Jonathon Huang
数据分析师
华为 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1.掌握SQL语言，能在MYSQL环境下对数据进行增删改查；
2.熟练python基础语法，了解pandas、numpy、matplotlib等数据分析及可视化工具；
3.了解统计学相关知识，以及随机森林、朴素贝叶斯、KNN、KMeans聚类、ARIMA等算法模型；
4.熟悉Tableau可视化工具；
2.熟练python基础语法，了解pandas、numpy、matplotlib等数据分析及可视化工具；
3.了解统计学相关知识，以及随机森林、朴素贝叶斯、KNN、KMeans聚类、ARIMA等算法模型；
4.熟悉Tableau可视化工具；
项目经验
项目介绍：
为了预知用户潜在的购买需求，对用户及商品数据进行分析，根据用户属性、用户行为、商品属
性及时间序列进行拆解分析，得到用户购买力预测模型并进行有针对性的备货及商品推荐。
负责内容：
1.使用python连接MYSQL数据库，并对关键数据进行提取和关联；
2.使用python结合pandas、numpy 等分析库完成数据的清洗及特征的处理；
3. 使用python结合matplotlib等可视化工具探索并展示各特征和标签之间的关系；
4.使用sklearn库拆分训练集、测试集，并构建随机森林、朴素贝叶斯、KNN算法预测模型;
5.通过准确率、精确率、召回率分析模型效果，并结合预测结果完成推荐及建议；
6.编写数据分析报告并完成汇报；
为了预知用户潜在的购买需求，对用户及商品数据进行分析，根据用户属性、用户行为、商品属
性及时间序列进行拆解分析，得到用户购买力预测模型并进行有针对性的备货及商品推荐。
负责内容：
1.使用python连接MYSQL数据库，并对关键数据进行提取和关联；
2.使用python结合pandas、numpy 等分析库完成数据的清洗及特征的处理；
3. 使用python结合matplotlib等可视化工具探索并展示各特征和标签之间的关系；
4.使用sklearn库拆分训练集、测试集，并构建随机森林、朴素贝叶斯、KNN算法预测模型;
5.通过准确率、精确率、召回率分析模型效果，并结合预测结果完成推荐及建议；
6.编写数据分析报告并完成汇报；
Jonathon Huang
数据分析师 · 1年经验 · 华为
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技术能力
1.掌握SQL语言，能在MYSQL环境下对数据进行增删改查；
2.熟练python基础语法，了解pandas、numpy、matplotlib等数据分析及可视化工具；
3.了解统计学相关知识，以及随机森林、朴素贝叶斯、KNN、KMeans聚类、ARIMA等算法模型；
4.熟悉Tableau可视化工具；
2.熟练python基础语法，了解pandas、numpy、matplotlib等数据分析及可视化工具；
3.了解统计学相关知识，以及随机森林、朴素贝叶斯、KNN、KMeans聚类、ARIMA等算法模型；
4.熟悉Tableau可视化工具；
项目经验
项目介绍：
为了预知用户潜在的购买需求，对用户及商品数据进行分析，根据用户属性、用户行为、商品属
性及时间序列进行拆解分析，得到用户购买力预测模型并进行有针对性的备货及商品推荐。
负责内容：
1.使用python连接MYSQL数据库，并对关键数据进行提取和关联；
2.使用python结合pandas、numpy 等分析库完成数据的清洗及特征的处理；
3. 使用python结合matplotlib等可视化工具探索并展示各特征和标签之间的关系；
4.使用sklearn库拆分训练集、测试集，并构建随机森林、朴素贝叶斯、KNN算法预测模型;
5.通过准确率、精确率、召回率分析模型效果，并结合预测结果完成推荐及建议；
6.编写数据分析报告并完成汇报；
为了预知用户潜在的购买需求，对用户及商品数据进行分析，根据用户属性、用户行为、商品属
性及时间序列进行拆解分析，得到用户购买力预测模型并进行有针对性的备货及商品推荐。
负责内容：
1.使用python连接MYSQL数据库，并对关键数据进行提取和关联；
2.使用python结合pandas、numpy 等分析库完成数据的清洗及特征的处理；
3. 使用python结合matplotlib等可视化工具探索并展示各特征和标签之间的关系；
4.使用sklearn库拆分训练集、测试集，并构建随机森林、朴素贝叶斯、KNN算法预测模型;
5.通过准确率、精确率、召回率分析模型效果，并结合预测结果完成推荐及建议；
6.编写数据分析报告并完成汇报；
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