大大飞
数据主管
携程旅行 · 5年经验
日薪：
￥1000/8h
地点：
苏州 全区
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
●前端网页开发：使用 PanelUI、Django、JQuery 框架开发数据应用服务，包括数据查询、数据监控、数据采集等服务，提高了数据采集的完整性、数据查询的高效性。
●后台数据管理：基于 Snowflake 的数据库开发和 SQL 优化，使用 Snowpark 注册开发 Store Procedure，并创建 Task 来定期执行 Procedure 实现数据迁移和数据更新。
●数据报表开发：基于 PowerBI 开发 Dashboard 来多维度分析数据，实现数据可视化和关键数据指标的监控，提高数据的可读性和有效性。
●后台数据管理：基于 Snowflake 的数据库开发和 SQL 优化，使用 Snowpark 注册开发 Store Procedure，并创建 Task 来定期执行 Procedure 实现数据迁移和数据更新。
●数据报表开发：基于 PowerBI 开发 Dashboard 来多维度分析数据，实现数据可视化和关键数据指标的监控，提高数据的可读性和有效性。
项目经验
基于时间序列模型预测携程 2022 年业务量项目
项目背景与目的：携程呼叫中心的业务量具有明显的波动，会受到季节、节假日、疫情等多种因素影响。基于业务量的波动，员工的排班需求逐渐升高，现在我们想预测 2022 年业务量进行进行较为合理的人员调控，提升人员利用率。
负责内容：1）数据准备：捞取 2020~2021 年每天的业务量。2）模型选择：FB Prophet
项目成果：基于业务量预测结果，给人员排班提供参考意见,并持续按照预测结果以及业务量的同环比做相应调整。对疫情期间业务淡季的排班调整提供重要参考。
项目背景与目的：携程呼叫中心的业务量具有明显的波动，会受到季节、节假日、疫情等多种因素影响。基于业务量的波动，员工的排班需求逐渐升高，现在我们想预测 2022 年业务量进行进行较为合理的人员调控，提升人员利用率。
负责内容：1）数据准备：捞取 2020~2021 年每天的业务量。2）模型选择：FB Prophet
项目成果：基于业务量预测结果，给人员排班提供参考意见,并持续按照预测结果以及业务量的同环比做相应调整。对疫情期间业务淡季的排班调整提供重要参考。
大大飞
数据主管 · 5年经验 · 携程旅行
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技术能力
●前端网页开发：使用 PanelUI、Django、JQuery 框架开发数据应用服务，包括数据查询、数据监控、数据采集等服务，提高了数据采集的完整性、数据查询的高效性。
●后台数据管理：基于 Snowflake 的数据库开发和 SQL 优化，使用 Snowpark 注册开发 Store Procedure，并创建 Task 来定期执行 Procedure 实现数据迁移和数据更新。
●数据报表开发：基于 PowerBI 开发 Dashboard 来多维度分析数据，实现数据可视化和关键数据指标的监控，提高数据的可读性和有效性。
●后台数据管理：基于 Snowflake 的数据库开发和 SQL 优化，使用 Snowpark 注册开发 Store Procedure，并创建 Task 来定期执行 Procedure 实现数据迁移和数据更新。
●数据报表开发：基于 PowerBI 开发 Dashboard 来多维度分析数据，实现数据可视化和关键数据指标的监控，提高数据的可读性和有效性。
项目经验
基于时间序列模型预测携程 2022 年业务量项目
项目背景与目的：携程呼叫中心的业务量具有明显的波动，会受到季节、节假日、疫情等多种因素影响。基于业务量的波动，员工的排班需求逐渐升高，现在我们想预测 2022 年业务量进行进行较为合理的人员调控，提升人员利用率。
负责内容：1）数据准备：捞取 2020~2021 年每天的业务量。2）模型选择：FB Prophet
项目成果：基于业务量预测结果，给人员排班提供参考意见,并持续按照预测结果以及业务量的同环比做相应调整。对疫情期间业务淡季的排班调整提供重要参考。
项目背景与目的：携程呼叫中心的业务量具有明显的波动，会受到季节、节假日、疫情等多种因素影响。基于业务量的波动，员工的排班需求逐渐升高，现在我们想预测 2022 年业务量进行进行较为合理的人员调控，提升人员利用率。
负责内容：1）数据准备：捞取 2020~2021 年每天的业务量。2）模型选择：FB Prophet
项目成果：基于业务量预测结果，给人员排班提供参考意见,并持续按照预测结果以及业务量的同环比做相应调整。对疫情期间业务淡季的排班调整提供重要参考。
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