作为大数据专业在读学生,我系统掌握了 Python 核心编程技术,能熟练运用requests、Scrapy框架进行多场景网络数据爬取,包括动态网页渲染内容抓取、API 接口数据获取,并能通过代理池、User-Agent 随机切换等方式应对反爬机制。在数据处理环节,精通Pandas、NumPy进行数据清洗,可高效处理缺失值、异常值与重复数据,完成数据标准化与转换;同时熟练使用Matplotlib、Seaborn、Plotly实现数据可视化,能生成折线图、柱状图、热力图及交互式仪表盘,直观呈现数据规律。此外,我还掌握 JavaWeb 编程技术,熟悉MVC框架进行后端开发,能运用MySQL设计数据库结构并编写查询语句,具备前后端数据交互的全流程开发能力。通过课程实践与自主项目,已形成从数据获取、处理分析到应用开发的完整技术链,可独立完成中小型数据类项目开发。
电商平台用户行为分析项目:使用 Scrapy 框架爬取某电商平台商品信息及用户评论数据(累计抓取有效数据 10 万 + 条),通过 Pandas 进行数据清洗,剔除无效评论与重复记录,运用词云分析工具提取用户关注点,结合 Matplotlib 绘制用户购买时段分布、商品评分趋势等可视化图表,最终形成包含用户偏好与产品改进建议的分析报告,为模拟店铺运营策略调整提供数据支持。
农业数据可视化系统:采用 JavaWeb 技术搭建后端服务,通过 MVC架构 实现用户信息管理与数据接口开发,使用 MySQL 存储二手商品交易数据;前端调用 Python 数据接口,利用 Plotly 生成交易热度地图、品类占比环形图等动态可视化组件,实现校园内二手交易数据的实时展示与趋势预测,系统在学院创新项目评比中获二等奖。
天气数据爬取与分析工具:独立开发的 Python 工具可定时爬取多个城市的历史天气数据,通过 Pandas 对温度、降水等数据进行清洗与标准化处理,运用时间序列分析方法挖掘季节性气候特征,最终以 Seaborn 绘制多年温度变化曲线,工具被班级用于气候相关课程的数据分析实践。
该系统是一款综合性NBA体育资讯平台,采用MVC架构与JSP+Servlet+JavaBean技术栈开发,整合了用户管理、球队数据、球员统计、比赛赛程及新闻互动五大核心模块。用户可实现注册登录、查询30支球队详情、浏览球员数据(如得分、篮板等)、查看赛程与比赛结果,并参与新闻评论
该作品是基于ROS框架开发的智能机器人系统,专为模拟城市场景设计,可实现自主导航、多任务协同处理。系统集成机器视觉与运动控制技术,能完成S弯道、双边桥等复杂地形穿越,精准识别红绿灯、人群、楼宇、垃圾桶等目标,同时执行物资运输、火灾预警等任务,通过Python实现算法逻辑与模块协同