Аліна Матвійчук
Предложите Аліні работу над вашим следующим проектом или зарегистрируйте профиль фрилансера и начинайте зарабатывать прямо сейчас.
Личное сообщение
Предложить работу
Киев,
Украина
сейчас онлайн
свободен для работы
на сервисе 9 дней 8 часов
Рейтинг
Успешных проектов
Средняя оценка
Навыки и умения
Портфолио
-
2000 UAH Комплексное проектирование и анализ результатов A/B-тестирования
Python
Описание: Оценка влияния изменения фрейминга стоимости (добавление метки «50% скидка» при сохранении цены на уровне $4,99) на конверсию в премиум-подписку в мобильном приложении.
Мои задачи:
Полный цикл разработки и анализа A/B-теста: расчет экспериментального дизайна (MDE = 15%, размер выборки = 18 336 пользователей), фильтрация целевой аудитории, мониторинг равномерности распределения трафика и статистическая валидация результатов.
Результат: Было зафиксировано статистически значимое увеличение конверсии с 6,10% до 8,90% (относительное повышение +45,9%), что привело к привлечению +278 дополнительных клиентов. Достоверность результата была подтверждена с помощью критерия хи-квадрат ("χ" 2), ρ-value = 6,74*10^(-14) и отсутствия перекрытия в 95%-ных доверительных интервалах. Были проанализированы показатели удержания (удержание за 1/7 дней, уровень возвратов), и было принято решение о полном внедрении, что привело к непосредственному росту дохода и ARPU.
… Инструменты: Python (Pandas, SciPy, Statsmodels), критерий Хи-квадрат (χ 2), расчет MDE, анализ кумулятивных показателей, показатели продукта (CR, ARPU, Retention, Refund Rate), PowerPoint.
-
2000 UAH Анализ глобального опроса разработчиков Stack Overflow 2025
PythonОписание: Провела статистический анализ опроса Stack Overflow за 2025 год (более 49 тыс. записей) для выявления глобальных тенденций в компенсациях, популярности Python и ситуации на рынке удаленной работы. Мои задачи: Очистка данных и EDA: Обработала масштабный набор данных (172 колонки), работая со смешанными типами данных и пропущенными значениями. Статистический анализ: Рассчитаны ориентировочные показатели по стажу работы и проанализирована популярность Python среди различных возрастных групп. Сегментированный бенчмаркинг: Проанализированы глобальные уровни оплаты труда и определены отрасли с самой высокой оплатой (Fintech, Software Dev) для удаленных позиций. Результат: Сформирован детальный профиль современного рынка разработки и определены наиболее высокооплачиваемые отрасли (Fintech, Software Dev) для удаленных ролей.
-
2000 UAH Когортный анализ и анализ удержания пользователей (Retention)
Описание: Проведен когортный анализ для оценки моделей удержания пользователей и их активности на основе набора данных о продукте. Проанализированы различия в поведении между сегментами органического и рекламного трафика с целью выявления факторов, влияющих на долгосрочную лояльность пользователей, и содействия оптимизации бизнеса.. Мои задачи: Очистка и выгрузка данных: Разработала сложные SQL-запросы с использованием CTE, операторов CASE и функций to_date для приведения нестандартных форматов дат к единой временной шкале для анализа. Когортный анализ: Построила когортную модель, объединив данные о регистрации пользователей и событиях, рассчитала смещение по месяцам (month_offset) для отслеживания активности пользователей в течение 6-месячного периода. Расчет KPI: Рассчитала коэффициент удержания (Retention Rate) для каждой когорты относительно месяца регистрации, обеспечив 100% точность базовой линии (Месяц 0). Разработка дашборда: Создала интерактивный инструмент отчетности в Google Sheets с использованием сводных таблиц (Pivot Tables), условного форматирования (тепловые карты) и срезов (Slicers) для динамической фильтрации по источнику пользователей.