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数据分析师和爬虫开发工程师全职 · 300/日 · 6525/月信用一般
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个人介绍
我是一名精通数据分析和爬虫技术的人工智能专业学生，致力于利用数据技术解决实际问题。在数据爬取、清洗、分析和可视化方面拥有丰富的实践经验，能够高效处理大规模数据集并生成有价值的洞察。
技术技能编程语言：Python数据爬取：熟练使用requests和BeautifulSoup进行网页数据爬取，能够应对复杂的反爬机制。数据处理：熟练使用pandas库进行数据清洗、去重和处理缺失值，确保数据质量和准确性。数据分析：擅长利用Python进行多维度数据分析，揭示数据中的关键趋势和模式。数据可视化：熟练使用matplotlib和seaborn生成直观的图表，帮助用户理解数据背后的故事。项目经验二手房数据爬虫项目：目标：从贝壳网爬取二手房数据并进行分析。实现：使用Python编写爬虫，爬取小区名称、楼层、面积、朝向、房间数、总价和每平米售价等信息；清洗和处理数据，生成市场分析报告和可视化图表。结果：成功爬取并分析了大量二手房数据，提供了有价值的市场洞察，帮助用户做出明智的购房决策。其他数据分析项目：房价趋势分析：对不同地区的房价数据进行清洗和分析，生成趋势图和分布图，揭示市场变化规律。消费者行为分析：利用电商数据分析消费者行为，识别关键消费模式，帮助商家优化营销策略。教育背景本科：人工智能专业，专注于数据科学和机器学习方向，掌握了丰富的理论知识和实践技能。自我评价我是一个对数据充满热情的人，擅长从数据中提取有价值的信息，并将这些信息转化为实际的应用和决策支持。我的数据处理和分析技能使我能够在复杂的数据环境中游刃有余，为各类项目提供高效解决方案。通过不断学习和实践，我始终保持着对技术前沿的关注和追求，力求在数据科学领域取得更大的突破。
工作经历
2024-06-13 -2024-07-15南宁理工数据分析师和爬虫开发工程师
作为一名人工智能专业的学生，我的职责主要集中在数据分析、爬虫开发和项目管理方面。以下是我在这些领域的具体职责： 数据分析 数据收集与整理： 负责从各类数据源（如网站、API、数据库等）收集原始数据。 使用Python等编程语言对数据进行清洗、去重和预处理，确保数据的质量和一致性。 数据分析与建模： 使用统计分析方法和机器学习算法对数据进行深入分析，挖掘数据中的关键趋势和模式。 开发和优化预测模型，以支持业务决策和策略制定。 数据可视化： 使用matplotlib、seaborn等可视化工具，生成直观的图表和报告，展示分析结果。 创建交互式数据仪表板，帮助用户更好地理解和利用数据。 爬虫开发 需求分析： 与项目团队和利益相关者沟通，明确数据爬取的具体需求和目标。 分析目标网站的结构和内容，制定爬虫开发计划。 爬虫实现： 使用requests和BeautifulSoup等库开发高效的网页爬虫，抓取目标数据。 实现自动化爬取，包括分页抓取、反爬机制处理等，确保数据采集的全面性和准确性。 数据存储与管理： 设计和实现数据存储方案，确保爬取到的数据安全、可靠地存储。 定期维护和更新
教育经历
2022-09-01 - 2024-07-15南宁理工人工智能本科
在校期间学习人工智能专业的相关知识，能及时完成发布的学习任务，能熟练运行python
技能
作品
项目名称 二手房数据爬虫项目 项目简介 该项目旨在从贝壳网爬取二手房信息，包括小区名称、楼层、面积、朝向、房间数、总价和每平米售价等数据。通过数据清洗和分析，生成直观的市场趋势图表，帮助用户更好地了解房价动态。 功能概述 数据爬取：使用requests和BeautifulSoup库从贝壳网自动爬取二手房信息。 数据清洗：利用pandas库进行数据去重、处理缺失值和异常值。 数据分析：分析各地区的房价分布和趋势，计算平均、最高和最低价格。 数据可视化：使用matplotlib和seaborn生成图表，展示房价趋势和分布情况。 技术栈 编程语言：Python 主要库：requests, BeautifulSoup, pandas, matplotlib, seaborn 数据存储：CSV文件 项目亮点 高效自动化：实现了快速、大规模的数据爬取。 数据清洗和处理：确保了数据的高质量和准确性。 直观分析：生成清晰的图表，揭示市场趋势。 总结 本项目展示了高效的数据爬取和处理能力，并通过数据分析和可视化，提供了有价值的市场洞察，帮助用户做出更明智的购房决策。
02024-07-15 22:21
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