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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)簡(jiǎn)歷范文
作者:錘子簡(jiǎn)歷 2023/09/13 06:50:02
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求職意向

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教育背景

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

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工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x  

2012-2013 專業(yè)二等獎(jiǎng)  三好學(xué)生

2013-2014 專業(yè)一等獎(jiǎng) 優(yōu)秀三好學(xué)生 學(xué)習(xí)標(biāo)兵獎(jiǎng) 國(guó)家勵(lì)志獎(jiǎng)學(xué)金 優(yōu)秀共青團(tuán)員 
2014-2015 專業(yè)二等獎(jiǎng) 三好學(xué)生 創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)獎(jiǎng)    全國(guó)數(shù)學(xué)競(jìng)賽校賽一等獎(jiǎng)   第七屆全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)競(jìng)賽一等獎(jiǎng) 
2015-2016 專業(yè)一等獎(jiǎng)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(jiǎng)
 2017 中國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽成功參賽獎(jiǎng)

自我評(píng)價(jià)

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

 2.上海鏈家二手房房?jī)r(jià)分析: 利用k-means算法實(shí)現(xiàn)聚類,利用One-hot編碼對(duì)多分類變量進(jìn)行特征處理,最后利用線性回歸算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,測(cè)試。
 3.Kaggle 電影數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目: 主要手段是對(duì)針對(duì)不同問(wèn)題提取子集并對(duì)之進(jìn)行可視化分析,然后利用簡(jiǎn)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(cè)項(xiàng)目 : 首選是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入理解數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)數(shù)據(jù)利用seaborn和matplotlib等進(jìn)行可視化分析。對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè):訓(xùn)練模型算法用的是隨機(jī)森林,評(píng)價(jià)模型利用的是正確率大概92%。

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