和夏天说一句拜托
数据分析师
京东 · 1年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
编程上，熟练运用 SQL 精准查询数据，Python 与spss用于复杂的数据分析与算法实现，大幅提升数据处理效率。Excel 操作娴熟，熟练使用数据透视表、统计函数等，深度剖析数据价值。统计学基础扎实，能依据数据特征构建精准模型，预测趋势走向。在可视化呈现方面，擅长用 Tableau 等软件，将枯燥数据转化为直观图表，让洞察一目了然，为企业决策提供有力支撑，驱动业务高效发展。
项目经验
1、电信用户流失情况分析，通过已知用户特征预测用户流失情况
• 数据分析：利用python对7000条用户流失数据进行重复值，缺失值，异常值清洗，分别利用python和tableua数据可视化，采用多模型比较模拟效度
• 项目结果：使用xgboost模型预测效果最好，预测准确率达到86%
• 数据分析：利用python对7000条用户流失数据进行重复值，缺失值，异常值清洗，分别利用python和tableua数据可视化，采用多模型比较模拟效度
• 项目结果：使用xgboost模型预测效果最好，预测准确率达到86%
和夏天说一句拜托
数据分析师 · 1年经验 · 京东
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
编程上，熟练运用 SQL 精准查询数据，Python 与spss用于复杂的数据分析与算法实现，大幅提升数据处理效率。Excel 操作娴熟，熟练使用数据透视表、统计函数等，深度剖析数据价值。统计学基础扎实，能依据数据特征构建精准模型，预测趋势走向。在可视化呈现方面，擅长用 Tableau 等软件，将枯燥数据转化为直观图表，让洞察一目了然，为企业决策提供有力支撑，驱动业务高效发展。
项目经验
1、电信用户流失情况分析，通过已知用户特征预测用户流失情况
• 数据分析：利用python对7000条用户流失数据进行重复值，缺失值，异常值清洗，分别利用python和tableua数据可视化，采用多模型比较模拟效度
• 项目结果：使用xgboost模型预测效果最好，预测准确率达到86%
• 数据分析：利用python对7000条用户流失数据进行重复值，缺失值，异常值清洗，分别利用python和tableua数据可视化，采用多模型比较模拟效度
• 项目结果：使用xgboost模型预测效果最好，预测准确率达到86%
立即沟通
