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精通Python编程语言，掌握Scrapy、Requests、XPath等爬虫技术，熟悉数据清洗与ETL流程。熟练使用Pandas、Numpy进行数据处理，具备数据可视化能力（Matplotlib/Seaborn/PyEcharts）。掌握MySQL数据库操作及窗口函数应用，熟悉Git版本控制。了解机器学习基础算法（KNN、决策树、聚类分析），具备数据建模能力（5W2H/AARRR/RFM模型）。熟悉数据采集、清洗、分析全流程，能独立完成从数据采集到可视化呈现的完整工作。

主要负责数据采集与分析系统的开发与维护，包括电商用户行为分析、房地产数据爬取等项目。主导数据清洗流程设计，使用Pandas/Numpy完成数据去重、异常值过滤及特征工程。构建RFM用户分群模型，输出高价值用户画像。开发Scrapy爬虫系统，完成2万+条二手房数据采集与可视化分析。设计数据可视化方案，通过Matplotlib/Seaborn/PyEcharts生成多维数据图表。优化数据处理流程，提升数据准确性与分析效率。

项目1：电商用户行为分析系统开发。基于某电商平台2019年销售数据，构建RFM用户分群模型。通过Pandas完成数据清洗（去重、时间校验、空值处理），使用SQL进行数据聚合分析，输出GMV、转化率等核心指标。利用Matplotlib/Seaborn生成趋势分析图与渠道占比图，通过PyEcharts实现交互式可视化。项目成果：识别高价值用户群体，为精准营销提供数据支持。

项目2：链家二手房数据采集与分析。基于Scrapy框架开发分布式爬虫系统，采集深圳各行政区2万+条二手房数据。使用Numpy/Pandas进行数据预处理，完成数据类型识别与空值统计。通过Matplotlib/Seaborn生成词云图、户型分布图，利用PyEcharts展示均价TOP15地段及小区分布。项目成果：输出深圳二手房市场分析报告，为房地产决策提供数据支撑。