作为一名技术顾问,我在Python编程方面具有深厚的专业知识,尤其擅长开发高效的爬虫程序以抓取和处理大规模的网页数据。我能够熟练使用Python库如Selenium、BeautifulSoup和Requests,以实现对动态加载页面和复杂结构化数据的爬取。此外,我对文档自动化处理有丰富经验,能够处理格式混乱的Word(docx)和Excel文件,包括内容提取、格式清理和数据整合。我常利用Python库如python-docx、openpyxl、pandas等,开发定制化脚本,实现批量化、高效化的数据处理与转换。我的解决方案不仅能够满足数据处理的精准需求,还能提升工作流程的自动化水平,降低人为错误的可能性。这些技能使我能够在文档整理、数据分析以及爬虫开发领域提供可靠、创新的支持,为项目创造显著价值。
项目一:医院信息数据采集与分析系统
在该项目中,我主导了医院及科室信息的自动化数据采集与分析工作,具体完成了以下任务:
数据收集:利用Python爬虫技术,成功从好大夫平台爬取了超过2万条医院基本信息及科室数据,显著提升了数据获取效率。
数据处理:通过结合Python脚本和Excel(如vlookup函数)对数据进行清洗与整合,从中筛选出800余条重复数据,确保数据质量与准确性。
数据分析:借助Excel透视表,根据不同产业线及科室信息,计算产品渗透率和科室渗透率,为市场份额评估提供数据支持,同时助力销售策略的优化调整。
此项目有效推动了数据自动化管理与分析能力的提升,为公司决策提供了精准的依据。
项目二:教育资源数据智能处理与格式统一
在该项目中,我参与了教育资源数据的自动化处理与格式标准化工作,完成了以下目标:
数据收集与爬虫开发:编写Python爬虫脚本,从缺书网成功采集了700余个ISBN信息,大幅提高了项目组的工作效率(约提升80%)。
数据清洗与提取:通过Python批量处理超过300个Word文件,从中准确提取课程名称、课程代码等关键信息,确保数据一致性与完整性。
文本处理与格式统一:利用DeepSeek大模型的API接口,设计Prompt从100余份格式混乱的课程大纲中提取关键数据,并统一转换为JSON格式,提高了数据处理的效率与可读性。
该项目显著提升了数据处理的自动化水平和准确性,为公司教育资源管理与分析提供了重要支持。
在该项目中,我主导了医院及科室信息的自动化数据采集与分析工作,具体完成了以下任务: 数据收集:利用Python爬虫技术,成功从好大夫平台爬取了超过2万条医院基本信息及科室数据,显著提升了数据获取效率。 数据处理:通过结合Python脚本和Excel(如vl
在该项目中,我参与了教育资源数据的自动化处理与格式标准化工作,完成了以下目标: 数据收集与爬虫开发:编写Python爬虫脚本,从缺书网成功采集了700余个ISBN信息,大幅提高了项目组的工作效率(约提升80%)。 数据清洗与提取:通过Python批量处理超