1、人流预测模型
开发工具：hive+pycharm+mysql
开发语言：hql+sql+python
项目描述：基于历史人流数据，以及节假日、天气等多维度数据预测未来三小时人流量数据。解决旅游数据下发不准确、延迟高等问题，先后支撑项目金额达千余万。
主要职责：
1）数据库的搭建与开发，天气数据的爬取处理，并导入数据库；
2）节假日数据标注并形成one-hot编码；
3）人流量预测模型的开发。（LSTM）
2、基于基站位置数据的人群运动驻留判别模型
开发工具：hive+jupyter
开发语言：hql+python
项目描述：基于基站位置数据，判定用户的运动静止状态，并找出其驻留点。解决基站数据切换快、干扰数据多、乒乓效应强的问题，形成底层驻留表，支撑公司数百个项目。
主要职责：
1）利用前后位置点形成的角度+驻留时间+连接次数对位置数据进行过滤；
2）数据量少时，采用geohash编码算法判断运动静止；
3）数据量多时，将时间维度考虑在内，采用DBSCAN建立聚类模型。
3、敏感人物及敏感标识排查系统
开发工具：pycharm
项目描述：为电视台采编、播出入库等业务流程开发的目标人脸和目标标识检测识别系统。项目主要包括人脸识别和标识识别两部分，最终获取收入200余万元。
主要职责：1）视频切帧算法的开发与优化；(OpenCV、FFmpeg)
2)人脸检测部分的开发;(SSD+MobileNet进行人脸检测，Dlib进行关键点定位)
3)人脸识别部分的开发;(Inception-ResNet-V1、AMsoftmax算法对脸部图像生成特征向量)
4)敏感标识的标注工作;(LabelImg)
5)敏感标识识别算法的开发。(Yolo)
4、交通运输部交通大屏项目
开发工具：hive+pycharm
开发语言：hql+python
项目描述：以海量信令数据为基础，与国家发改委和交通运输部发布的日客运量数据等官方数据融合，形成全国客流大数据监测分析与决策支持平台，先后支撑3年，获取收入200余万元。
主要职责：
1）负责制定春运期间各项统计指标口径，如返程率、返乡人口、空城率、复工率等等；
2）根据制定的口径开发数十个数据模型，数据存储在hive仓库中；
3）将数据推送至mysql数据库，实时监测。
5、基于移动通信大数据的灾区人口受灾情况评估方法研究
开发工具：hive+jupyter
开发语言：hql+python
项目描述：国家应急管理部减灾中心课题，基于移动通信大数据对地震、爆炸、煤矿失事、洪涝等灾害后相关地区做灾情统计分析，获取收入近300万元。
主要职责：
1）人群基础属性统计分析；（年龄、性别、消费状况等属性的分布）
2）受灾前后的人群属性变化分析；（运动距离、上网流量、所关注APP类别的变化）
3）疑似伤亡人群统计分析；
4）疑似失联人群统计分析；
5）拨打救援电话人群统计；
6）人群聚集地统计；（将受灾地区以500m半径的六边形栅格铺满，统计每个栅格的人流变化）
7）撰写报告，项目完结良好。