专业技能
● 熟悉Python、SQL等数据分析工具的使用
● 熟悉阿里odps与Hive等大数据平台的使用,具备海量数据处理经验
● 了解常见的机器学习、神经网络算法,并有相关实战经验
● 熟悉Tableau可视化工具、Quick BI智能服务平台
● 掌握假设检验法、对比分析法、RFM模型、漏洞模型、ABTest等常见分析方法
资格证书:CDA数据分析、网络工程师、ACA阿里云助理工程师认证
智慧城市
● 基于城市运行数据进行城市隐患探测
1. 负责隐患住宅智能发现模型、特殊人群预警模型的搭建与前期运营。
2. 地址标签归一化,基础数据的抽取、 打标、 关联、校验,打通跨密级数据的关联通道
3. 设计隐患评价指标,并采用皮尔逊系数对特征维度进行筛选,最终选取了6维度指标。
4. 利用AHP层次分析法对研究对象进行打分,并结合实际排查结果调优判断矩阵,不断优化模型。
通过Python来抓取拉钩的招聘信息,然后加以分析,对北京的Python职位地域分布、薪资范围、福利待遇等维度出一个简单的分析报告。使用Python的requests工具到招聘网站爬取我们想要的数据,分析和可视化也使用Python的相关模块来实现,主要有如下: Python版本
项目介绍:每日溢价监控助手,用于每日定时检查LOF溢价情况,并自动将数据推送到微信。 使用GitHub Actions的方式运行,每日自动发送溢价提醒 可自助修改配置内容: 监控LOF列表:监控的基金代码 推送时间:发送提醒的时间 设置溢价/折价推送阈值:溢价阈值d