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项目一：电商平台搭建
这是一个基于 Django 框架搭建的电商平台项目。项目初始目标是为客户打造一个具备完整购物流程、易于操作且能承载大量用户并发访问的线上购物平台。​在开发过程中，我负责后端核心功能构建。首先，设计了数据库模型，涵盖了商品、用户、订单、购物车等关键实体及其相互关系，确保数据存储的合理性和高效性。然后实现了，用户注册、登录、认证模块，采用安全的密码加密算法保障用户账号信息安全；开发了商品展示及分类筛选功能，通过灵活的查询语句，使用户能快速定位心仪商品；同时，构建了购物车、下单、支付等关键购物流程接口，与第三方支付平台无缝对接，确保交易流程顺畅且安全可靠。​面对项目高峰期用户访问量剧增的挑战，我通过优化数据库查询语句、添加缓存机制（如 Redis 缓存热门商品数据和用户会话信息）等手段，有效提升了系统性能，降低了服务器响应时间，保障了平台在促销活动期间的稳定运行。该项目成功上线后，注册用户数持续增长，月销售额稳步攀升，得到客户高度认可，也让我在高并发、高可用系统开发方面积累了丰富经验。​项目二：销售数据分析
这是一个利用 Python 数据分析能力，为线下零售企业提供销售数据分析与决策支持的项目。零售企业通常拥有海量销售数据，但缺乏有效的挖掘和利用手段，导致难以精准把握市场趋势、优化商品库存及制定营销策略。​我负责整个项目的开发与实施。项目启动阶段，我深入零售企业调研业务流程，明确其数据分析需求，包括销售趋势分析、商品关联分析、客户购买行为分析等。随后，运用 Pandas 库对收集到的大量销售数据（如销售记录、商品信息、客户数据等）进行清洗、转换和预处理，去除重复、错误和缺失数据，将数据转化为适合分析的格式。​接着，借助 NumPy 进行数据分析计算，运用统计学方法分析销售数据的均值、方差、增长率等指标，挖掘销售趋势规律；利用关联规则算法找出商品之间的关联组合，为企业商品陈列和促销活动提供依据；同时，基于客户购买频次、购买金额等数据构建客户价值模型，对客户进行分类，助力企业实施精准营销。最终，通过 Matplotlib 和 Seaborn 绘制直观的数据可视化图表，如销售趋势折线图、商品关联热力图、客户价值分布饼图等，将复杂数据分析结果以简洁明了的方式呈现给企业管理层，为他们的决策提供有力支持。​项目交付后，企业根据我的分析报告优化了商品库存管理，减少了积压库存成本；调整营销策略后，营销活动效果显著提升，销售额增长了 [X]%。该项目充分展现了 Python 在数据驱动商业决策方面的强大应用价值，也进一步巩固了我在数据分析领域的技能和实战能力。​