📈 Аналитик данных с финансовым бэкграундом
🔭 Люблю данные - на их основе совершаю открытия
- Python (Jupyter Notebook, Google Colab): Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, Statsmodels, Seaborn, Plotly
- SQL: агрегация, подзапросы, join, оконные функции
- Excel: формулы, фильтры, сводные таблицы, подготовка отчетов
- Статистика: анализ результатов А/А и А/В-тестов
- Продуктовая аналитика: LTV, DAU, MAU, ARPU, ARPPU, Churn, Retention, Unit-экономика
- Визуализация данных: Tableau, QlikView, DataLens
- Машинное обучение: изучаю основы - типы задач, методы библиотеки sklearn.
| Название проекта | Описание | Используемые библиотеки | Статус проекта |
|---|---|---|---|
| Проект для АНО "Рак победим" | Анализ данных о подопечных и донорах фонда, построение дашборда для формирования фондом отчетности за 2023 год. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Re, FuzzyWuzzy | Завершен |
| Анализ оттока клиентов банка | Анализ клиентов банка, выделение сегментов отточных клиентов так, чтобы маркетинговое воздействие на эти сегменты привело к уменьшению оттока клиентов. | Pandas, Matplotlib, Seaborn, Math, SciPy, Phik | Завершен |
| Исследования рынка общепита в Москве для принятия решения об открытии нового заведения | Исследование рынка общественного питания на основе открытых данных, подготовка презентации | Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Math, Datetime, SciPy, Plotly, Folium, Json | Завершен |
| Анализ пользовательского поведения в мобильном приложении | Анализ воронки продаж, оценка результатов A/A/B-тестирования на основе данных использования мобильного приложения для продажи продуктов питания | Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Math, Datetime, SciPy, Plotly | Завершен |
| Проверка гипотез по увеличению выручки в интернет-магазине — оценить результаты A/B теста | Приоритизация гипотез, оценка результатов A/B-тестирования различными методами | Pandas, Numpy, Matplotlib.pyplot, Seaborn, Math, Datetime, Scipy, Import register_matplotlib_converters. | Завершен |
| Анализ убытков приложения ProcrastinatePRO+ | Определение и исследование причин убыточности компании, развивающей развлекательное приложение Procrastinate Pro+ с существенными затратами на ее рекламу | Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn | Завершен |
| Изучение закономерностей, определяющих успешность игр | Исследование закономерностей, определяющих успешность игры, на основе данных о продажах компьютерных игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы | Matplotlib, NumPy, Pandas, Scipy, Seaborn | Завершен |
