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ID：329095

日照者气盛也

无

公司信息：
无

工作经验：
2年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
可工作日远程

所在区域：
其他
全区

技术能力

一、数据分析基础技能
1. 数学与统计学知识
- 基础数学：线性代数、微积分、概率论
- 统计学原理：描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析
2. 数据处理能力
- 数据清洗：缺失值处理、异常值检测、数据转换
- 数据整合：多数据源合并、数据格式统一
- 数据规范化：标准化、归一化、编码转换
3. 数据可视化
- 图表制作：折线图、柱状图、饼图、散点图等
- 高级可视化：热力图、地理信息图、交互式图表
- 可视化工具：Excel、Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn
二、编程与计算技能
1. 编程语言
- Python：数据分析库（Pandas、NumPy、SciPy）
- R：统计分析与可视化
- SQL：数据库查询与操作
2. 数据库知识
- 关系型数据库：MySQL、PostgreSQL、SQL Server
- 非关系型数据库：MongoDB、Redis、Cassandra
3. 机器学习与算法
- 基础算法：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机
- 深度学习：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络
- 机器学习库：scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch
三、业务理解与分析能力
1. 业务洞察力
- 理解业务流程和关键指标
- 分析业务问题，提出数据驱动的解决方案
2. 数据思维
- 利用数据分析解决问题的心态和方法
- 结构化思维：分解问题、逻辑推理、归纳总结
3. 报告撰写与沟通
- 编写清晰、有逻辑的数据分析报告
- 有效沟通分析结果，提出建议和见解
四、工具与软件技能
1. 分析工具
- 统计软件：SPSS、SAS
- 数据挖掘工具：WEKA、RapidMiner
2. 办公软件
- Excel高级功能：函数、宏、数据透视表
- Word、PowerPoint：报告撰写与演示
3. 版本控制与协作
- Git：代码版本控制
- GitHub、Bitbucket：代码共享与协作
五、持续学习与适应能力
1. 学习新技术

项目经验

项目名称：某电商平台用户行为分析与商品推荐系统
一、项目背景
随着互联网的快速发展，电子商务行业竞争日益激烈，如何提高用户转化率和留存率成为电商平台关注的焦点。为了更好地了解用户需求，优化商品推荐策略，电商平台决定开展用户行为分析与商品推荐系统项目。
二、项目目标
1. 采集用户行为数据，包括浏览、收藏、购买、评价等。
2. 分析用户行为特征，挖掘潜在需求，为用户提供个性化推荐。
3. 提升用户转化率和留存率，促进销售额增长。
三、项目实施
1. 数据采集
（1）确定数据源：主要包括用户访问日志、数据库、第三方数据接口等。
（2）数据采集技术：采用Python编写网络爬虫，抓取用户行为数据；利用Flume实时采集日志数据；通过API接口获取第三方数据。
（3）数据存储：将采集到的数据存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便后续分析处理。
2. 数据处理
（1）数据清洗：去除无用字符、错误数据、重复数据等，保证数据质量。
（2）数据预处理：对数据进行格式统一、缺失值处理、异常值处理等。
（3）数据整合：将不同来源的数据进行关联，构建完整的用户行为数据体系。
3. 数据分析
（1）用户行为统计：分析用户浏览、收藏、购买、评价等行为数据，了解用户整体活跃度。
（2）用户群体划分：根据用户行为特征，将用户分为不同群体，如新用户、活跃用户、潜在用户等。
（3）用户画像构建：挖掘用户兴趣、偏好、消费能力等特征，为个性化推荐提供依据。
（4）商品关联分析：通过Apriori算法、FP-Growth算法等，挖掘商品之间的关联关系，为推荐系统提供参考。
4. 个性化推荐
（1）推荐算法：采用协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等算法，为用户提供个性化商品推荐。
（2）推荐结果展示：在电商平台首页、商品详情页、购物车等位置展示推荐商品。
（3）推荐效果评估：通过点击率、转化率、留存率等指标，评估推荐系统的效果。
四、项目成果
1. 成功构建了用户行为数据采集与处理平台，实现了数据的实时采集、存储和分析。
2. 深入挖掘了用户行为特征，为电商平台提供了精准的用户画像。
3. 个性化推荐系统有效提升了用户转化率和留存率，促进了销售额的增长。
4. 项目实施过程中，积累了丰富的数据采集、处理和分析经验，为电商平台的持续发展奠定了基础。
五、项目展望
1. 优化推荐算法，提高推荐准确性和实时性。
2. 拓展数据源，引入更多第三方数据，丰富用户画像。
3. 结合用户反馈，不断调整推荐策略，提升用户体验。
4. 探索大数据技术在电商平台其他业务场景的应用，为业务发展提供支持。

案例展示

猫眼电影专业版数据爬取

1.导入包以下是这次爬取数据需要用到的包，当然也可以使用Xpath、或者是beautifulsoup凭个人喜好来。 2.关于函数这了存储数据的格式类型为.csv然后因为我代码没进行优化重复性很高，因此，封装了一个存储数据的函数如下。 3.访问猫眼电影专业版这里访问
使用Python爬虫爬取豆瓣top250

任务介绍需求分析爬取豆瓣电影Top250的基本信息，包括电影的名称、豆瓣评分、评价数、电影概况、电影链接等。链接：https://movie.douban.com/top250 三步走获取数据（常用Urlib2,Requests,aiohttp,elenium）