数据分析与处理能力：
熟练掌握数据分析工具，如Excel、SQL、Python等，能够高效地进行数据提取、清洗、转换和加载（ETL）操作。
精通数据分析方法，包括描述性统计、预测分析、数据挖掘等，能够根据业务需求选择合适的分析方法。
具备数据可视化能力，能够使用图表、仪表板等工具将数据以直观的方式呈现给业务用户。
编程与脚本编写能力：
能够编写自动化脚本进行数据处理和分析。
能够从数据库中提取和查询数据。
能够根据需要进行选择和使用。
业务理解能力：
能够深入理解业务需求，将业务需求转化为数据分析任务。
熟悉所分析行业的业务背景和市场环境，能够结合行业特点进行数据分析。
能够与业务用户进行有效沟通，理解并解释数据分析结果。
数据解读与报告能力：
能够准确解读数据分析结果，发现数据中的规律和趋势。
能够根据数据分析结果撰写专业的数据分析报告，向业务用户提供有价值的洞察和建议。
能够使用PPT等工具将报告内容清晰地呈现给业务用户。
习能力与自我提升：
具备较强的学习能力，能够不断学习和掌握新的数据分析技术和方法。
关注数据分析领域的发展动态，了解最新的技术趋势和应用案例。
积极参加专业培训、研讨会等活动，与同行交流经验和技术。
其他技能：
具备良好的沟通能力和团队协作能力，能够与团队成员和业务用户进行有效的沟通和协作。
具备较强的逻辑思维能力和问题解决能力，能够独立思考和解决问题。
了解数据安全和隐私保护的相关规定和标准，确保数据分析工作的合规性。

Netflix股价预测：
利用Yahoo Finance提供的Netflix股价数据，通过时间序列分析预测未来股价走势。
项目涉及数据可视化、时间序列模型构建（如NeuralProphet）、模型优化（如optuna调参）等技术。
技术点：数据可视化（Matplotlib/Seaborn）、时间序列分析、机器学习模型调优。
电商销售数据分析：
通过对电商平台的销售数据进行深入分析，挖掘用户购买行为、产品流行趋势等信息。
项目可能涉及用户画像构建、关联规则挖掘（如Apriori算法）、销售预测等内容。
技术点：数据清洗与预处理、用户画像构建、关联规则挖掘、机器学习预测模型。