ID：297711
胡呼呼呼呼呼??
運營、數(shù)據(jù)分析
- 公司信息：
- 思考樂教育
- 工作經(jīng)驗：
- 7年
- 兼職日薪：
- 500元/8小時
- 兼職時間：
- 可工作日遠(yuǎn)程
- 所在區(qū)域：
- 深圳
- 鹽田
技術(shù)能力
具備數(shù)據(jù)分析、爬蟲的相關(guān)技術(shù)。熟練掌握Python的Numpy、Pandas、matplotlib、Sklearn模塊，可以做數(shù)據(jù)分析、可視化、建模；
可以運用PlowerBI或tableau做數(shù)據(jù)可視化；
同時掌握python多線程爬蟲，熟悉Selenium和xpath、正則表達式。
項目經(jīng)驗
一、該項目使用python語言；
二、軟件使用的模塊：
a.利用pandas進行數(shù)據(jù)處理；
b.利用matplotlib進行數(shù)據(jù)可視化；
c.利用sklearn進行數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)回歸和分類任務(wù)。
三、項目內(nèi)容：
a.對客戶數(shù)據(jù)進行分類建伯努利貝葉斯模型，預(yù)測客戶續(xù)費情況，為客戶續(xù)存率制定KPI；
b.對公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行相關(guān)性、回歸建模分析，為各部分營收指定KPI；
c.對公司用戶評價，盡情文本分類和情感傾向分析。
案例展示
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電商評論文本分析及RFM模型
1/ 電商評論數(shù)據(jù)文本情感分析，利用SnowNLP和jieba分詞器對文本進行處理，利用wordcloud進行詞云可視化詞； 2/ 電商RFM模型，用戶價值分類；
-
客戶續(xù)約預(yù)測分析
采集學(xué)生是否主動報班、學(xué)生測試成績、家庭收入狀況數(shù)據(jù)，對學(xué)生做續(xù)班分類。 利用貝葉斯分類模型，對客戶續(xù)費結(jié)果做模型預(yù)測。
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