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专业技能
精通Python编程语言，掌握数据清洗、特征工程、机器学习算法（包括决策树、随机森林等）及数据可视化技术。熟悉Scikit-learn、Pandas、NumPy等数据挖掘工具，具备数据库操作能力（MySQL/Redis）。擅长使用爬虫技术（Scrapy/BeautifulSoup）采集结构化数据，能够构建预测模型并进行结果可视化。具备自动化脚本开发经验，可实现问卷星自动填写、手写体生成等定制化功能。
工作履历（脱敏处理）
专注于数据挖掘与自动化解决方案开发，主导完成多个数据采集与分析项目。开发NBA赛事预测系统，通过爬虫获取历史数据并构建机器学习模型，准确率达78%。设计手写体生成系统，利用OCR技术实现问卷星自动填写功能，提升数据录入效率60%。开发数据清洗工具链，实现日均百万级数据处理。具备良好的代码规范意识，能够独立完成从需求分析到系统交付的全流程开发。
项目经验（脱敏处理）
项目一：NBA赛事预测系统。采用Scrapy框架构建网络爬虫，采集历史比赛数据并存储至MySQL数据库。运用决策树算法进行特征选择，通过随机森林模型实现赛事结果预测，准确率提升至78%。项目二：智能问卷填写系统。开发微信端自动化脚本，集成OCR识别技术实现手写体识别，支持问卷星问卷自动填写，处理效率提升60%。项目三：数据清洗工具链。设计基于Pandas的数据清洗流程，实现日均百万级数据处理，提升数据质量并降低人工干预成本。
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