扬帆起航
python爬虫工程师
成发技术有限公司 · 2年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
山东 全区
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
熟悉统计学相关知识：各种描述性指标、参数估计方法(极大似然、最小二乘);
熟练掌握 Python 语言以及 Python 各种第三方库。
熟练使用 numpy、pandas、matplotlib、seaborn、pyecharts 等数据分析库来进行数据清洗及数据可视化。
熟练使用 Excel、PowerBI、Tableau 等数据分析相关工具，并能完成数据分析相关报告。
熟练常用的业务模型，如：RFM 用户分群模型、漏斗模型、AARRR、等算法类，
熟练使用 requests、selenium、bs4、xpath、正则等工具进行数据爬取
熟悉 Scrapy 爬虫框架的使用、熟悉常见的反爬策略和应对方法
熟练掌握 Python 语言以及 Python 各种第三方库。
熟练使用 numpy、pandas、matplotlib、seaborn、pyecharts 等数据分析库来进行数据清洗及数据可视化。
熟练使用 Excel、PowerBI、Tableau 等数据分析相关工具，并能完成数据分析相关报告。
熟练常用的业务模型，如：RFM 用户分群模型、漏斗模型、AARRR、等算法类，
熟练使用 requests、selenium、bs4、xpath、正则等工具进行数据爬取
熟悉 Scrapy 爬虫框架的使用、熟悉常见的反爬策略和应对方法
项目经验
1、负责根据既定的数据收集范围，定期进行各类相关数据的更新与汇总，并形成数据统计报告，对数据进
行整理和分析；
2、负责公司业务相关的数据提取、清洗、分析、挖掘及可视化，从数据看问题--得出结论为日常的管理策
略提供数据的支持。
竞品数据分析
项目简介：通过爬虫爬取同类公司的品牌销量、产品定价，了解市场对产品的反馈，通过分析公司产品品
类在市场的每个阶段的销售情况，做出相对应的投放策略从而提升产品的销售量。为公司提供数据支持。
相关技术： numpy、pandas、xpath、seaborn、matplotlib、requests 等
项目职责：
◼ 爬取竞品的品类数据，将竞品品类进行细分；
◼ 根据商品的销售数据，筛选合适数据特征字段；
◼ 完成整体市场分析和各子类市场潜力分析；寻找子类市场的机会点；
◼ 数据预处理: 主要工作包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理；
◼ matplotlib 可视化，并与自身的产品品类结构进行对比，找出缺失和多余的细分品类清单，再分析这些品类目前的销售趋势；
◼ 对比竞品的价格分布，分析促销的频度、深度和效果，分析品牌特征；
◼ 将结果做成可视化看板和报表形式呈现，提供给市场部和运营部做出推广策略，并为产品运营提供可
行性建议；
行整理和分析；
2、负责公司业务相关的数据提取、清洗、分析、挖掘及可视化，从数据看问题--得出结论为日常的管理策
略提供数据的支持。
竞品数据分析
项目简介：通过爬虫爬取同类公司的品牌销量、产品定价，了解市场对产品的反馈，通过分析公司产品品
类在市场的每个阶段的销售情况，做出相对应的投放策略从而提升产品的销售量。为公司提供数据支持。
相关技术： numpy、pandas、xpath、seaborn、matplotlib、requests 等
项目职责：
◼ 爬取竞品的品类数据，将竞品品类进行细分；
◼ 根据商品的销售数据，筛选合适数据特征字段；
◼ 完成整体市场分析和各子类市场潜力分析；寻找子类市场的机会点；
◼ 数据预处理: 主要工作包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理；
◼ matplotlib 可视化，并与自身的产品品类结构进行对比，找出缺失和多余的细分品类清单，再分析这些品类目前的销售趋势；
◼ 对比竞品的价格分布，分析促销的频度、深度和效果，分析品牌特征；
◼ 将结果做成可视化看板和报表形式呈现，提供给市场部和运营部做出推广策略，并为产品运营提供可
行性建议；
扬帆起航
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技术能力
熟悉统计学相关知识：各种描述性指标、参数估计方法(极大似然、最小二乘);
熟练掌握 Python 语言以及 Python 各种第三方库。
熟练使用 numpy、pandas、matplotlib、seaborn、pyecharts 等数据分析库来进行数据清洗及数据可视化。
熟练使用 Excel、PowerBI、Tableau 等数据分析相关工具，并能完成数据分析相关报告。
熟练常用的业务模型，如：RFM 用户分群模型、漏斗模型、AARRR、等算法类，
熟练使用 requests、selenium、bs4、xpath、正则等工具进行数据爬取
熟悉 Scrapy 爬虫框架的使用、熟悉常见的反爬策略和应对方法
熟练掌握 Python 语言以及 Python 各种第三方库。
熟练使用 numpy、pandas、matplotlib、seaborn、pyecharts 等数据分析库来进行数据清洗及数据可视化。
熟练使用 Excel、PowerBI、Tableau 等数据分析相关工具，并能完成数据分析相关报告。
熟练常用的业务模型，如：RFM 用户分群模型、漏斗模型、AARRR、等算法类，
熟练使用 requests、selenium、bs4、xpath、正则等工具进行数据爬取
熟悉 Scrapy 爬虫框架的使用、熟悉常见的反爬策略和应对方法
项目经验
1、负责根据既定的数据收集范围，定期进行各类相关数据的更新与汇总，并形成数据统计报告，对数据进
行整理和分析；
2、负责公司业务相关的数据提取、清洗、分析、挖掘及可视化，从数据看问题--得出结论为日常的管理策
略提供数据的支持。
竞品数据分析
项目简介：通过爬虫爬取同类公司的品牌销量、产品定价，了解市场对产品的反馈，通过分析公司产品品
类在市场的每个阶段的销售情况，做出相对应的投放策略从而提升产品的销售量。为公司提供数据支持。
相关技术： numpy、pandas、xpath、seaborn、matplotlib、requests 等
项目职责：
◼ 爬取竞品的品类数据，将竞品品类进行细分；
◼ 根据商品的销售数据，筛选合适数据特征字段；
◼ 完成整体市场分析和各子类市场潜力分析；寻找子类市场的机会点；
◼ 数据预处理: 主要工作包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理；
◼ matplotlib 可视化，并与自身的产品品类结构进行对比，找出缺失和多余的细分品类清单，再分析这些品类目前的销售趋势；
◼ 对比竞品的价格分布，分析促销的频度、深度和效果，分析品牌特征；
◼ 将结果做成可视化看板和报表形式呈现，提供给市场部和运营部做出推广策略，并为产品运营提供可
行性建议；
行整理和分析；
2、负责公司业务相关的数据提取、清洗、分析、挖掘及可视化，从数据看问题--得出结论为日常的管理策
略提供数据的支持。
竞品数据分析
项目简介：通过爬虫爬取同类公司的品牌销量、产品定价，了解市场对产品的反馈，通过分析公司产品品
类在市场的每个阶段的销售情况，做出相对应的投放策略从而提升产品的销售量。为公司提供数据支持。
相关技术： numpy、pandas、xpath、seaborn、matplotlib、requests 等
项目职责：
◼ 爬取竞品的品类数据，将竞品品类进行细分；
◼ 根据商品的销售数据，筛选合适数据特征字段；
◼ 完成整体市场分析和各子类市场潜力分析；寻找子类市场的机会点；
◼ 数据预处理: 主要工作包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理；
◼ matplotlib 可视化，并与自身的产品品类结构进行对比，找出缺失和多余的细分品类清单，再分析这些品类目前的销售趋势；
◼ 对比竞品的价格分布，分析促销的频度、深度和效果，分析品牌特征；
◼ 将结果做成可视化看板和报表形式呈现，提供给市场部和运营部做出推广策略，并为产品运营提供可
行性建议；
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