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（1）熟练使用C++，Python，R语言等计算机编程语言，可以调用贝叶斯、向量机等机器学习算法。
（2）会使用SPSS，可以进行相关分析，回归分析（包括多元回归分析），卡方检验、T检验、ANOVA等；
（3）掌握KNIME，可以使用KNIME进行数据挖掘、机器学习
（3）熟练使用Tableau，可使用Tableau完成数据可视化
（4）熟悉ACCESS数据库，能够整理数据，制图、制报表等；
（5）熟悉定量研究方法；
1.获得中国大数据创新行动大赛第3名：采用自然语言处理技术将用户的评价转化为满意度、关注度、不满意度后，制作可视化系统，可实时更新且可供甲方自由查看和获取信息
2.制作16个汽车品牌在多个维度、指标下的关注度、满意度分析的项目，数据量大约为16万，算法与上文中提到的算法一样，词库改用了汽车行业的词库，词库内容以及最终项目报告已经上传至附件可供查看。
3.还有前一阵微信爆火的跳一跳小游戏，我写了辅助完成跳一跳，获取高分的Python脚本，该程序通过将识别棋子所在的位置和棋子下一个落点所在的位置，计算跳跃距离，并通过测试得到的相应的距离-时间参数计算按压时间，随后对棋子执行按压操作，即可完成跳跃，过程涉及图像识别
4.实现论文"F. Miranda, L. Lins, J. T. Klosowski, and C. T. Silva, 'TOPKUBE: A Rank-Aware Data Cube for Real-Time Exploration of Spatiotemporal Data,' IEEE Trans. Vis. Comput. Graphics, Feb 2017."，最终虽然没能完成原作者百万级别数据量、约20个维度下的实验，但是做到了2个维度，50000左右数据量的实现，且进行了些许优化
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