大家好，我是李嘉倩，核心兴趣是《和平精英》《第五人格》这类竞技游戏，更擅长把游戏变成 “数据收集与分析” 的实践场，这也是我的核心优势。
为提升游戏策略，我坚持1 年半做了两件事：
- 数据收集：用 Excel 记录《和平精英》200 + 局的落地点物资刷新率、对战淘汰 / 成盒原因，用思维导图梳理《第五人格》监管者行为规律、地图密码机分布概率；
- 数据应用：靠分析调整策略 —— 比如发现 P 城落地成盒率高，改跳野区后胜率从 20% 提至 50%；优化《第五人格》救队友流程，成功率从 40% 涨到 80%，成了朋友间的 “游戏数据参谋”。
这份能力也延伸到生活：用 Excel 记录英语单词遗忘率调整复习节奏，1 个月多记 500 词；分析专注力数据，把难科目放在效率最高的晚 8-10 点学，提升学习效果。
已具备的专业知识和能力编程语言基础：熟练使用 Python（会用 requests 爬虫、Pandas 数据处理）；掌握 Java 基础语法（类、接口、集合框架），能写简单业务逻辑代码；了解 C++ 基础（指针、面向对象），可完成基础算法实现（排序、查找）。
大数据核心技能：会用 MySQL 做数据查询、Hadoop 基础组件操作，能用 Matplotlib/Seaborn 做数据可视化，曾处理 5 万 + 条数据集并完成分析报告。
二、技术偏好
聚焦 “大数据分析 + 业务建模”：想深入用 Python 做机器学习建模（如用户流失预测），探索实时数据分析（Flink），未来倾向数据分析师方向。
三、缺少的能力
语言深度不足：Java 未涉及 Spring 生态，C++ 不会复杂项目开发；
大数据进阶能力弱：不会非结构化数据处理、Spark 调优；
业务转化差：仅能做数据描述，难关联业务决策。
本学期规划
可视化技术学习：每周花 3 小时学 Python 可视化进阶工具（Matplotlib 美化、Plotly 交互式图表、Tableau 基础），2 小时练 Seaborn 统计图表（热力图、箱线图），掌握 “数据特征→图表类型” 的匹配逻辑；
当前代码量与入职目标
Python 1800 行 含 800 行可视化基础代码（Matplotlib/Seaborn 图表）、数据处理、爬虫等
Java 500 行 基础语法练习、简单业务逻辑代码
C++ 400 行 算法实现（排序、查找）、课程实验
入职软件 / 互联网 / AI 公司（大数据、可视化相关岗位），其中可视化方向需包含 1-2 个完整项目代码（如可视化分析系统、交互式数据看板），需兼顾代码规范性与图表的业务价值。
每周课程时间投入
计划平均每周拿出9小时用于这门课（含 4 小时上课时间，2小时可视化代码练习，2 小时技术文档学习，1 小时问题答疑），重点保障可视化代码编写与项目实践时间，确保3500行可视化代码目标落地