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Python数据分析
- 公司信息：
- 智慧云未来科技（北京）有限公司
- 工作经验：
- 2年
- 兼职日薪：
- 500元/8小时
- 兼职时间：
- 周六
- 周日
- 所在区域：
- 其他
- 全区
技术能力
Python 编程语言
NumPy / Pandas（数据处理）
Matplotlib / Seaborn（数据可视化）
Scikit-learn / TensorFlow / PyTorch（机器学习/深度学习）
PySpark / Dask（大数据处理）
Flask / FastAPI（Web开发）
Requests / BeautifulSoup / Scrapy（网络爬虫）
SQLAlchemy / Django ORM（数据库操作）
Jupyter Notebook / VS Code / PyCharm（开发环境）
项目经验
一、项目名称：用户行为数据分析
技术栈：Python, Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户行为日志进行清洗、聚合与统计分析，提取关键指标如用户活跃度、留存率等。
利用 Matplotlib 绘制用户行为趋势图，辅助业务决策。
在 Jupyter Notebook 中完成整个分析流程，形成完整的分析报告。
二、项目名称：基于 PySpark 的日志分析系统
技术栈：Python, PySpark, Spark SQL, HDFS
职责与成果：
使用 PySpark 构建分布式日志处理流水线，实现对海量日志文件的快速解析与统计。
利用 Spark SQL 实现复杂查询，提升数据处理效率。
将结果写入 Hive 表，供后续 BI 工具使用。
三、机器学习项目
项目名称：电商用户购买预测模型
技术栈：Python, Scikit-learn, Pandas, Jupyter Notebook
职责与成果：
使用 Pandas 对用户历史交易数据进行特征工程，构建分类模型。
应用逻辑回归、随机森林等算法进行用户购买行为预测。
通过交叉验证优化模型参数，最终达到 85% 以上的准确率
案例展示
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电商用户行为分析与销售预测
1.电商用户行为分析与销售预测 2. 项目简介 本项目基于某电商平台的用户行为日志和销售数据，使用 Python 进行数据清洗、可视化分析，并构建简单的销售预测模型，为运营决策提供数据支持。 3. 技术栈 Python Pandas NumPy Matplo
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对用户行为数据进行深度分析
项目目标： 构建数据清洗与处理流程 实现关键指标的可视化展示 提供可交互的数据分析仪表盘 核心功能模块： 数据采集与清洗 使用Pandas读取CSV文件并进行缺失值处理 对异常值进行识别与修正 数据标准化处理（如归一化、分箱） 数据分析： 用户行为分析
