掌握的技术(新手版)
作为一名积极学习、快速成长的新手,我已掌握了一系列实用的技术能力。在编程语言上,我熟练掌握Python基础语法,能够运用requests和BeautifulSoup进行简单网页数据抓取,使用Pandas完成数据清洗、整理和基础分析,例如合并表格、处理缺失值和重复值。同时,我也学习了HTML和CSS,能够搭建基础的静态网页,实现页面布局与样式美化。
在工具方面,我熟悉使用MySQL进行数据库的基本操作,包括创建表、增删改查数据,掌握基本的SQL查询语句编写;并且能够通过Navicat等可视化工具高效管理数据库。此外,我还了解Git版本控制工具,能够进行代码的提交、推送与拉取,参与简单的团队协作开发项目。虽然经验尚浅,但我保持着强烈的学习热情,持续探索新技术,渴望在实践中不断提升技术水平,为项目提供切实有效的支持 。
基于Python的电商评论情感分析系统开发
在该项目中,我主导完成了从数据采集、清洗到模型构建及可视化展示的全流程开发。首先使用Python的Scrapy框架搭建爬虫,从主流电商平台批量抓取了超10万条商品评论数据,并通过Selenium解决了动态加载页面的采集问题;利用Pandas对数据进行去重、缺失值处理及分词操作,结合SnowNLP库实现中文文本的情感极性分析,将评论分为正向、负向和中性三类。
后端基于Flask搭建API接口,实现数据的高效查询与调用;前端使用Vue.js开发交互式界面,通过ECharts展示不同商品的情感分布、高频关键词词云等可视化图表。项目最终实现了对电商评论情感的实时监测与分析,帮助商家快速掌握用户反馈,优化产品与服务。该项目不仅展现了我在数据处理、Web开发和自然语言处理等多领域的综合技术能力,也体现了将技术转化为实际业务价值的能力。