ID:236960

kamekin

数据分析师

  • 公司信息:
  • 东阿阿胶电子商务(北京)有限公司
  • 工作经验:
  • 4年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 所在区域:
  • 杭州
  • 余杭

技术能力

熟悉 Python、MATLAB,对 MySQL 有一定的运用基础。能够使用 Python 进行爬虫。 熟悉绝大部分机器学习方面算法,如聚类,分类,降维等,乐于去了解前沿研究,以及对其进行思考探索,学习能力,适应能力强。
参与“2018 中国高校计算机大赛——大数据挑战赛”,题目为快手活跃用户预测。进入复赛 top 3%(参赛队伍1500+)。

项目经验

2020.1-至今 东阿阿胶电子商务(北京)有限公司 数据分析
1、运营数据报表自动化处理
对从生意参谋等电商平台获取的十余种报表,梳理关系,编写程序(Python)实现自动化处理。将人力成本从每天2小时节省至10分钟左右,并已在公司内部使用1年+。
2、各平台销售数据分析
对天猫、京东、唯品会、苏宁等平台各店铺销售数据、运营指标数据进行统计、分析,形成分析报告,并向业务部门提出合理的运营策略及建议;
3、品牌会员体系建立
整理公司各平台消费者数据,进行数据清洗及数据融合,建立会员体系,包括建立顾客生命周期、RFM模型等;
2018.7-2019.11 杭州天空房地产代理有限公司 数据分析
1、每周、每月对业务数据进行统计,汇总分析
2、杭州二手房数据分析
利用 Python 爬取链家二手房数据,进行数据清洗, 统计分析。研究二手房单价与总价的影因素,以及人们关注度较高的二手房所具有的特点,形成数据分析报告。
在校实践经验
2016.4-2016.10 银行动态基线
项目简介:通过银行历史交易数据,利用机器学习算法对数据进行拟合回归,构造动态基线,对异常数据进行预警。
2016.6-2016.10 银行字符串匹配
项目简介:与团队一起参与银行项目,处理较长字符串匹配问题,取得不 错效果,得到对方肯定。主要任务是从 ATM 端和银行响应端获取数据,分 析数据格式和结构,根据数据情况构造相应规则进行匹配。
2017.1-2018.6 聚类研究
对 K-means、K-medoids、FCM 等划分聚类算法进行研究,通过结合样本点 的密度信息,解决该类算法初始聚类中心的选择问题。 发表一篇论文:Pei H X, Zheng Z R, Wang C, et al. D-FCM: Density based fuzzy c-means clustering algorithm with application in medical image segmentation[J]. Procedia Computer Science, 2017, 122: 407-414.

案例展示

  • 数据分析-美国医院收费数据集分析

    数据分析-美国医院收费数据集分析

    美国医院收费数据分析 该项目有本人独立完成,主要对美国300多家医院收费数据进行探索、转化、分析、可视化及T检验

  • CNN-手写体数据集

    CNN-手写体数据集

    该案例用CNN对手写体数据集mnist进行分类。机器学习、数据挖掘相关方面的项目都可以的,研究生数据挖掘专业毕业。

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信用行为

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