Oleksandr Salnikov
Предложите Oleksandr работу над вашим следующим проектом или зарегистрируйте профиль фрилансера и начинайте зарабатывать прямо сейчас.
Личное сообщение
Предложить работу
Киев,
Украина
2 месяца 13 дней назад
свободен для работы
возраст 38 лет
на сервисе 8 месяцев 7 дней
Рейтинг
Успешных проектов
Средняя оценка
Уровень владения языками
Українська: носитель
Русский: носитель
English: средний
Навыки и умения
Программирование
Переводы
Работа с текстами
Портфолио
-
Статистическая_воронка, корреляция
Обработка данных
Цель заключалась в том, чтобы определить количество пользователей на каждом этапе (от регистрации до первой покупки), рассчитать корреляции каждого шага с начальным и создать четкие визуальные карты для каждого этапа.
Результат: была построена воронка активности пользователей, визуальные карты по этапам и графики с расчетами. Было выявлено, что 6,8% пользователей достигли этапа покупки, в то время как в среднем 19–23% перешли к началу пробного периода.
-
Анализ когорт, пользовательская_активность
Обработка данных
Анализ когорты и сегментации был проведен для оценки количества пользователей на ежемесячной основе. Средний ежемесячный доход на уникального пользователя был рассчитан, и был определен самый продуктивный месяц. Данные были извлечены, ключевые метрики (MRR, ARPPU, LTV, отток) были рассчитаны, и отчеты были подготовлены.
Результат: Были предоставлены аналитические данные с визуализациями, что позволило оптимизировать распределение рекламных расходов в течение определенных периодов времени.
-
Среднее количество дней до доставки
Обработка данных
В этом проекте нам нужно было найти количество дней по штатам на карте, среднее время доставки для каждого метода доставки и количество заказов за каждый день в период с 2020 по 2023 год в наборе данных.
Навыки: Визуализация данных (Tableau) · Анализ данных · Агрегация и группировка данных · Геопространственный анализ · Статистический анализ · Визуализация данных · Исследовательский анализ данных (EDA) · Агрегация данных
-
Аналитическая панель доходов мобильного приложения и монетизации пользователей
Обработка данных
Проанализированы доходы мобильного приложения и показатели монетизации пользователей по возрастным группам для выявления ключевых факторов роста. Данные были подготовлены с использованием SQL и Google Sheets и визуализированы в Tableau. Создан интерактивный дашборд, показывающий тенденции ARPPU, LTV по возрастным сегментам, вклад MRR, изменения доходов по месяцам и воронку конверсии пользователей. Анализ выявил самые прибыльные сегменты пользователей и подчеркнул возможности для улучшения стратегий монетизации и удержания.