梦蝶
教师
攀枝花学院 · 8年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
西安
时间：
可工作日远程可工作日驻场（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
西安交通大学学历，擅长数值模拟和机器学习数据挖掘方面的工作，有丰富的项目开发经验。数值模拟：流体和热分析；机器学习：实现完成「数据接入 → 清洗建模 → 分析 → 可视化 → 报告 → 决策建议」的完整闭环， 扎实的数据建模功底，DS→DWD→DWS→ADS 分层数仓，统一交易事实宽表，口径一致可追溯，下面是常用的算法与统计方法：
- **预测**：Prophet 时序建模（含置信区间）、Gompertz/Bass 增长曲线拟合并按 AIC 自动选优
- **聚类**：K-Means + StandardScaler 识别爆款/平销/昙花/长尾四类 SKU 形态
- **归因**：首次/末次/线性/时间衰减四模型交叉验证，识别渠道真实角色（冷启动 vs 临门一脚）
- **风控**：Altman Z-Score 破产预警、95% 置信带偏离检测（DECLINE/SURGE 预警）
- **优化**：安全库存/再订货点模型、PuLP 预算约束下促销分配（ROI≈1.5），有兴趣的话可以发项目报告查看。
- **预测**：Prophet 时序建模（含置信区间）、Gompertz/Bass 增长曲线拟合并按 AIC 自动选优
- **聚类**：K-Means + StandardScaler 识别爆款/平销/昙花/长尾四类 SKU 形态
- **归因**：首次/末次/线性/时间衰减四模型交叉验证，识别渠道真实角色（冷启动 vs 临门一脚）
- **风控**：Altman Z-Score 破产预警、95% 置信带偏离检测（DECLINE/SURGE 预警）
- **优化**：安全库存/再订货点模型、PuLP 预算约束下促销分配（ROI≈1.5），有兴趣的话可以发项目报告查看。
项目经验
目前完成的项目类别有：pos餐饮店的经营平台开发，财务分析系统开发，电商智能分析平台，SKU生命周期分析系统开发以及ROI核算。以上均自主完整代码开发，并生成项目报告。
ID:438035
复制
梦蝶
教师 · 8年经验 · 攀枝花学院
0
累计接单
0
用户评价
0
被收藏
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
西安交通大学学历，擅长数值模拟和机器学习数据挖掘方面的工作，有丰富的项目开发经验。数值模拟：流体和热分析；机器学习：实现完成「数据接入 → 清洗建模 → 分析 → 可视化 → 报告 → 决策建议」的完整闭环， 扎实的数据建模功底，DS→DWD→DWS→ADS 分层数仓，统一交易事实宽表，口径一致可追溯，下面是常用的算法与统计方法：
- **预测**：Prophet 时序建模（含置信区间）、Gompertz/Bass 增长曲线拟合并按 AIC 自动选优
- **聚类**：K-Means + StandardScaler 识别爆款/平销/昙花/长尾四类 SKU 形态
- **归因**：首次/末次/线性/时间衰减四模型交叉验证，识别渠道真实角色（冷启动 vs 临门一脚）
- **风控**：Altman Z-Score 破产预警、95% 置信带偏离检测（DECLINE/SURGE 预警）
- **优化**：安全库存/再订货点模型、PuLP 预算约束下促销分配（ROI≈1.5），有兴趣的话可以发项目报告查看。
- **预测**：Prophet 时序建模（含置信区间）、Gompertz/Bass 增长曲线拟合并按 AIC 自动选优
- **聚类**：K-Means + StandardScaler 识别爆款/平销/昙花/长尾四类 SKU 形态
- **归因**：首次/末次/线性/时间衰减四模型交叉验证，识别渠道真实角色（冷启动 vs 临门一脚）
- **风控**：Altman Z-Score 破产预警、95% 置信带偏离检测（DECLINE/SURGE 预警）
- **优化**：安全库存/再订货点模型、PuLP 预算约束下促销分配（ROI≈1.5），有兴趣的话可以发项目报告查看。
项目经验
目前完成的项目类别有：pos餐饮店的经营平台开发，财务分析系统开发，电商智能分析平台，SKU生命周期分析系统开发以及ROI核算。以上均自主完整代码开发，并生成项目报告。
案例展示
电商分析
本项目面向跨境电商“数据分散、决策滞后、供应链盲目、分析无法落地”四大痛点，构建了一套覆 盖数据接入 → 清洗建模 → 五层分析 → 决策建议 → 监控预警的工业级自动化分析管道，内容包括：描述性分析：经营大盘；探索性分析：分布、结构与规律；诊断性分析：归因、漏斗与物流；预测性
pos餐饮经营分析
项目是针对餐饮业pos数据，分析经营平台。采用的分析方法是：描述性分析：按商品、时段、支付方式分组统计销量与销售额，刻画经营特征；关联规则挖掘：以 TransactionEncoder 对交易做 one-hot 编码，采用 Apriori 算法（min_support = 0.
SKU 生命周期分析系统
本项目以日度销量与库存数据为输入，构建了一套覆盖"清洗 → 特征 → 聚类 → 曲线拟合 → 预测 → 增量更新 → 预警"的自动化量化分析系统，为备货、补货和淘汰决策提供数据支撑。完成如下内容：1.科学划分每个 SKU 的生命周期阶段（导入 / 成长 / 成
基于全生命周期价值营销归因与预算优化
传统「单次投放ROI」只看短期首购收入，容易误判渠道价值。本项目全生命周期视角：从「首购 ROI」升级到「LTV ROI」，避免短期主义误判。多维度交叉验证：LTV-aware ROI + LTV/CAC + 多期动态 + 归因分析，四维度相互印证。量化决策框架：双阈值决策矩阵、
财务报表分析
财务报表分析是投资研究与公司经营决策的基础工作，但传统人工分析存在三大痛点： • 指标计算繁琐：一套完整的财务指标体系（盈利、偿债、营运、现金流、风险预警）涉及数十项公 式，手工计算易错且难以规模化； • 分析框架缺失：单点指标无法回答"ROE 由什么驱动&quo
立即沟通
