谁允许
无
无 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
广州
时间：
可工作日远程可工作日驻场（离职原因）可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
熟练掌握Python核心语法，具备扎实的代码编写与调试能力。主要擅长以下三大技术方向：
1. 数据采集与爬虫开发：熟练使用Requests、Scrapy、Selenium等主流框架，熟悉反爬机制应对（如IP代理池、验证码识别、动态渲染抓取）。擅长将非结构化网页数据清洗并存储至MySQL、MongoDB或Excel中。
2. 数据分析与建模：熟练使用Pandas、NumPy进行数据清洗与特征工程，掌握Scikit-learn等机器学习库，能够完成数据预测、分类、聚类等建模任务，并输出可视化报表（Matplotlib/Seaborn/Echarts）。
3. 自动化脚本开发：能够编写日常办公自动化、数据定时监控、接口自动化测试等实用脚本。
我擅长解决的问题：面对海量网页数据无法高效获取的问题、繁杂重复的Excel数据处理问题、以及业务数据的统计分析与趋势预测问题。我具备良好的逻辑思维和沟通能力，能够准确理解您的需求，按时交付高质量代码并提供完善的售后答疑。
1. 数据采集与爬虫开发：熟练使用Requests、Scrapy、Selenium等主流框架，熟悉反爬机制应对（如IP代理池、验证码识别、动态渲染抓取）。擅长将非结构化网页数据清洗并存储至MySQL、MongoDB或Excel中。
2. 数据分析与建模：熟练使用Pandas、NumPy进行数据清洗与特征工程，掌握Scikit-learn等机器学习库，能够完成数据预测、分类、聚类等建模任务，并输出可视化报表（Matplotlib/Seaborn/Echarts）。
3. 自动化脚本开发：能够编写日常办公自动化、数据定时监控、接口自动化测试等实用脚本。
我擅长解决的问题：面对海量网页数据无法高效获取的问题、繁杂重复的Excel数据处理问题、以及业务数据的统计分析与趋势预测问题。我具备良好的逻辑思维和沟通能力，能够准确理解您的需求，按时交付高质量代码并提供完善的售后答疑。
项目经验
项目一：爬虫与数据分析方向
项目名称：小红书数据采集与可视化分析系统
项目描述：
独立完成从数据抓取、清洗到可视化呈现的全流程开发，用于分析市场行情及趋势，为业务决策提供数据支撑。
技术栈：Python、Scrapy/Requests、Selenium、Pandas、MySQL、Matplotlib/Echarts
负责内容与成果：
1. 数据采集：基于 Scrapy 框架编写爬虫，成功抓取小红书维度的核心数据，日采集量可达数万条。
2. 反爬应对：针对小红书反爬机制，采用 Selenium 模拟浏览器操作、并搭建了 Cookie 池与 IP 代理池，确保爬虫高可用运行。
3. 数据清洗：使用 Pandas 对抓取到的半结构化数据进行去重、缺失值填补及格式统一，提取关键特征。
4. 可视化展示：将清洗后的数据存入 MySQL，并利用 Matplotlib 输出小红书日销量视图，最终生成直观的数据分析报告。
项目二：数据建模与算法方向
项目描述：
利用历史数据构建预测模型，帮助识别关键影响因素并输出预测结果。
技术栈：Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、XGBoost、Matplotlib
负责内容与成果：
1. 数据预处理：使用 Pandas 处理原始数据，完成缺失值填充、异常值检测与处理，并进行特征编码（One-Hot/Label Encoding）及数据标准化。
2. 特征工程：通过相关性分析与特征重要性评估，筛选出对目标变量影响最大的核心特征，有效降低了模型复杂度。
3. 模型训练与调优：分别搭建了线性回归、随机森林及 XGBoost 等多种算法模型，使用 GridSearchCV 进行交叉验证和超参数调优。
4. 成果评估：最终选定的【随机森林/XGBoost】模型在测试集上取得了良好的表现，预测准确率（或 R² 得分）达到【0.85】以上，并输出了特征重要性排序，为业务提供了参考建议。
项目三：办公自动化与脚本方向
项目名称：企业级办公自动化及数据处理脚本开发
项目描述：
针对日常办公中高频、繁琐的数据处理及网页操作任务，开发自动化脚本来提升工作效率。
技术栈：Python、Pandas、Openpyxl、Selenium、PyAutoGUI
负责内容与成果：
1. Excel 批量处理：使用 Pandas 和 Openpyxl 编写脚本，实现多个 Excel 表格的自动合并、特定字段提取、数据格式校验与跨表数据比对，将原本需要数小时的人工操作缩短至几分钟。
2. 网页自动化操作：利用 Selenium 开发自动化脚本，模拟人工完成重复性工作，且具备异常捕获与断点续传功能。
3. 文件整理：编写文件分类脚本，根据文件后缀名、创建时间或文件名关键字，自动将杂乱的文件归档至对应的文件夹中。
项目名称：小红书数据采集与可视化分析系统
项目描述：
独立完成从数据抓取、清洗到可视化呈现的全流程开发，用于分析市场行情及趋势，为业务决策提供数据支撑。
技术栈：Python、Scrapy/Requests、Selenium、Pandas、MySQL、Matplotlib/Echarts
负责内容与成果：
1. 数据采集：基于 Scrapy 框架编写爬虫，成功抓取小红书维度的核心数据，日采集量可达数万条。
2. 反爬应对：针对小红书反爬机制，采用 Selenium 模拟浏览器操作、并搭建了 Cookie 池与 IP 代理池，确保爬虫高可用运行。
3. 数据清洗：使用 Pandas 对抓取到的半结构化数据进行去重、缺失值填补及格式统一，提取关键特征。
4. 可视化展示：将清洗后的数据存入 MySQL，并利用 Matplotlib 输出小红书日销量视图，最终生成直观的数据分析报告。
项目二：数据建模与算法方向
项目描述：
利用历史数据构建预测模型，帮助识别关键影响因素并输出预测结果。
技术栈：Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、XGBoost、Matplotlib
负责内容与成果：
1. 数据预处理：使用 Pandas 处理原始数据，完成缺失值填充、异常值检测与处理，并进行特征编码（One-Hot/Label Encoding）及数据标准化。
2. 特征工程：通过相关性分析与特征重要性评估，筛选出对目标变量影响最大的核心特征，有效降低了模型复杂度。
3. 模型训练与调优：分别搭建了线性回归、随机森林及 XGBoost 等多种算法模型，使用 GridSearchCV 进行交叉验证和超参数调优。
4. 成果评估：最终选定的【随机森林/XGBoost】模型在测试集上取得了良好的表现，预测准确率（或 R² 得分）达到【0.85】以上，并输出了特征重要性排序，为业务提供了参考建议。
项目三：办公自动化与脚本方向
项目名称：企业级办公自动化及数据处理脚本开发
项目描述：
针对日常办公中高频、繁琐的数据处理及网页操作任务，开发自动化脚本来提升工作效率。
技术栈：Python、Pandas、Openpyxl、Selenium、PyAutoGUI
负责内容与成果：
1. Excel 批量处理：使用 Pandas 和 Openpyxl 编写脚本，实现多个 Excel 表格的自动合并、特定字段提取、数据格式校验与跨表数据比对，将原本需要数小时的人工操作缩短至几分钟。
2. 网页自动化操作：利用 Selenium 开发自动化脚本，模拟人工完成重复性工作，且具备异常捕获与断点续传功能。
3. 文件整理：编写文件分类脚本，根据文件后缀名、创建时间或文件名关键字，自动将杂乱的文件归档至对应的文件夹中。
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熟练掌握Python核心语法，具备扎实的代码编写与调试能力。主要擅长以下三大技术方向：
1. 数据采集与爬虫开发：熟练使用Requests、Scrapy、Selenium等主流框架，熟悉反爬机制应对（如IP代理池、验证码识别、动态渲染抓取）。擅长将非结构化网页数据清洗并存储至MySQL、MongoDB或Excel中。
2. 数据分析与建模：熟练使用Pandas、NumPy进行数据清洗与特征工程，掌握Scikit-learn等机器学习库，能够完成数据预测、分类、聚类等建模任务，并输出可视化报表（Matplotlib/Seaborn/Echarts）。
3. 自动化脚本开发：能够编写日常办公自动化、数据定时监控、接口自动化测试等实用脚本。
我擅长解决的问题：面对海量网页数据无法高效获取的问题、繁杂重复的Excel数据处理问题、以及业务数据的统计分析与趋势预测问题。我具备良好的逻辑思维和沟通能力，能够准确理解您的需求，按时交付高质量代码并提供完善的售后答疑。
1. 数据采集与爬虫开发：熟练使用Requests、Scrapy、Selenium等主流框架，熟悉反爬机制应对（如IP代理池、验证码识别、动态渲染抓取）。擅长将非结构化网页数据清洗并存储至MySQL、MongoDB或Excel中。
2. 数据分析与建模：熟练使用Pandas、NumPy进行数据清洗与特征工程，掌握Scikit-learn等机器学习库，能够完成数据预测、分类、聚类等建模任务，并输出可视化报表（Matplotlib/Seaborn/Echarts）。
3. 自动化脚本开发：能够编写日常办公自动化、数据定时监控、接口自动化测试等实用脚本。
我擅长解决的问题：面对海量网页数据无法高效获取的问题、繁杂重复的Excel数据处理问题、以及业务数据的统计分析与趋势预测问题。我具备良好的逻辑思维和沟通能力，能够准确理解您的需求，按时交付高质量代码并提供完善的售后答疑。
项目经验
项目一：爬虫与数据分析方向
项目名称：小红书数据采集与可视化分析系统
项目描述：
独立完成从数据抓取、清洗到可视化呈现的全流程开发，用于分析市场行情及趋势，为业务决策提供数据支撑。
技术栈：Python、Scrapy/Requests、Selenium、Pandas、MySQL、Matplotlib/Echarts
负责内容与成果：
1. 数据采集：基于 Scrapy 框架编写爬虫，成功抓取小红书维度的核心数据，日采集量可达数万条。
2. 反爬应对：针对小红书反爬机制，采用 Selenium 模拟浏览器操作、并搭建了 Cookie 池与 IP 代理池，确保爬虫高可用运行。
3. 数据清洗：使用 Pandas 对抓取到的半结构化数据进行去重、缺失值填补及格式统一，提取关键特征。
4. 可视化展示：将清洗后的数据存入 MySQL，并利用 Matplotlib 输出小红书日销量视图，最终生成直观的数据分析报告。
项目二：数据建模与算法方向
项目描述：
利用历史数据构建预测模型，帮助识别关键影响因素并输出预测结果。
技术栈：Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、XGBoost、Matplotlib
负责内容与成果：
1. 数据预处理：使用 Pandas 处理原始数据，完成缺失值填充、异常值检测与处理，并进行特征编码（One-Hot/Label Encoding）及数据标准化。
2. 特征工程：通过相关性分析与特征重要性评估，筛选出对目标变量影响最大的核心特征，有效降低了模型复杂度。
3. 模型训练与调优：分别搭建了线性回归、随机森林及 XGBoost 等多种算法模型，使用 GridSearchCV 进行交叉验证和超参数调优。
4. 成果评估：最终选定的【随机森林/XGBoost】模型在测试集上取得了良好的表现，预测准确率（或 R² 得分）达到【0.85】以上，并输出了特征重要性排序，为业务提供了参考建议。
项目三：办公自动化与脚本方向
项目名称：企业级办公自动化及数据处理脚本开发
项目描述：
针对日常办公中高频、繁琐的数据处理及网页操作任务，开发自动化脚本来提升工作效率。
技术栈：Python、Pandas、Openpyxl、Selenium、PyAutoGUI
负责内容与成果：
1. Excel 批量处理：使用 Pandas 和 Openpyxl 编写脚本，实现多个 Excel 表格的自动合并、特定字段提取、数据格式校验与跨表数据比对，将原本需要数小时的人工操作缩短至几分钟。
2. 网页自动化操作：利用 Selenium 开发自动化脚本，模拟人工完成重复性工作，且具备异常捕获与断点续传功能。
3. 文件整理：编写文件分类脚本，根据文件后缀名、创建时间或文件名关键字，自动将杂乱的文件归档至对应的文件夹中。
项目名称：小红书数据采集与可视化分析系统
项目描述：
独立完成从数据抓取、清洗到可视化呈现的全流程开发，用于分析市场行情及趋势，为业务决策提供数据支撑。
技术栈：Python、Scrapy/Requests、Selenium、Pandas、MySQL、Matplotlib/Echarts
负责内容与成果：
1. 数据采集：基于 Scrapy 框架编写爬虫，成功抓取小红书维度的核心数据，日采集量可达数万条。
2. 反爬应对：针对小红书反爬机制，采用 Selenium 模拟浏览器操作、并搭建了 Cookie 池与 IP 代理池，确保爬虫高可用运行。
3. 数据清洗：使用 Pandas 对抓取到的半结构化数据进行去重、缺失值填补及格式统一，提取关键特征。
4. 可视化展示：将清洗后的数据存入 MySQL，并利用 Matplotlib 输出小红书日销量视图，最终生成直观的数据分析报告。
项目二：数据建模与算法方向
项目描述：
利用历史数据构建预测模型，帮助识别关键影响因素并输出预测结果。
技术栈：Python、Pandas、NumPy、Scikit-learn、XGBoost、Matplotlib
负责内容与成果：
1. 数据预处理：使用 Pandas 处理原始数据，完成缺失值填充、异常值检测与处理，并进行特征编码（One-Hot/Label Encoding）及数据标准化。
2. 特征工程：通过相关性分析与特征重要性评估，筛选出对目标变量影响最大的核心特征，有效降低了模型复杂度。
3. 模型训练与调优：分别搭建了线性回归、随机森林及 XGBoost 等多种算法模型，使用 GridSearchCV 进行交叉验证和超参数调优。
4. 成果评估：最终选定的【随机森林/XGBoost】模型在测试集上取得了良好的表现，预测准确率（或 R² 得分）达到【0.85】以上，并输出了特征重要性排序，为业务提供了参考建议。
项目三：办公自动化与脚本方向
项目名称：企业级办公自动化及数据处理脚本开发
项目描述：
针对日常办公中高频、繁琐的数据处理及网页操作任务，开发自动化脚本来提升工作效率。
技术栈：Python、Pandas、Openpyxl、Selenium、PyAutoGUI
负责内容与成果：
1. Excel 批量处理：使用 Pandas 和 Openpyxl 编写脚本，实现多个 Excel 表格的自动合并、特定字段提取、数据格式校验与跨表数据比对，将原本需要数小时的人工操作缩短至几分钟。
2. 网页自动化操作：利用 Selenium 开发自动化脚本，模拟人工完成重复性工作，且具备异常捕获与断点续传功能。
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