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數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品運營簡歷范文

作者：錘子簡歷 2023/09/13 06:50:02

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求職意向

數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘，產(chǎn)品運營杭州，合肥，上海，北京，西安薪資面議隨時到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡歷大學(xué) 應(yīng)用數(shù)學(xué)

工作經(jīng)驗

2020.x -2020x

2012-2013 專業(yè)二等獎三好學(xué)生

2013-2014 專業(yè)一等獎優(yōu)秀三好學(xué)生學(xué)習(xí)標(biāo)兵獎國家勵志獎學(xué)金優(yōu)秀共青團員

2014-2015 專業(yè)二等獎三好學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)獎全國數(shù)學(xué)競賽校賽一等獎第七屆全國大學(xué)生數(shù)學(xué)競賽一等獎

2015-2016 專業(yè)一等獎學(xué)金三好學(xué)生標(biāo)兵品學(xué)兼優(yōu)畢業(yè)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)獎

2017 中國研究生數(shù)學(xué)建模競賽成功參賽獎

自我評價

1.Kaggle 泰坦尼克號生存預(yù)測：利用邏輯回歸的方法對生存率進行預(yù)測，特工工程是利用One-hot編碼以及相關(guān)系數(shù)矩陣來對特征進行提取，選擇，降維模型評估利用的是正確率，效果是84%。后期利用決策樹，隨機森林，支持向量機等不同機器學(xué)習(xí)方向進行生存率預(yù)測處理,最后得到的正確率是87%。

2.上海鏈家二手房房價分析：利用k-means算法實現(xiàn)聚類，利用One-hot編碼對多分類變量進行特征處理，最后利用線性回歸算法對模型進行訓(xùn)練，測試。

3.Kaggle 電影數(shù)據(jù)分析項目：主要手段是對針對不同問題提取子集并對之進行可視化分析，然后利用簡單線性回歸的方法討論相關(guān)特征與票房的相關(guān)性

4.kaggle 共享單車用戶量預(yù)測項目：首選是對數(shù)據(jù)進行導(dǎo)入理解數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，對數(shù)據(jù)利用seaborn和matplotlib等進行可視化分析。對數(shù)據(jù)預(yù)測：訓(xùn)練模型算法用的是隨機森林，評價模型利用的是正確率大概92%。

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