担任角色:前端开发 技术栈:Vue、Js、Uniapp、JQuery、ES6、ColorUI等工作内容: 1:对新旧项目维护、优化产品性能、提高代码质量及复用性,保证高效的前端性能 2:开拍倒计时,历史记录,个人中心,购物车,收银,签到,积分,迭代等 3:紧密与UI设计师合作,精确实现设计图中的前端功能,确保视觉效果与交互体验的 一致性 4:利用Vue前端框架封装高效、可复用的组件 5:负责执行全面的单元测试,确保代码质量;及时响应并修复发现的问题,确保系统稳定运行工作职责 组件化开发:抽出可复用性强、易于维护的组件,以及复杂组件间的数据传递控制, 跨端:实现跨端与Andro...
项目:安吉本地生活服务平台 一、平台核心功能亮点 全域生活服务覆盖: 门店系统:整合超市、外卖、医药等多业态门店,支持商品管理、订单处理、核销追踪(商家端)。 直销大厅:提供拼团、抢购、砍价、会员卡等营销工具,助力商家精准营销。 旅游酒店:本地商城:展示景点门票、酒店预订、土特产专区,支持LBS定位推荐“附近好物”。 招聘与信息发布:类58同城模式,覆盖求职招聘、房屋租售等50+垂直类目,支持信息付费置顶变现。 本地论坛:增加粘性和好物交流等 多端协同与智能调度: 代理商管理台:独立城市后台,实现财务结算、商家审核、数据统计一体化。 骑手端小程序:集成抢单导...
项目目标: 构建数据清洗与处理流程 实现关键指标的可视化展示 提供可交互的数据分析仪表盘 核心功能模块: 数据采集与清洗 使用Pandas读取CSV文件并进行缺失值处理 对异常值进行识别与修正 数据标准化处理(如归一化、分箱) 数据分析: 用户行为分析(点击率、停留时长、转化率) 销售趋势分析(按日/周/月统计) 用户画像构建(基于RFM模型) 可视化展示 使用Matplotlib和Seaborn生成静态图表 使用Plotly构建交互式图表 集成Flask框架实现Web端展示 项目成果与价值 交付成果: 完整的数据分析报告(含图表与结论) 可...
1.电商用户行为分析与销售预测 2. 项目简介 本项目基于某电商平台的用户行为日志和销售数据,使用 Python 进行数据清洗、可视化分析,并构建简单的销售预测模型,为运营决策提供数据支持。 3. 技术栈 Python Pandas NumPy Matplotlib / Seaborn Scikit-learn Jupyter Notebook 4. 项目职责 数据清洗:处理缺失值、异常值,统一数据格式。 数据探索:通过统计分析了解用户行为特征。 可视化分析:使用 Matplotlib 和 Seaborn 绘制用户画像、销售趋势图等。 模型构建:使用线性回归...