Projects by Practicum Yandex
Certificates: Русская версия, English version
| Название проекта | Описание проекта | Импользуемые библиотеки |
|---|---|---|
| Исследование продаж видеоигр | На основе исторических данных о продажах игр за 2016 год изучена зависимость продаж видеоигр от платформ, построены показательные графики. Определены наиболее прибыльные платформы. Исследовано влияние отзывов пользователей и критиков на продажи внутри одной популярной платформы. Проверены гипотезы о средних рейтингах определенных платформ и жанров игр. | Предобработка данных в pandas, визуализация в matplotlib и seaborn, проверка гипотез с помощью scipy. |
| Анализ бизнес-показателей мобильного приложения | Изучено откуда приходят пользователи и какими устройствами они пользуются; сколько стоит привлечение пользователей из различных рекламных каналов; сколько денег приносит каждый клиент; когда расходы на привлечение клиента окупаются; какие факторы мешают привлечению клиентов. Составлены профили пользователей, рассчитаны метрики LTV, CAC, Retention rate, ROI. | Предобработка данных в pandas и datetime, визуализация в matplotlib и seaborn |
| АВ-тестирование. Приоритезация гипотез | Проведена приоретитзация гипотез с помощью фреймворков ICE и RICE. Проведено A/B-тестирование, сделаны выводы на основе графиков куммулятивных метрик и проверке гипотез о статистической значимости групп. | Предобработка данных в pandas и datetime, визуализация в matplotlib и seaborn, проверка гипотез с помощью scipy. |
| Изучение воронки продаж. Исследование результатов A/A/B-эксперимента | В данном проекте были изучены принципы событийной аналитики. Построена воронка продаж, исследован путь пользователей до покупки. Проанализированы результаты A/B-теста по введению новых шрифтов. Проведено сравнение 2 контрольных групп между собой и выявлено, что новый шрифт значительно не повлияет на поведение пользователей. | Предобработка данных в pandas и datetime, визуализация в matplotlib, seaborn и plotly; проверка гипотез с помощью scipy. |
| Исследование рынка заведений общественного питания Москвы. Продвинутая визуализация данных | Проведено глубинное исследование рынка общественного питания Москвы, визуализированы полученные результаты, которые в будущем могут помочь в выборе подходящего места для заведения общественного питания. | Предобработка данных в pandas и datetime, визуализация в matplotlib, seaborn, plotly и folium. |
| Построение дашборда и презентация результатов исследования взаимодействия пользователей с карточками статей Яндекс.Дзена | Построен дашборд по установленному ТЗ, подготовлена презентация с отчётом — ответами на вопросы и объяснением графиков. Ссылка на дашборд. Ссылка на презентацию. | Построение дашборда в Tableau. |
| Выпускной проект. E-commerce — Анализ товарного ассортимента | Для интернет-магазина товаров для дома «Пока все ещё тут», выявлены профили покупателей, сделан полноценный анализ товарного ассортимента. Были категоризированы данные, проанализированы продажи по категориям по временам года. Была проведена сегментация покупателей на основе истории их покупок. Проверка статистических гипотез. Ссылка на дашборд. Ссылка на презентацию. | Предобработка данных в pandas и datetime, визуализация в matplotlib, seaborn и plotly; проверка гипотез с помощью scipy. |
| Выпускной проект. Проект по АB-тестированию | Используя данные с действиями пользователей и несколько вспомогательных датасетов, оценена корректность проведения теста и проанализированы результаты AB-теста. | Предобработка данных в pandas и datetime, визуализация в matplotlib и seaborn, проверка гипотез с помощью scipy. |
| Выпускной проект. SQL – Анализ базы данных сервиса для чтения книг по подписке | Создана коннекция к базе данных для получения данных. Проведен исследовательский анализ данных. Сделано несколько SQL-заросов с целью определения предпочтений пользователей, успешных книг, пользовательских обзоров, а также выявления популярных авторов и издательств для разработки ценностного предложения нового продукта. | Предобработка данных в pandas, использование sqlalchemy для получения доступа к базе данных. |