乌镇丶永无邵雪
1月前来过
全职 · 400/日  ·  8700/月
工作时间: 工作日17:30-24:00、周末00:00-24:00工作地点: 远程
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个人介绍

我是程序员客栈的【乌镇丶永无邵雪】,一名【IT工程师】; 我毕业于【合肥学院】,担任过【中国联通】的【IT工程师】; 负责过【基于机器学习的满意度分析】,【数据爬虫采集】,【办公小程序】的开发; 熟练使用【python】,【爬虫】,【前端】,【uniapp】; 如果我能帮上您的忙,请点击“立即预约”或“发布需求”!

工作经历

  • 2015-09-01 -至今中国联通IT

    监控全网KPI指标,收集话务统计数据,并对数据进行挖掘分析,处理网络中出现的接通率、掉线、互操作等问题,通过对TOP小区的统计分析处理,制定全面有效的优化方案,并进行优化调整,提升网络质量;针对VIP用户所在小区进行优化,处理投诉,保证VIP用户在芜湖地区的网络感知。结合公司方向探索网优智能化,如基站隐形故障预测分析,网络KPI指标预测分析,通过算法模型的部署,对网络可能出现的问题进行提前预警,有效阻断网络故障的产生。同时负责公司信息化及大数据分析,熟练使用python进行数据分析,用户离网预测,客户满意度预测等算法模型设计部署,为公司运营提供数据支撑.

教育经历

  • 2011-09-01 - 2015-07-01合肥学院电子信息工程本科

技能

uniapp
深度学习
HTML5
CSS
机器学习
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作品
办公小程序

大量企业员工内部数据分析基本使用的是原始的excel表格工具,当碰到数据量大,数据表格特别多的时候,员工处理起来就比较困难。通过python开发相关办公小程序。主要功能将员工工作的数据分析过程封装成exe程序,员工双击运行程序后自动生成分析结果。

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2024-02-19 10:12
基于selenium的信息采集项目

自动分析公共交易资源网站数据,可设定目标项目或目标中标单位,采集网站招标文件,采购需求以及中标信息,便于企业实时了解项目信息。

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2024-02-19 10:08
基于机器学习xgboost的用户满意度预测

采集用户多维度感知指标数据,构建机器学习算法模型xgboost,经过多轮特征分析,数据挖掘,模型训练,效果验证和模型优化,模型评价指标MAE为2.40,模型部署后每月预测用户满意度得分,从而有效采取措施对用户进行维系,提升整体用户感知和满意度,降低用户离网率。

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2024-02-19 10:02
更新于: 02-19 浏览: 106