开发
北京Python精通
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个人介绍
数据采集：
熟练使用XPath、re、json模块进行数据提取；了解JS常见加密方法，逆向分析和浏览器环境模拟
熟悉Excel数据的录入与整理，创建和解读各类图表、熟练掌握与其他系统或文件进行数据交换、排序与筛选等功能
数据分析：
熟练运用python的基础语法，以及使用科学计算生态工具包（pandas、 numpy，matplitlib)进行数据清洗，数据分析，数据可视化
熟悉Power Query (M语言)进行数据提取、转换和加载，以及Power Pivot进行大数据分析和建模，以及Power BI等Excel配套工具进行商业智能分析。
了解Scikit-Learn等主流机器学习库，构建并训练各种机器学习模型，，并进行数据预处理与特征工程，模型评估与优化
数据存储：
熟悉SQL语句,能熟练在Mysql的环境下实现对数据的增删改查，了解索引，事务，锁，SQL优化
了解MongoDB & Redis，利用 MongoDB 存储复杂的数据结构和进行数据分析，同时使用 Redis 作为缓存层来提高读取性能
工作经历
2025-09-01 -2026-09-16北京同道猎聘有限公司开发
本项目面向电商品牌的运营、市场及产品团队，主要解决用户评价分散、竞品动态跟踪依赖人工、负面反馈发现不及时等问题。日常运营中，团队需要反复查看商品评价、社交媒体讨论和竞品活动，手工汇总信息，难以持续掌握用户关注点及其变化。项目通过自动采集公开信息，结合大语言模型进行内容理解与归类，形成品牌舆情监测、竞品动态跟踪和运营报告生成流程，为产品改进、活动策划及客户服务提供参考。 功能介绍 1. 多源信息采集：接入商品评价、公开资讯及品牌相关社交内容，支持按品牌、商品和关键词配置监测任务，完成内容清洗、去重和统一存储。 2. 用户评价分析：利用大语言模型识别评价情绪，提取产品质量、物流配送、售后服务等反馈维度，汇总常见问题及用户需求，并保留原文依据。 3. 竞品动态跟踪：记录竞品公开价格、促销活动和新品信息，通过历史快照对比识别变化，生成竞品动态列表。 4. 舆情异常提醒：根据负面内容数量、占比和增长趋势识别异常，聚合相似反馈，支持查看事件来源及处理状态。 5. 多媒体内容解析：通过语音转写和文字识别提取短视频、图片中的有效信息，统一纳入分析流程。 6. 运营报告与查询：自动生成每日简报和周期报告
教育经历
2021-09-01 - 2025-06-30北华大学软件工程本科
技能
作品
多源数据采集：自动采集财经快讯、市场早报、复盘内容及股票日线、分钟行情，完成清洗、去重、标准化和持久化存储。新闻智能分析：通过两阶段大语言模型流程，识别新闻涉及的行业板块，分析利好利空及短线影响，生成板块新闻热度与投资倾向榜单。盘前报告生成：综合早报、前一交易日复盘、新闻榜单和财经博主观点，生成结构
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