• 制作了5个宏观统计数据的数据库入库字典表，确保了数据的准确性和一致性，提高了数据查询效率30%。

• 清洗并整理了超过1TB的网站采集数据，制定了详细的数据清洗规则，使得数据质量得到了显著提升。

• 完成了10余次数据库问题数据的核查及修复工作，保障了数据的完整性和可靠性，为公司节省了大量的人力和时间成本。

项目描述：
该项目旨在通过分析上游监控系统的告警消息，识别关键告警和潜在风险，并智能地生成相应决策，下发给下游运维系统。项目包括历史日志的分析、建模和训练，告警消息的标准化和语义化识别，以及基于告警特征的智能决策生成。

个人职责：

• 设计整个智能决策流程中的所有数据表方案。

• 与平台后台团队合作整合和预处理数据。

• 研究、设计和实现运维相关词库训练、日志模式发现、告警类型分类训练以及规则参数的自动调整算法。

• 使用Python语言实现相关算法。

项目成果：

• 成功设计并实施了高效的数据表方案，提升了数据处理速度30%。

• 通过算法实现了告警消息的准确识别和分类，准确率达到95%以上。

• 实现了智能决策流程的自动化，减少了人工干预的需求，提高了运维效率。

项目描述：
该项目通过分析近三年保乐力加酒产品的营销历史数据，建立回归预测模型，以预测未来销量，为业务人员提供资源分配和预算制定的理论依据。

个人职责：

• 负责预测回归模型的研究、设计和实现。

• 使用Python语言对数据进行预处理，并衍生出与日期相关的特征。

• 应用XGB和LGB算法训练回归模型，并进行模型融合。

项目成果：

• 回归模型的预测准确率达到了85%，为业务人员提供了可靠的销量预测数据。

• 通过模型融合技术，进一步提高了预测的稳定性和准确性。

项目描述：
该项目旨在通过分析已分类的物体图片建立对象识别模型，用于图像分类任务。

个人职责：

• 负责目标检测识别模型的研究、设计和实现。

• 整理102类物体的7300多张标注图片。

• 使用TensorFlow构建并训练神经网络模型。

项目成果：

• 成功构建了高效的对象识别模型，分类准确率达到了90%以上。

• 为后续的图像处理和分析提供了坚实的基础。

项目描述：
该项目通过分析浦发银行某服务产品的电话销售历史数据建立分类模型，用于预测新客户销售成功的概率，以提高销售成果和效率。

个人职责：

• 负责预测分类模型的研究、设计和实现。

• 使用Python语言处理和分析30000多条历史标记数据。

• 应用逻辑回归、XGB、LGB算法训练分类模型。

项目成果：

• XGB算法的AUC达到了0.97，显示出极高的预测准确性。

• 通过模型预测，销售人员能够优先针对成功几率大的目标客户进行销售，提高了销售效率。

项目描述：
该项目通过采集各平台的业务数据和容量数据作为标签数据，进行监控和告警，并建立模型发现数据关联关系或时间序列趋势，以作出预测并帮助容量管理人员进行容量预估。

个人职责：

• 负责智能容量管理模块的智能算法设计和脚本编写。

• 使用Python实现ARIMA算法，对单个容量标签数据进行时间序列预测。

• 实现lasso回归算法，对多个标签数据进行关联分析并建立回归模型进行预测。

项目成果：

• 成功实现了对单个容量标签数据的时间序列预测，预测准确率达到了80%以上。

• 通过lasso回归模型发现了多个标签数据之间的关联关系，为容量管理人员提供了有价值的参考信息。