Описание проектов

Название проекта	Описание	Используемые инструменты
Анализ убытков приложения Procrastinate PRO+	Проведение анализа данных с целью разобраться в причинах убытков и помочь компании выйти в плюс. Расчёт различных метрик, использование когортного анализа: LTV, CAC, Retention rate, DAU, WAU, MAU и т.д.	Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy, когортный анализ, юнит-экономика, продуктовые метрики
Проверка гипотез по увеличению выручки в интернет-магазине. Оценка результатов A/B теста.	Использование данных интернет-магазина для приоритизации гипотез, произведение оценки результатов A/B-тестирования различными методами.	Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Scipy, A/B-тестирование, проверка статистических гипотез, критерий Манна-Уитни
Исследование рынка видеоигр	Выявление закономерностей, определяющих успешность продажи видеоигр, что в дальнейшем позволит сделать ставку на потенциально популярный продукт и спланировать рекламные кампании.	Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Scipy
Составление SQL запросов к базе данных StackOverflow	Целью настоящей работы является демонстрация изученных навыков составления аналитических запросов к базе данных StackOverflow ( https://stackoverflow.com/ ) - сервиса вопросов и ответов о программировании. Запросы, составляемые на языке SQL (PostgreSQL), в числе прочего должны будут использовать оконные функции.	Python, Pandas, Sqlalchemy, SQL (PostgreSQL)
Изучения поведения пользователей мобильного приложения	Анализ воронки продаж, а также оценка результатов A/A/B-тестирования на основе данных использования мобильного приложения для продажи продуктов питания.	A/B-тестирование, Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, событийная аналитика, продуктовые метрики, Plotly, проверка статистических гипотез, визуализация данных