李 儒诚

我是一名充满活力的数据分析师，曾与 Salt & Straw 公司合作过预测模型的项目，开发了基于 Python 的库存优化模型，提高了预测的准确性。我精通 SQL 和数据可视化，能有效地与利益相关者合作，提出可行的见解，支持战略决策，提高运营效率。强大的分析和沟通能力与我的技术专长相得益彰。

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• 社区志愿者, 02/20, 嘉兴, 浙江, 疫情防控期间，有序开展居民信息整理工作，采集并系统梳理居民相关信息；同时，负责居民日常用品的配送服务，保障居民生活物资供应；此外，积极投身健康知识普及工作，向居民传播科学防疫与健康养生知识。
• Vegetable Rescue志愿者, 09/19, 西雅图, 美国, 对冷冻花椰菜进行包装与预处理工作，通过Food Lifeline志愿组织分发给弱势群体。
• United Way免费报税志愿者, 01/19, 西雅图, 美国, 凭借自身所掌握的专业知识，为当地低收入人群提供全面且专业的免费税务表格填写服务。面对不同收入状况、家庭结构以及税务需求的低收入者，准确收集各项税务相关信息，并依据美国当地复杂的税法规定，精准无误地填写税务表格，确保他们能够顺利完成税务申报流程，充分享受到应有的税务优惠与权益。

• 美国国际贸易演变分析, 主要成员, 08/23, 对美国国际贸易的历史演进轨迹、当前发展态势以及政府政策所产生的影响展开了深入探究。, 呈现了美国在面对经济挑战时，如何通过实施战略调整来有效应对，并着重阐述了政府政策在其国际贸易取得成功过程中所起到的关键性作用。, 提出利用技术创新驱动、数字贸易拓展以及新贸易协定推进等举措，制定一套兼具全面性与均衡性的贸易发展战略。
• 美国房地产市场价格预测分析, 核心成员, 12/24, 基于Kaggle平台所公开的房地产销售数据集，运用机器学习领域中的高级回归算法，针对美国艾姆斯市住宅的销售价格展开预测分析。, 进行了数据清洗与预处理，处理了缺失值并对分类数据进行编码。同时，为了进一步提升模型的预测性能，构建了多个关键特征，包括房屋总面积、质量与面积的交互项，以及房屋装修的年限等。