Projects

Мои лучшие проекты:

Название проекта	Описание	Инструменты
Анализ поведения пользователей в мобильном приложении	На основе данных поведения пользователей в мобильном приложении проанализирована связь целевого события (просмотра контактов) и других действий пользователей, проведена оценка, какие действия чаще совершают те пользователи, которые просматривают контакты. Были выделены сессии пользователей, проанализировано поведение пользователей, построены воронки событий, изучены сценарии поведения пользователей с помощью диаграммы Санкея и проверены гипотезы.	Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Numpy, Scipy
Дашборд поведения пользователей в мобильном приложении	Для визуализации собранных данных я написала скрипт дашборда в Tableau с несколькими фильтрами. По результатам была подготовлена презентация с полученными графиками.	Tableau, dash
Дашборд поведения пользователей в мобильном приложении	Мой PET-project дашборд в Tableau.	Tableau, dash
Исследование результатов А/B-теста	Выполнена оценка корректности проведения теста, проверено на соответствие данных требованиям технического задания, проверена аудитория теста, распределения событий на пользователя и распределения событий по дням, выполнен анализ конверсии в воронке в выборках на разных этапах и проведен анализ результатов A/B-теста, проверены гипотезы. На основании анализа мной было установлено, что А/B тест проведен некорректно, ориентироваться на его результаты не рекомендуется.	Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, NymPy, SciPy
Анализ бизнес-показателей - анализ убытков приложения ProcrastinatePRO+	Проведен анализ данных от ProcrastinatePRO+. Рассчитаны различные метрики, использован когортный анализ: LTV, CAC, Retention rate, DAU, WAU, MAU и т.д. Использованы уже написанные ранее функции расчёта метрик. Сделаны правильные выводы по полученным данным.	Python, Pandas, Matplotlib, NymPy