Python熟练
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4小时前在线
数据分析师（项目实践）全职 · 300/日 · 6525/月信用正常
工作时间: 工作日09:00-18:00工作地点:
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工作经历
2025-10-01 -2026-03-31个人开源项目数据分析师（项目实践）
独立完成3个端到端数据科学项目： 1. 零售销量预测：使用XGBoost构建时间序列预测模型，RMSE=40.30； 2. 金融风控评分卡：手动实现WOE分箱与评分卡模型，使用Streamlit部署； 3. 客户流失预警：优化阈值提升召回率30%，解决不平衡样本问题。 GitHub: 3050892103-sketch
教育经历
2025-09-01 - 2026-03-31广东金融学院数学与应用数学本科
系统学习数学分析、高等代数、解析几何，具备扎实的数学建模与逻辑推导能力。自学Python数据分析与机器学习，独立完成3个完整数据科学项目。
技能
作品
针对电信行业用户流失问题，构建高召回率的预警系统。核心功能：1、通过概率阈值调优（从0.5下调至0.2），牺牲精确率换取30%高危用户召回率提升；2、使用Z-Score标准化解决特征量纲差异导致的梯度下降不收敛问题；3、输出高危流失用户清单，支持运营团队精准干预；4、在不平衡样本下优化业务价值，降低
02026-03-31 19:52
模拟银行信贷场景，开发可解释性强的信用评分系统（A卡）。核心功能：1、手动实现特征分箱与WOE变换，处理长尾异常值；2、利用评分卡公式将违约概率映射为300-900分信用分；3、使用Streamlit搭建交互式评分计算器，业务人员输入客户信息即可实时获取信用评分与风控建议；4、完整复现工业级评分卡开
02026-03-31 19:50
针对多店铺、强周期性的零售场景，构建高精度销量预测系统。核心功能：1、利用三角函数变换将时间特征映射到单位圆，解决月份拓扑断裂问题；2、设计时间截断验证策略防止数据泄露；3、使用XGBoost捕捉周末与节假日的非线性销量波动；4、实现RMSE=40.30的高精度预测，有效指导库存管理，减少积压与缺货
02026-03-31 19:48
