StrawberryPrince

系统性很强的数据挖掘技能，从CRISP-DM方法论到具体算法（线性回归/逻辑回归/XGBoost/SVM/神经网络等）再到MLOps和模型生命周期管理，覆盖了完整的数据挖掘闭环。亮点：1）算法建模四要素框架（目标函数/学习策略/寻优方法/评估方法）思维清晰，适合选型决策；2）特征工程和类别不平衡处理实战性强，代码模板直接可用；3）流程挖掘（PM4PY）章节对企业场景很有价值。不足：纯文档型技能，缺少可执行脚本和交互式示例，实际落地时仍需较多人工适配。整体是高质量的知识库型技能，适合作为数据挖掘项目的参考手册和决策框架。