项目作品集
数据分析与商业智能项目的完整展示，涵盖机器学习、数据挖掘、文本分析和时间序列分析等领域
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机器学习
酒店预订取消率分析
基于Kaggle酒店预订数据集，深入分析酒店预订业务特征和取消率影响因素。通过数据清洗、探索性分析和特征工程，构建XGBoost机器学习预测模型，准确率达到87%。结合SQL数据库设计和PowerBI可视化仪表板，为酒店管理层提供数据驱动的业务优化策略。
⚡技术栈
PythonXGBoostPandasMatplotlibSQLPowerBI
✨项目亮点
- 处理119,390条预订记录，32个特征变量
- XGBoost模型准确率达到87%
- 识别出影响取消率的关键因素
- 设计完整的数据库架构和BI仪表板
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数据挖掘
淘宝用户行为数据分析
基于淘宝用户行为数据集，运用数据挖掘技术深入分析用户购买模式、行为路径和消费偏好。通过RFM模型进行用户分群，识别高价值客户群体，并构建用户画像体系。结合Tableau可视化工具，为电商平台提供精准营销策略和用户运营建议。
⚡技术栈
MySQLTableauPythonRFM模型数据挖掘用户画像
✨项目亮点
- 处理1亿条用户行为数据
- 构建完整的用户行为分析框架
- RFM模型实现精准用户分群
- Tableau可视化仪表板展示核心指标
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文本分析
《红海行动》豆瓣评论情感分析
运用Python网络爬虫技术获取豆瓣电影评论数据，结合自然语言处理和情感分析算法，深入挖掘观众对电影的真实评价和情感倾向。通过词频分析、情感极性判断和地域分布统计，全面解析电影口碑传播规律和观众反馈特征。
⚡技术栈
PythonSeleniumBeautifulSoupJiebaWordCloudMatplotlibPandas
✨项目亮点
- 爬取数千条豆瓣电影评论数据
- 实现中文文本情感分析
- 词云可视化展示高频词汇
- 地域分布和评分趋势分析
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时间序列
四川省CPI时间序列分析
基于四川省20年月度CPI数据，运用时间序列分析方法研究通胀变化规律。通过ARMA模型拟合CPI时间序列特征，运用VAR模型分析CPI与货币供应量M2的动态关系，并进行格兰杰因果检验和脉冲响应分析，为宏观经济政策制定提供实证支持。
⚡技术栈
SASPythonARMA模型VAR模型格兰杰因果检验脉冲响应分析
✨项目亮点
- 20年月度经济数据分析
- ARMA(2,1)模型拟合CPI时间序列
- VAR模型揭示CPI与M2动态关系
- 格兰杰因果检验验证货币政策传导