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重庆其它兼职程序员

ID：408410

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数据分析师

公司信息：
瀚海睿智

工作经验：
1年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日

所在区域：
重庆
全区

技术能力

我精通以Python为核心的数据分析技术栈，能够高效地进行数据清洗、处理、分析与可视化。核心工具包括：Pandas，用于数据操纵与分析，擅长处理缺失值、数据合并、分组聚合及时间序列分析；NumPy，为大规模数值计算提供基础支持；Matplotlib 和 Seaborn，用于创建清晰、美观的静态图表以揭示数据分布与规律；Plotly，则用于制作交互式可视化图表，提升数据探索体验和报告展示效果。在数据分析的进阶层面，我熟练掌握 Scikit-learn 库，能够运用多种统计与机器学习模型进行数据挖掘、预测分析（如分类、回归）与客户分群（聚类分析），并完成模型的评估与优化。同时，我具备使用 Jupyter Notebook / JupyterLab 进行探索性数据分析（EDA）和撰写可复现分析报告的能力。
此外，我熟悉从多种数据源（如 SQL数据库、CSV、Excel、JSON等）获取数据，并能将分析结果有效转化为具有商业价值的洞察与可行性建议，为决策提供坚实的数据支撑。

项目经验

电商用户行为分析与销售预测项目：
在该项目中，我负责为一家中型电商企业构建了一套端到端的数据分析解决方案，旨在提升销售业绩与用户运营效率。
核心工作与成果：
数据整合与清洗：我利用 Pandas 和 SQL 从公司的数据库、日志文件等多个异构数据源中，提取并清洗了超过百万条的用户交易与行为数据，处理了数据缺失与异常值问题，为后续分析奠定了高质量的数据基础。
用户画像与行为洞察：通过 RFM模型对用户进行分层，并运用 Seaborn 和 Plotly 进行可视化分析，精准识别出高价值用户群体及其购买偏好。通过分析用户的浏览路径和转化漏斗，我发现“购物车页面”是主要的流失环节，该结论直接引导运营团队优化页面设计，使最终下单转化率提升了约15%。
销售预测模型：我基于历史销售数据，使用 Scikit-learn 构建了时间序列预测模型，对未来一个季度的商品需求量进行预测。该模型的预测准确率达到90%以上，为公司的库存管理和采购计划提供了关键的数据依据，成功将库存周转率提高了20%。
本项目不仅展示了我在Python数据分析全流程（从数据获取、清洗到建模与可视化）上的娴熟技能，更体现了我将数据洞察转化为实际商业价值的强大能力。

案例展示

电商销售分析，Python数据可视化分析

金融数据建模与分析：我构建了一个专业的股票分析器（Nungaeinnesurrineanalyzer），能够对上市公司（如宁德时代）的股价进行全面的离线分析。该系统成功生成了超过1000个交易日的模拟数据，并自动计算出关键指标，如日收益率、年化收益率（62.43%）、年化波动率
电商销售分析，Python数据可视化分析

金融数据建模与分析：我构建了一个专业的股票分析器（Nungaeinnesurrineanalyzer），能够对上市公司（如宁德时代）的股价进行全面的离线分析。该系统成功生成了超过1000个交易日的模拟数据，并自动计算出关键指标，如日收益率、年化收益率（62.43%）、年化波动率