿者，青年公益组织［时间］
- 组织20人团队落地教育支持项目，联络学校/社区与资助方，保障干预进度与安全合规
- 优化合作流程（沟通模版、进度跟踪），提升项目执行的透明度与对外沟通质量

技能与证书

定量与评估：Program Evaluation（指标体系、问卷与行政数据整合、RCT执行与分析）、Logit回归、可复现研究流程
数据分析：R（tidyverse、可视化）、Stata；Python（基础数据处理）
政策写作与沟通：政策简报撰写、利益相关方访谈、质性编码（主题分析）
数据治理：数据字典与变量规范、数据质量核验、版本管理与脚本化流程
语言：中文（母语）、英语（IELTS 7.0）

个人陈述/补充信息

政策写作样章摘要（可提供全文）：基于“城市流动儿童教育公平项目”的政策简报，核心证据为加权Logit回归识别的关键约束（如材料复杂度、学区资源可及性）；建议聚焦流程简化与信息透明；其中一条建议被区级部门试点采用
推荐人（可按需提供联系方式）：智库项目负责人（项目评估与政策转化）；政策评估课程导师（量化方法与研究规范）
补强计划：系统补修因果推断与成本效益分析（CBA），完善RCT项目的公开材料（数据字典、变量说明、复现实验流程）
目标匹配与关键词提示（适配ATS/招生偏好）：
- Evidence-based Policy | Program Evaluation | Cost-Benefit Analysis | R/Stata | Stakeholder Engagement | Equity | Urban/Education Policy | Impact | Data Governance
欧陆/英式版快速调整建议（提交欧洲院校时可替换格式）：
- 篇幅允许至1–2页；在教育经历下扩充量化课程清单与方法工具；加设“Profile”与“Key Skills”模块
- 可增加“Referees”版块列出推荐人头衔与单位（联系信息按学校指引提供）
- 去除“Objective”字样，保留概要式个人陈述；日期格式使用月/年；保留GPA并补充评分标准（若需）
- 将项目方法与产出（简报、代码复现、数据治理）以要点列示，突出与项目评估、CBA、治理现代化的关联

备注与投递建议

保持一页美式版：控制每段经历3–4条要点，采用“问题-行动-证据-影响（PAEI）”结构，首句概括影响
在页眉下方保留“30秒亮点速览 + 关键词”一行，确保招生官快速识别“公共服务动机 + 证据能力”
文件名：Name_MPP_Resume.pdf；配套提交：1页Resume + Policy Writing Sample摘要 + RCT方法附录（如允许）

解决的问题

将你的原始简历在一次对话中升级为更易被招生官快速抓住亮点的“留学版专业简历”：- 针对目标院校/专业做定制化提炼，突出契合度与独特价值- 把分散经历讲成一条连贯成长路径，量化成果与影响- 修正结构与表达，让关键信息在30秒内被读到- 输出通用版与定制版两套简历，并附可执行的补强建议- 帮助跨专业、科研/实习不足的申请者同样讲好故事，提升被关注与录取机会

适用用户

海外硕士申请的本科生

把课程成绩、学术荣誉与项目作业重构为专业成果；生成面向目标项目的英文简历版本，并聚焦核心技能与潜力。

计划转专业的申请者

将既有经历重新定位到新领域，突出可迁移技能；提供示例用语与结构建议，降低跨专业门槛。

申请博士或研究型项目的学生

强化研究方法、数据能力与成果产出；优化论文、海报与实验经历描述，贴近导师与评审关注点。

特征总结

• 根据目标院校与专业，一键生成定制版留学简历，突出匹配度与招生官关注点。

• 自动梳理教育、科研、实习经历，连贯呈现成长路径，避免信息分散与重复。

• 智能提炼项目成果，建议量化指标与证据，使个人贡献更可验证、更具说服力。

• 结构与版式即时优化，标题、顺序与篇幅合理，提升阅读效率与专业观感。

• 跨文化表达润色，兼顾英式与美式偏好，语言自然，避免本土化表述误区。

• 支持多版本快速导出，按奖学金、博士申请、转专业等场景灵活切换重点。

• 内置规范检查与风险提醒，自动纠正格式错误、用词不当与不合规内容。

• 提供关键词与技能映射建议，精准贴合项目要求，提高简历初筛通过率。

• 引导补充课程项目、志愿服务与校园经历，完善实力版图，弥补实习不足。

• 保留个性亮点又不过度包装，遵循真实原则，兼顾专业度与可信度。

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1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API，您的程序可任意修改模板参数，通过接口直接调用，轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址，让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作，让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

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适用用户

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计划转专业的申请者

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特征总结

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2. 发布为 API 接口调用

3. 在 MCP Client 中配置使用

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