Condor
数据分析
网易 · 5年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
其他 全区
时间：
下班后
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
① 具备VBA批量数据处理能力；
② 熟练运用Excel基本函数及数据透视表；
③ 运用Power Query进行数据规范化整理，Power Pivot数据建模，采用Power BI进行可视化呈现；
④ 能够运用Power BI及Tableau可视化工具进行数据可视化；
⑤ 利用Python进行数据处理，运用Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly可视化库进行可视化。
⑥ 利用Selenium爬虫技术进行商品数据爬取，并对其数据进行有效清洗处理，最终得到完整商品报价表。
② 熟练运用Excel基本函数及数据透视表；
③ 运用Power Query进行数据规范化整理，Power Pivot数据建模，采用Power BI进行可视化呈现；
④ 能够运用Power BI及Tableau可视化工具进行数据可视化；
⑤ 利用Python进行数据处理，运用Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly可视化库进行可视化。
⑥ 利用Selenium爬虫技术进行商品数据爬取，并对其数据进行有效清洗处理，最终得到完整商品报价表。
项目经验
针对上百只产品数据，运用VBA进行批量提取与分析，对临界（或不合格）数据予以警示标注，将相应数据自动填写入《XXX随行文件》、《XXX测试报告》及《XXX验收报告》相应位置。
运用Power Query对XXX公司销售数据规范化整理，Power Pivot建立数据模型及相应目标完成度KPI，采用Power BI呈现各地销售代表销售目标完成情况、各省份销售情况分布图、各销售产品树状图，并通过月份切片器，实现三图联动效果。
通过采用Pandas数据透视表对500强企业进行分析，洞悉行业发展动态，选取数量最多的15个行业，并可视化。
运用Power Query对XXX公司销售数据规范化整理，Power Pivot建立数据模型及相应目标完成度KPI，采用Power BI呈现各地销售代表销售目标完成情况、各省份销售情况分布图、各销售产品树状图，并通过月份切片器，实现三图联动效果。
通过采用Pandas数据透视表对500强企业进行分析，洞悉行业发展动态，选取数量最多的15个行业，并可视化。
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ID:278083
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Condor
数据分析 · 5年经验 · 网易
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技术能力
① 具备VBA批量数据处理能力；
② 熟练运用Excel基本函数及数据透视表；
③ 运用Power Query进行数据规范化整理，Power Pivot数据建模，采用Power BI进行可视化呈现；
④ 能够运用Power BI及Tableau可视化工具进行数据可视化；
⑤ 利用Python进行数据处理，运用Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly可视化库进行可视化。
⑥ 利用Selenium爬虫技术进行商品数据爬取，并对其数据进行有效清洗处理，最终得到完整商品报价表。
② 熟练运用Excel基本函数及数据透视表；
③ 运用Power Query进行数据规范化整理，Power Pivot数据建模，采用Power BI进行可视化呈现；
④ 能够运用Power BI及Tableau可视化工具进行数据可视化；
⑤ 利用Python进行数据处理，运用Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly可视化库进行可视化。
⑥ 利用Selenium爬虫技术进行商品数据爬取，并对其数据进行有效清洗处理，最终得到完整商品报价表。
项目经验
针对上百只产品数据，运用VBA进行批量提取与分析，对临界（或不合格）数据予以警示标注，将相应数据自动填写入《XXX随行文件》、《XXX测试报告》及《XXX验收报告》相应位置。
运用Power Query对XXX公司销售数据规范化整理，Power Pivot建立数据模型及相应目标完成度KPI，采用Power BI呈现各地销售代表销售目标完成情况、各省份销售情况分布图、各销售产品树状图，并通过月份切片器，实现三图联动效果。
通过采用Pandas数据透视表对500强企业进行分析，洞悉行业发展动态，选取数量最多的15个行业，并可视化。
运用Power Query对XXX公司销售数据规范化整理，Power Pivot建立数据模型及相应目标完成度KPI，采用Power BI呈现各地销售代表销售目标完成情况、各省份销售情况分布图、各销售产品树状图，并通过月份切片器，实现三图联动效果。
通过采用Pandas数据透视表对500强企业进行分析，洞悉行业发展动态，选取数量最多的15个行业，并可视化。
案例展示
销售数据可视化
本例以2018年XXX公司的自行车销售数据为基础，采用Microsoft家族的系列产品进行数据可视化。如下图所示将分三步完成：第一步通过Power Query数据获取，并对数据进行规范化整理；第二步通过Power Pivot建模；最后将完成建模的数据导入Power BI进行可视化
数据可视化
图1为某销售公司2018年销售目标完成情况，各省销售情况分布图及各型产品销售金额树状图。本例通过Power Query数据获取，并对数据进行规范化整理，运用过Power Pivot建模，最后将数据导入Power BI。采用月份切片器，通过不同月份的选择，呈现当月的销售目标完成情况
爬取某电商平台手机信息
采用Python自动化测试工具selenium爬取某东手机网站首页，运用Power Query进行数据规范化及清洗处理，将手机品牌、内存及价格用Tableau工具进行可视化分析。找出网站主推机型及配置，性价比较高的手机，同一配置涉及较全的品牌，为个人购机提供决策支持。
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