灌木丛大野猪
专员
中国人民保险 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
其他 全区
时间：
下班后周六周日可工作日远程可工作日驻场（离职原因）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
日常主要运用 Python 语言，编写一些脚本用于自动化办公流程。例如，通过它整合多个 Excel 表格数据，运用 Pandas 库精准筛选、清洗信息，再用 Matplotlib 生成直观的数据分析图表，让原本繁琐耗时的周度、月度数据汇总报告，在短短数小时内即可完成初步整理，为团队决策及时提供参考。熟悉 SQL 语句操作，面对数据库的查询、更新需求，能迅速定位关键数据，构建合适的查询逻辑，优化复杂的多表联查语句，保障数据提取的高效准确，曾协助排查因数据关联错误导致的业务报表偏差问题。
项目经验
在竞争激烈的电商领域，为一家专注于创意手工饰品销售的小型电商企业打造价格监控解决方案。目标是实时追踪竞品价格动态，助力企业及时调整定价策略，保持市场竞争力，同时深入分析价格趋势，为新品定价提供数据依据。
二、技术架构
数据采集层：运用 Python 的 Scrapy 框架，定制化编写蜘蛛程序，模拟用户行为精准爬取主流电商平台（如淘宝、拼多多、抖音小店等）上指定手工饰品竞品的页面信息，包括商品名称、价格、销量、店铺优惠等关键数据，通过设置合理的请求头、IP 代理池（利用免费代理 IP 结合有效性验证机制，确保稳定爬取）克服反爬虫限制。
数据存储层：将采集到的数据以结构化形式存入 MySQL 数据库，设计数据表涵盖商品基础信息、价格历史、店铺详情等字段，利用 SQLAlchemy 库实现 Python 与 MySQL 的高效交互，保障数据持久化存储与快速查询检索。
数据分析与预警层：借助 pandas 进行数据清洗、转换，按小时 / 天聚合价格数据，计算价格波动幅度；运用 matplotlib 和 plotly 可视化库绘制价格走势折线图、箱型图，直观呈现价格变化；基于预设的价格阈值规则（如竞品平均价 ±10% 作为预警区间），通过 Python 的 SMTP 库与邮件服务器对接，实现当自家商品价格偏离合理区间时，向运营团队发送实时预警邮件，邮件内容含详细价格对比图表
二、技术架构
数据采集层：运用 Python 的 Scrapy 框架，定制化编写蜘蛛程序，模拟用户行为精准爬取主流电商平台（如淘宝、拼多多、抖音小店等）上指定手工饰品竞品的页面信息，包括商品名称、价格、销量、店铺优惠等关键数据，通过设置合理的请求头、IP 代理池（利用免费代理 IP 结合有效性验证机制，确保稳定爬取）克服反爬虫限制。
数据存储层：将采集到的数据以结构化形式存入 MySQL 数据库，设计数据表涵盖商品基础信息、价格历史、店铺详情等字段，利用 SQLAlchemy 库实现 Python 与 MySQL 的高效交互，保障数据持久化存储与快速查询检索。
数据分析与预警层：借助 pandas 进行数据清洗、转换，按小时 / 天聚合价格数据，计算价格波动幅度；运用 matplotlib 和 plotly 可视化库绘制价格走势折线图、箱型图，直观呈现价格变化；基于预设的价格阈值规则（如竞品平均价 ±10% 作为预警区间），通过 Python 的 SMTP 库与邮件服务器对接，实现当自家商品价格偏离合理区间时，向运营团队发送实时预警邮件，邮件内容含详细价格对比图表
灌木丛大野猪
专员 · 1年经验 · 中国人民保险
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
日常主要运用 Python 语言，编写一些脚本用于自动化办公流程。例如，通过它整合多个 Excel 表格数据，运用 Pandas 库精准筛选、清洗信息，再用 Matplotlib 生成直观的数据分析图表，让原本繁琐耗时的周度、月度数据汇总报告，在短短数小时内即可完成初步整理，为团队决策及时提供参考。熟悉 SQL 语句操作，面对数据库的查询、更新需求，能迅速定位关键数据，构建合适的查询逻辑，优化复杂的多表联查语句，保障数据提取的高效准确，曾协助排查因数据关联错误导致的业务报表偏差问题。
项目经验
在竞争激烈的电商领域，为一家专注于创意手工饰品销售的小型电商企业打造价格监控解决方案。目标是实时追踪竞品价格动态，助力企业及时调整定价策略，保持市场竞争力，同时深入分析价格趋势，为新品定价提供数据依据。
二、技术架构
数据采集层：运用 Python 的 Scrapy 框架，定制化编写蜘蛛程序，模拟用户行为精准爬取主流电商平台（如淘宝、拼多多、抖音小店等）上指定手工饰品竞品的页面信息，包括商品名称、价格、销量、店铺优惠等关键数据，通过设置合理的请求头、IP 代理池（利用免费代理 IP 结合有效性验证机制，确保稳定爬取）克服反爬虫限制。
数据存储层：将采集到的数据以结构化形式存入 MySQL 数据库，设计数据表涵盖商品基础信息、价格历史、店铺详情等字段，利用 SQLAlchemy 库实现 Python 与 MySQL 的高效交互，保障数据持久化存储与快速查询检索。
数据分析与预警层：借助 pandas 进行数据清洗、转换，按小时 / 天聚合价格数据，计算价格波动幅度；运用 matplotlib 和 plotly 可视化库绘制价格走势折线图、箱型图，直观呈现价格变化；基于预设的价格阈值规则（如竞品平均价 ±10% 作为预警区间），通过 Python 的 SMTP 库与邮件服务器对接，实现当自家商品价格偏离合理区间时，向运营团队发送实时预警邮件，邮件内容含详细价格对比图表
二、技术架构
数据采集层：运用 Python 的 Scrapy 框架，定制化编写蜘蛛程序，模拟用户行为精准爬取主流电商平台（如淘宝、拼多多、抖音小店等）上指定手工饰品竞品的页面信息，包括商品名称、价格、销量、店铺优惠等关键数据，通过设置合理的请求头、IP 代理池（利用免费代理 IP 结合有效性验证机制，确保稳定爬取）克服反爬虫限制。
数据存储层：将采集到的数据以结构化形式存入 MySQL 数据库，设计数据表涵盖商品基础信息、价格历史、店铺详情等字段，利用 SQLAlchemy 库实现 Python 与 MySQL 的高效交互，保障数据持久化存储与快速查询检索。
数据分析与预警层：借助 pandas 进行数据清洗、转换，按小时 / 天聚合价格数据，计算价格波动幅度；运用 matplotlib 和 plotly 可视化库绘制价格走势折线图、箱型图，直观呈现价格变化；基于预设的价格阈值规则（如竞品平均价 ±10% 作为预警区间），通过 Python 的 SMTP 库与邮件服务器对接，实现当自家商品价格偏离合理区间时，向运营团队发送实时预警邮件，邮件内容含详细价格对比图表
立即沟通
