技术栈
- Python
- Pandas
- Streamlit
- Plotly
- XGBoost
- LightGBM
- LSTM
- SHAP
- Flask
- Power BI
- ECharts
- folium
- RFM
- BTYD
- scikit-learn
- imbalanced-learn
- 数据可视化
- 数据分析
- 机器学习
- 情感分析
核心项目
台湾上市企业破产分析 · TCBA
机器学习基于台湾上市公司财务指标数据（1999–2009 公司-年度样本）构建企业破产风险预测模型：SMOTE 处理严重类别不平衡，Logistic / 决策树 / 随机森林多方案对比 + 调参，以 Recall/F1/PR-AUC 为核心口径评估，配套 6 模块 Streamlit 财务风控决策看板。
上海房价影响因素挖掘 · 空间数据分析
数据分析基于链家上海租房（约 41 万条）与售房（约 32 万条）公开数据，从小区粒度构建每平米月租金、每平米房价与售租比三大核心指标，结合直方图、箱线图与 QGIS 空间可视化，挖掘影响房价的关键因素。
Portugal Hotel Booking · 预订分析与取消预测
机器学习基于 Hotel Booking Demand 公开数据集（119,390 条原始记录，2015–2017 年葡萄牙两类酒店），完整走通数据清洗 → EDA → 特征工程 → 建模 → 可视化全链路，增强随机森林取消预测准确率 86.81%，配套 Streamlit 数据大屏。
新能源（太阳能）发电探索性分析及预测
机器学习基于印度两座太阳能电站发电与气象传感器数据（136,472 条合并记录），完整走通数据读取 → EDA → 相关性分析 → 发电功率预测 → 可视化全链路，辐照度为决定性特征，GBM 预测 R² 最高 0.97，配套 Streamlit 数据大屏。
峰流智测 · 景区客流智能预测平台
机器学习以九寨沟 1,869 天真实官方数据为样板，XGBoost 时序预测 R²=0.9665、MAPE≈5.1%，提供未来 7 日滚动预测、90% 置信区间与承载量三色预警，覆盖数据采集→预测→看板→运营决策→API 全链路。
Olist 电商多模态智能分析（OMMA）
数据分析基于巴西 Olist 10 万笔订单的多模态智能分析：融合地理空间、文本情感、评分预测、客户价值细分（RFM + K-Means）、生命周期价值预测（BTYD）与客户流失七大维度，配套 6 模块交互看板。
在线食品数据分析 · 可视化看板
数据分析基于 388 条在线食品用户消费记录的商务数据分析，通过 Streamlit + Plotly 构建交互看板：5 个 KPI 指标卡 + 多维联动筛选 + 5 个分析标签页，覆盖用户画像、教育与收入、职业分析及线性回归收入预测。