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1月前来过
数据分析师
广州全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
工作时间: 周末09:30-17:30工作地点:
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个人介绍
数据分析师在职；熟悉 python 数据分析，了解 python 数据分析的一些常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则)，了解一些常用的可视化分析方法，seaborn,tableau等；熟悉爬虫，熟悉常用的爬虫方法( requests Selenium Scrapy )等；熟悉Linux操作系统；有扎实的数据结构基础。
工作经历
2022-09-01 -至今宜通衡睿科技有限公司数据分析师
持续审计，参与中国移动广东公司内审部持续审计项目小组，负责持续审计等工作，具体为参与审计项目，为数据审计提供意见，协助出具持续审计报告，协助进行集团系统数据治理，核对审计报告。 数据分析，对审计相关数据进行分析，利用 sql、python 等对数据进行筛选、核查，利用 SQL、EXCEL 等对数据进行处理。兼任中国移动省公司内审部助理，负责提单取数、核对整理数据、账号安全，协助进行数据安全相关工作。
教育经历
2018-09-01 - 2022-07-01广州商学院数据科学与大数据技术本科
数据科学与大数据技术专业，在校主修课程有数据库原理与应用、数据采集技术、大数据分析与应用、数据可视化技术、web应用开发、人工智能应用技术等
技能
作品
利用深度学习中的卷积神经网络以及图像处理的技术，将从网上获取到字母图片数据集进行图像识别，包括对原图像的进行预处理，用tensorflow对进行图像识别时，还将采用卷积神经网络来构建模型，本次实验将分为未采用卷积神经网络进行图像识别，采用卷积神经网络以及采用卷积神经网络加数据增强这几个步骤，依次对比各种训练方法对图像识别的准确率。
02023-07-31 22:16
采用DataCo Global 公司使用的供应链数据集，对数据集客户细分分析，目的是使公司更好地了解其客户，并针对他们提高客户响应能力和公司收入。由于分析数据有很多选择，很难决定使用哪种方法和机器学习模型，因为模型的性能随数据中可用的参数变化而变化。所以同时比较9种流行的机器学习分类器，以找出哪种机器学习模式的效能更佳。由于所使用的数据集与供应链相关，因此对重要参数进行检测，并使用该数据集训练机器学习模型，以检测欺诈交易、订单延迟交货。本项目使用的机器学习分类器有Logistic回归、线性判别分析、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、k-近邻、随机森林分类、extra树分类、极端梯度增强、，决策树分类用于欺诈检测，并根据准确率、召回分数和F1分数预测延迟交货。 具体实现步骤是先对数据集进行一个探索性分析，查看数据集的变量，去更加深入探究各个变量间的联系，并对数据集的部分信息进行可视化展示，构建分类模型
02023-07-30 22:37
爬取步骤： 1、首先cmd启动scrapy，生成爬取去哪儿网的scrapy文件夹，包含spider、pipline、setting等文件，指定域名。 2、编写主要爬虫文件spider，首先爬取主页上的字段信息以及详细页的网址，然后获取到详细页的网址后，通过回调函数进入到详细页爬取。主页爬取采用re。 3、在进入到详细页之前，大部分详细页网站会被重定向到一个中间页面，中间页面里有详细页的网址，通过re获取到所要的 详细页网址，继续通过回调函数进入详细页 4、进入到详细页后，通过response返回的内容获取到要爬取的 字段信息，接着发现部分信息需要更进一步到动态加载内容中获取，继续用回调函数进入到动态加载网页中 5、进入到动态加载网页需要携带参数、携带参数进入后通过json转换获取到要爬取的评论数等信息 6、在setting里设置请求头和代理ip池，并且到midware中间件设置爬取时更换ip 7、设置item和pipline将数据保存到csv文件中去
02023-07-30 22:22
