| 毕业于 | 加州大学戴维斯分校 |
| GPA | 3.5 |
| GRE | 320 |
| GMAT | |
| 申请方向 | 商科 工程 |
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Gavin在高中时是篮球队的一员，负责记录比赛数据和进行数据分析。当篮球教练给他了一个篮球数据模版时，便对数据处理产生了浓厚的兴趣。
数据模版不仅仅是简单的得分记录，它包含着每个球员的命中率、篮板球、助攻和对位不同对手时的表现数据。这些更客观的结果让Gavin能够更深入地了解球员们的表现和对手的强项。
作为篮球队的学生助理教练，他第一次接触到数据分析在工作上的实际应用。通过深入分析球员跑动距离、对位情况和命中率等，优化了球员的训练方式，提高胜率还有效避免了受伤。
随着时间的推移，Gavin对分析数据的兴趣不断增加。他在本科期间依旧不断进修，并且积极参与相关活动，希望能够更系统地学习和应用这一领域的知识。
在校内社团举办的金融活动中，Gavin与同学们一起研究探讨，也愈加发现数据分析在金融、市场营销等多个领域都有重要的应用，并且能够为业务决策提供有力的支持。
逐渐地，Gavin开始对未来的学术方向做了深入的思考。虽然本科选择了当今最火爆的计算机科学专业，但是相比较而言，他仍然对于任何数据分析相关的课题和项目有更加浓厚的兴趣和喜爱。
就好比在大学期间，通过在其中一节生物统计相关课程的学习过程中，Gavin更加确定了数据的中立性。在实验中，他和伙伴发现了数据本身的误差，并学会了如何解决这些问题。特别是在完成试验后进行事后检验时，发现依赖数据本身可以更好地解决问题，而不仅仅是在实验室操作层面。
喜欢在数据的海洋里邀游，也为Gavin奠定了想继续在研究生阶段中，加深自己在数据分析领域深造的决心。
确定了读研的想法后，大三暑假Gavin就着手准备申请。在朋友的推荐下，他和清柚老师取得了联系，并参加了清柚必考题的GRE课程一次出分。
在申请前期准备过程中，Gavin展现出了强大的行动力和高度配合的态度。然而，他也意识到在感兴趣的Data/Analytics申请方向上，经历背景相对有些薄弱。
幸运的是，他得到了清柚老师的帮助，为他引荐了一个对应的实习机会。这次实习让他更加熟悉并实践数据分析的技能。
在实习中，Gavin运用了不同的计算机编程知识对金融市场和交易策略进行数据分析。通过完成数据的分析和可视化，为团队提供了有针对性的商业建议。这些经历将为他未来的专业学习提供宝贵的经验。
接下来，选择合适的研究生项目和学校是关键问题。虽然Gavin本科毕业于加州大学，研究生也是希望可以继续留在加州，但同时也愿意考虑东部的学校。他的选校思路不仅着眼于地理位置，更注重专业的匹配与发展机会。
Gavin对数据分析产生兴趣的初步原因是它在实际应用和科学研究方面达到了一个平衡点。相比于本科学习的计算机科学，数据分析是一个更加包容和实际应用广泛的学科。
它不仅涵盖新兴行业如互联网和新能源，也能在传统行业中推动数据的更新换代。在数据分析领域，将有更广阔的发展空间。
在撰写研究生文书的过程中，Gavin展现出了他对学术探索和尝试新事物的热情。清柚老师指导他将自己在金融数据分析领域的经历细节有效梳理，匹配融入文书中，以突出他的学术兴趣和个性。
Gavin和老师不断斟酌每个细节的表达，确保文书清晰地传达他对数据分析的热爱和申请项目的热情。他通过自己的切实体会，向招生官展现强大的学术动力和发展决心。
在认真的准备下，Gavin有幸获得了名校的面试机会。在清柚老师细致的面试辅导后，他成功通过面试，最终拿下包括杜克、康奈尔、南加大、纽大等名校的录取通知书。
在未来的学术生涯中，Gavin将继续探索数据领域的深度和广度，不断完善自己的技能和知识。
愿他不畏困难，不断突破自我，为推动科技的进步和社会的发展贡献自己的一份力量！
