我具体的
商业分析
德国Auto 1 公司 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1） 2019毕业于德国马普所，凝聚态物理专业，获理学博士学位，具有良好的数理背景和逻辑性思维能力。
2）精通Python,博士期间基于Python, Fortran, Bash等完成大量数据分析以及建模的工作。
3）良好的大数据分析背景，熟悉Tensorflow, Pytorch等框架，基于机器学习和Python完成过两个商业预测模型，得到公司采纳并运用。
4）熟悉SQL语言，能够熟练使用amazon Redshift操作数据库。
2）精通Python,博士期间基于Python, Fortran, Bash等完成大量数据分析以及建模的工作。
3）良好的大数据分析背景，熟悉Tensorflow, Pytorch等框架，基于机器学习和Python完成过两个商业预测模型，得到公司采纳并运用。
4）熟悉SQL语言，能够熟练使用amazon Redshift操作数据库。
项目经验
项目一： 基于公司历史汽车销售以及客户申诉（客户对汽车不满意获取一定的金额返还）数据，预测当前季度销售汽车可能产生的申述金额。
1. 完成历史销售数据的清洗和分析工作。
2. 尝试不同的模型预测申述金额并计算准确性，尝试过神经网络，KNN, 层级聚类等方法，其中KNN模型获得最好的效果，因而得到采用。
3. 完善并优化程序的编写，提高其可读性和易操作性。
项目二：公司自动化程序编写
1. 编写python程序完成公式内网以及外网的数据爬取工作。
2. 将爬取的数据进行分析处理，然后调用google sheet API 上传数据到google drive。
3. 优化程序，使程序能够定时每天自动的完成指定任务。
1. 完成历史销售数据的清洗和分析工作。
2. 尝试不同的模型预测申述金额并计算准确性，尝试过神经网络，KNN, 层级聚类等方法，其中KNN模型获得最好的效果，因而得到采用。
3. 完善并优化程序的编写，提高其可读性和易操作性。
项目二：公司自动化程序编写
1. 编写python程序完成公式内网以及外网的数据爬取工作。
2. 将爬取的数据进行分析处理，然后调用google sheet API 上传数据到google drive。
3. 优化程序，使程序能够定时每天自动的完成指定任务。
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商业分析 · 1年经验 · 德国Auto 1 公司
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技术能力
1） 2019毕业于德国马普所，凝聚态物理专业，获理学博士学位，具有良好的数理背景和逻辑性思维能力。
2）精通Python,博士期间基于Python, Fortran, Bash等完成大量数据分析以及建模的工作。
3）良好的大数据分析背景，熟悉Tensorflow, Pytorch等框架，基于机器学习和Python完成过两个商业预测模型，得到公司采纳并运用。
4）熟悉SQL语言，能够熟练使用amazon Redshift操作数据库。
2）精通Python,博士期间基于Python, Fortran, Bash等完成大量数据分析以及建模的工作。
3）良好的大数据分析背景，熟悉Tensorflow, Pytorch等框架，基于机器学习和Python完成过两个商业预测模型，得到公司采纳并运用。
4）熟悉SQL语言，能够熟练使用amazon Redshift操作数据库。
项目经验
项目一： 基于公司历史汽车销售以及客户申诉（客户对汽车不满意获取一定的金额返还）数据，预测当前季度销售汽车可能产生的申述金额。
1. 完成历史销售数据的清洗和分析工作。
2. 尝试不同的模型预测申述金额并计算准确性，尝试过神经网络，KNN, 层级聚类等方法，其中KNN模型获得最好的效果，因而得到采用。
3. 完善并优化程序的编写，提高其可读性和易操作性。
项目二：公司自动化程序编写
1. 编写python程序完成公式内网以及外网的数据爬取工作。
2. 将爬取的数据进行分析处理，然后调用google sheet API 上传数据到google drive。
3. 优化程序，使程序能够定时每天自动的完成指定任务。
1. 完成历史销售数据的清洗和分析工作。
2. 尝试不同的模型预测申述金额并计算准确性，尝试过神经网络，KNN, 层级聚类等方法，其中KNN模型获得最好的效果，因而得到采用。
3. 完善并优化程序的编写，提高其可读性和易操作性。
项目二：公司自动化程序编写
1. 编写python程序完成公式内网以及外网的数据爬取工作。
2. 将爬取的数据进行分析处理，然后调用google sheet API 上传数据到google drive。
3. 优化程序，使程序能够定时每天自动的完成指定任务。
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