项目描述：项目简介：构建跨境电商数据分析平台，集成数据采集、清洗建模及可视化功能，支持疫情期跨境贸易决策
技术栈：python、pyqt5、ets
项目职责：
爬取10w条中国跨境电商数据，设计数据清洗规则使有效数据占比从45%提升至82%
基于pyqt5开发电商数据查询软件，提供数据查询、数据对比、数据筛选功能
通过ets图表呈现区域销售趋势及品类分布、疫情前后跨境电商数据增减幅度

项目描述：项目简介：基于联邦学习的不平衡数据分类模型，对网络入侵不平衡数据进行分类分析
技术栈：Pandas、PyTorch、Deep Learning
方法创新：开发数据欠采样算法清除冗余、离群、噪声和边界数据，使训练数据减少30%-60%
使用PyTorch搭建联邦模型，优化全局模型聚合策略使模型效果提高8.56%-25.66%
结合DNN量化和个性化同态加密，减少模型训练时间、保护交换参数隐私