Я - аналитик данных с практическим опытом проектной аналитики в e-commerce и внутренних командах. Специализируюсь на анализе продаж, пользовательского поведения и построении BI-дашбордов для принятия бизнес-решений.
Мой фокус - не код ради кода, а перевод данных в конкретные инсайты и рекомендации для бизнеса.
- Анализирую данные продаж, ассортимента и клиентского поведения
- Строю BI-дашборды для мониторинга KPI и метрик
- Провожу ABC / XYZ, когортный и RFM-анализ
- Формулирую data-driven рекомендации для бизнеса
- Автоматизирую аналитическую отчётность и расчёты
Аналитика и BI
- SQL (PostgreSQL)
- Tableau, Yandex DataLens, Power BI
- BI-дашборды, отчётность, визуализация данных
Анализ данных
- Python (pandas, numpy, statsmodels)
- A/B-тесты, когортный анализ, RFM
- Анализ пользовательского поведения и воронок
Дополнительно
- Excel (сводные таблицы, формулы)
- Git, Jupyter Notebook
Задача: повышение прибыльности через оптимизацию ассортимента и цен
Решение: ABC-XYZ, RFM, анализ сезонности, BI-дашборд
Результат:
- 50% товаров формируют ~80% выручки
- выявлены убыточные позиции
- сформированы рекомендации по ассортименту
🔗 Дашборд и проект:
https://github.com/MikhailRMA/WorkSpace/tree/main/Analisys_seller_mp_oz
Задача: оценка эффективности продукта и выявление точек роста
Решение: анализ 110+ сессий, расчёт продуктовых метрик, дашборд
Результат:
- выявлены паттерны использования
- подготовлены UX-рекомендации
- внедрён регулярный мониторинг метрик
🔗 Проект:
https://github.com/MikhailRMA/WorkSpace/tree/main/Extractor-SKU-Data-Analysis
Задача: автоматизация ежемесячной отчётности
Решение: дашборд в Yandex DataLens
Результат:
- автоматизирован расчёт KPI
- внедрён мониторинг трендов и аномалий
🔗 Проект:
https://github.com/MikhailRMA/WorkSpace/tree/main/dynamics_of_claims
📚 👉 Остальные проекты (ETL, автоматизация, парсинг, учебные кейсы) собраны ниже и доступны для детального просмотра.
| Проект | Описание и Результаты | Стек |
|---|---|---|
| 💼 Sales Performance Dashboard Power BI | Задача: Создание интерактивного дашборда для анализа прибыльности продаж, сегментации клиентов и оценки эффективности менеджеров с целью повышения рентабельности бизнеса Решение: Разработал многостраничный дашборд в Power BI с детализацией до уровня товара и менеджера. Построил звездообразную модель данных, реализовал комплекс бизнес-метрик на DAX и систему интерактивных фильтров Результат: • Создан дашборд с 12+ визуализациями и 15+ DAX-мерами для глубокого анализа • Выполнена сегментация товаров по ABC-анализу (20% товаров дают 80% выручки) • Выявлены менеджеры с отрицательной прибылью для дополнительного обучения • Определены регионы с наибольшей маржинальностью для фокусировки продаж • Автоматизирован процесс еженедельной отчетности для отдела продаж |
Power BI DAX Power Query Data Modeling Star Schema Business Intelligence ABC Analysis |
| Когортный анализ | Задача: Анализ клиентской базы и сегментация Решение: Провел когортный анализ и построил RFM-сегментацию Результат: Сегментированы клиенты по purchasing behavior для маркетинговых кампаний |
Python Pandas Matplotlib Seaborn Sklearn |
| AB-тестирование | Задача: Оценка результатов A/B-теста Решение: Подготовил данные и проанализировал результаты эксперимента Результат: Проверена статистическая значимость различий между тестовыми группами |
Python Pandas Statsmodels SciPy NumPy |
| Статистические тесты | Задача: Проверка бизнес-гипотез Решение: Применил статистические тесты для анализа данных Результат: Верифицированы гипотезы о различии среднего чека между группами клиентов привлеченные разными рекламными компаниями |
Python Pandas Statsmodels SciPy |
| Запросы к БД MySQL | Задача: Анализ данных клиентов банка Решение: Написал SQL-запросы для извлечения и агрегации данных Результат: Получены аналитические срезы по клиентской базе банка |
MySQL |
| 🛍️ Brand Detector App | Задача: Автоматизировать определение брендов в товарных данных по текстовым полям (название, описание) Решение: Разработал веб-приложение с алгоритмом поиска по настраиваемому словарю брендов, включающее управление словарем, аналитику и логирование Результат: • Автоматическое заполнение брендов через ключевые слова и синонимы • Инструмент управления словарем с добавлением/редактированием брендов • Детальная аналитика эффективности определения и визуализация результатов • Поддержка Excel/CSV форматов с экспортом обработанных данных • Полное логирование операций для отслеживания работы системы 👉 Brand Detector |
Python Streamlit Pandas Regular Expressions OpenPyXL |
| 🔍 Extractor SKU: Парсинг коротких ссылок Ozon | Задача: Реализовать извлечение артикулов из коротких ссылок Ozon для основного приложения Решение: Разработал модуль на Selenium с ChromeDriver для обхода антибот-системы, развернул на Replit Результат: Исследовал и преодолел ограничения хостингов для Selenium, выявил границы автоматизации парсинга защищенных платформ |
Python Selenium ChromeDriver Replit |
| 🎬 Series Tracker - ETL Pipeline | Задача: Создание автоматизированной системы сбора и анализа данных о сериалах Решение: Разработал полноценный ETL-пайплайн с ежемесячным парсингом, обработкой данных и автоматической отчетностью Результат: • Ежемесячный парсинг 100+ сериалов с обработкой JavaScript-рендеринга • Автоматическая отправка аналитических отчетов на email • Полноценная Docker-оркестрация с Apache Airflow • Реальное использование системой коллег для отслеживания новинок |
Python Apache Airflow PostgreSQL Docker Selenium Pandas |
| 🛠️ Web App: SKU Extractor Tool | Задача: Автоматизировать ручное извлечение артикулов из текстов и ссылок Решение: Разработал веб-приложение с интерфейсом для обработки данных Результат: - Снижение времени обработки данных с минут до секунд -Возможность скачать CSV файл с результатом -Удаление дубликатов и сортировка SKU - Интуитивный интерфейс для нетехнических пользователей - Приложение развернуто в облаке и доступно онлайн 👉 Extractor SKU |
Python streamlit |
| 📈 E-commerce Analytics Dashboard | Задача: Создание дашборда для мониторинга ключевых метрик e-commerce Решение: Построил SQL-запросы для расчета KPI, визуализировал данные в Tableau Результат: Дашборд отображает динамику продаж, географию заказов, топ товаров и метрики удержания |
PostgreSQL Tableau |
| 🛒 Online store sales Analysis | Задача: Анализ эффективности продаж интернет-магазина Решение: Рассчитал бизнес-метрики, проанализировал товарные категории и динамику продаж Результат: Получены данные по географическому распределению заказов и месячной динамике выручки |
Python Pandas Matplotlib NumPy |
| 📊 Анализ поведения пользователей мобильного приложения | Задача: Исследование пользовательского поведения в приложении Решение: Провел разведывательный анализ, построил воронку событий, проанализировал метрики по сегментам Результат: Проанализированы ключевые метрики по странам и сегментам пользователей |
Python Pandas Matplotlib Seaborn NumPy |
| 🧹 Анализ и очистка "грязных" данных | Задача: Подготовка данных к анализу Решение: Обработал пропуски, дубликаты, нестандартные форматы и аномалии в данных Результат: Подготовлен очищенный датасет для дальнейшего анализа |
Python Pandas Matplotlib Re NumPy |
| 🧪 Анализ A/B теста: Влияние новой рекомендательной системы на продажи | Задача: Оценка эффективности новой рекомендательной системы для интернет-магазина Решение: Провел статистический анализ A/B теста с искусственно сгенерированными данными (2000 пользователей) Результат: Проверена гипотеза о влиянии системы на средний чек с использованием t-теста и доверительных интервалов |
Python Pandas SciPy Matplotlib Statsmodels |
- Email: majkl.a@yandex.ru
- Telegram: https://t.me/MikhailRMA