Joe
数据分析师
百度 · 5年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
1、数据采集：淘宝网华为手机、51job网电商类职位、链家背景租房、东方财富网上证指数等项目爬虫经验；
2、数据预处理：分为数值型和字符型数据；对前者，一般有去重、补缺、标准化；后者会根据项目具体情况而定；
3、建模：常用分类、聚类模型，多元线性回归、时间序列模型、生成模型，正态分布检验等
4、可视化：根据项目需求定，常用有matplotlib、seaborn和pyechart
5、评价：常用的评价指标
2、数据预处理：分为数值型和字符型数据；对前者，一般有去重、补缺、标准化；后者会根据项目具体情况而定；
3、建模：常用分类、聚类模型，多元线性回归、时间序列模型、生成模型，正态分布检验等
4、可视化：根据项目需求定，常用有matplotlib、seaborn和pyechart
5、评价：常用的评价指标
项目经验
1、数据采集：淘宝网华为手机、51job网电商类职位、链家背景租房、东方财富网上证指数等项目爬虫经验；
2、数据预处理：分为数值型和字符型数据；对前者，一般有去重、补缺、标准化；后者会根据项目具体情况而定；
3、建模：常用分类、聚类模型，多元线性回归、时间序列模型、生成模型，正态分布检验等
4、可视化：根据项目需求定，常用有matplotlib、seaborn和pyechart
5、评价：常用的评价指标
2、数据预处理：分为数值型和字符型数据；对前者，一般有去重、补缺、标准化；后者会根据项目具体情况而定；
3、建模：常用分类、聚类模型，多元线性回归、时间序列模型、生成模型，正态分布检验等
4、可视化：根据项目需求定，常用有matplotlib、seaborn和pyechart
5、评价：常用的评价指标
Joe
数据分析师 · 5年经验 · 百度
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2、数据预处理：分为数值型和字符型数据；对前者，一般有去重、补缺、标准化；后者会根据项目具体情况而定；
3、建模：常用分类、聚类模型，多元线性回归、时间序列模型、生成模型，正态分布检验等
4、可视化：根据项目需求定，常用有matplotlib、seaborn和pyechart
5、评价：常用的评价指标
2、数据预处理：分为数值型和字符型数据；对前者，一般有去重、补缺、标准化；后者会根据项目具体情况而定；
3、建模：常用分类、聚类模型，多元线性回归、时间序列模型、生成模型，正态分布检验等
4、可视化：根据项目需求定，常用有matplotlib、seaborn和pyechart
5、评价：常用的评价指标
项目经验
1、数据采集：淘宝网华为手机、51job网电商类职位、链家背景租房、东方财富网上证指数等项目爬虫经验；
2、数据预处理：分为数值型和字符型数据；对前者，一般有去重、补缺、标准化；后者会根据项目具体情况而定；
3、建模：常用分类、聚类模型，多元线性回归、时间序列模型、生成模型，正态分布检验等
4、可视化：根据项目需求定，常用有matplotlib、seaborn和pyechart
5、评价：常用的评价指标
2、数据预处理：分为数值型和字符型数据；对前者，一般有去重、补缺、标准化；后者会根据项目具体情况而定；
3、建模：常用分类、聚类模型，多元线性回归、时间序列模型、生成模型，正态分布检验等
4、可视化：根据项目需求定，常用有matplotlib、seaborn和pyechart
5、评价：常用的评价指标
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