ID:320197

linfanli

数据分析

  • 公司信息:
  • PA
  • 工作经验:
  • 3年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 所在区域:
  • 北京
  • 海淀

技术能力

掌握的技术涵盖了数据分析、报表可视化、数据建模和爬虫方面的多个领域。熟练掌握的技术和工具如下

数据分析:

Python:熟练使用Python编程语言进行数据分析,包括数据清洗、转换、统计分析和机器学习模型的开发。
SQL:能够编写复杂SQL查询以从数据库中提取和处理数据。
Pandas、NumPy:用于数据处理和数值计算的Python库。

报表可视化:
Tableau:创建交互式报表和仪表板,将数据可视化呈现。
Pyecharts :Python库,用于绘制各种统计图表和可视化,数据交互式展示。

数据建模:
统计分析和预测建模:了解统计学原理和回归分析,用于预测建模。
Scikit-Learn:用于机器学习和数据挖掘的Python库。


爬虫:
Beautiful Soup和Scrapy:Python库和框架,用于爬取网站上的数据。
Selenium:自动化网页操作工具,可用于模拟用户在网页上的交互操作。


综上所述,具备了在数据分析领域进行数据采集、清洗、分析、建模和可视化的全面能力,能够为各种项目提供全面的数据解决方案。

项目经验

信贷长程风险数据监测报表体系平台
主导一个金融风险分析平台的开发项目,用于监测市场数据和风险指标。采用大数据平台技术,对业务数据进行业绩和风险双维度,构建了一个实时数据流处理系统。这个平台为金融分析师提供了实时报表和风险预警工具,帮助他们更好地管理投资风险。

案例展示

  • 新冠疫情对可穿戴设备的预测

    新冠疫情对可穿戴设备的预测

    新冠疫情对可穿戴设备市场的影响分析 在2019年上半年,我参与了一个关于新冠疫情对可穿戴设备市场的影响分析项目。项目的目标是预测并评估新冠疫情对可穿戴设备出货量的影响,并提供战略建议。以下是该项目的结论和建议: 结论: 2020年可穿戴设备全年出货量减少360万

  • 信贷长程风险监测指标体系

    信贷长程风险监测指标体系

    信贷业务长程风险监测指标体系搭建 P2P信贷业务风险监测指标体系搭建的项目(近180天的业务数据),旨在降低借款人风险,提高贷款资产质量。以下是该项目的详细描述: 项目背景: P2P信贷业务一直面临着借款人还款不确定性、坏账风险等挑战。项目旨在建立一个全面的风险监测

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信用行为

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