Zhupeng (Spencer) Guo

在过去几年中，我专注于数据分析与工程领域，积累了丰富的实践经验，重点在于数据处理、机器学习和自动化系统开发。以下是我的主要成就： 数据分析与可视化： 在Marketplaces团队担任Data Analyst时，我通过SQL提取多个品牌的产品数据，并开发了Python脚本，从DTC网站API获取并整理产品评论数据。这一工作使我在ETL流程中表现出色。 我利用Streamlit构建了实时仪表盘，帮助发现关键问题，如库存波动和买盒状态变更，从而提升团队的决策效率。 机器学习与数据工程： 作为Software Engineer Intern，我开发并优化了一个高效的Golang和Ruby数据管道，并成功集成到AWS环境中。这一工作使我能够处理海量产品图片和元数据。 我独立设计并实现了基于Perceptual Hashing（P-Hash）的图像识别服务，结合机器学习模型和Redis进行内存处理，达到了F1分数高达0.96的准确率。 数据集成与自动化： 在Peak Capital Partners担任Data Analyst时，我优化了Power BI和Power Automate工具，开发了一个自动化数据提取系统，这使企业数据处理效率提升了50%。 我成功整合多源数据，包括Yardi和Excel，建立了中央化的Microsoft Azure SQL数据库，为管理层提供了更全面的业务洞察。 统计建模与预测： 在Zions Bancorporation实习期间，我优化了SAS模型，开发出一个强大的生存回归模型，准确预测住房贷款组合中的信用风险。 通过详细的错误分析和特征工程，我显著提升了随机森林模型的性能，并识别了关键的客户流失因素。 这些项目展示了我的数据分析能力、创建实时仪表盘的技能以及独立开发高性能机器学习模型的经验。我熟练掌握SQL、Python、Ruby、Golang、Power BI、Streamlit等工具，以及机器学习算法和自动化框架，如Airflow和AWS Lambda。通过这些成就，我不仅解决了实际业务问题，还为团队带来了显著的效率提升和准确性增强。 总结来说，我的技术能力和成果体现了我在数据处理、机器学习和系统自动化方面的多样性和专业性。