Alina Matviichuk
Zaproponuj Alina pracę nad swoim kolejnym zleceniem.
Prywatna wiadomość
Zaproponuj zlecenie
Kijów,
Ukraina
teraz online
gotowy do podjęcia pracy
w Serwisie 9 dni 7 godzin
Ranking
Zakończonych zleceń
Średnia ocena
Umiejętności i kwalifikacje
Portfolio
-
164 PLN Kompleksowe projektowanie i analiza wyników testów A/B
Python
Opis: Ocena wpływu zmiany ramowania ceny (dodanie etykiety „50% zniżki” przy zachowaniu ceny na poziomie 4,99 USD) na konwersję na subskrypcję premium w aplikacji mobilnej. Moje zadania: Pełny cykl opracowania i analizy testu A/B: obliczenie projektu eksperymentalnego (MDE = 15%, rozmiar próby = 18 336 użytkowników), filtracja docelowej grupy odbiorców, monitorowanie równomierności rozkładu ruchu oraz statystyczna walidacja wyników. Wynik: Zarejestrowano statystycznie istotny wzrost konwersji z 6,10% do 8,90% (wzrost względny +45,9%), co doprowadziło do pozyskania +278 dodatkowych klientów. Wiarygodność wyniku została potwierdzona za pomocą testu chi-kwadrat ("χ" 2), ρ-value = 6,74*10^(-14) oraz braku nakładania się w 95%-owych przedziałach ufności. Przeanalizowano wskaźniki zatrzymania (zatrzymanie po 1/7 dniach, wskaźnik zwrotów) i podjęto decyzję o pełnej implementacji, co doprowadziło do bezpośredniego wzrostu przychodów i ARPU. Narzędzia: Python (Pandas, SciPy, Statsmodels), test chi-kwadrat (χ 2), obliczenie MDE, analiza kumulacyjnych wskaźników, wskaźniki produktu (CR, ARPU, Retention, Refund Rate), PowerPoint.
-
164 PLN Analiza globalnej ankiety programistów Stack Overflow 2025
PythonOpis: Przeprowadziłam analizę statystyczną badania Stack Overflow z 2025 roku (ponad 49 tys. rekordów) w celu zidentyfikowania globalnych trendów w wynagrodzeniach, popularności Pythona oraz sytuacji na rynku pracy zdalnej. Moje zadania: Czyszczenie danych i EDA: Przetworzyłam dużą bazę danych (172 kolumny), pracując z mieszanymi typami danych i brakującymi wartościami. Analiza statystyczna: Obliczono orientacyjne wskaźniki według stażu pracy i przeanalizowano popularność Pythona w różnych grupach wiekowych. Segmentowane benchmarki: Przeanalizowano globalne poziomy wynagrodzeń i zidentyfikowano branże z najwyższymi płacami (Fintech, Software Dev) dla zdalnych stanowisk. Wynik: Stworzono szczegółowy profil współczesnego rynku rozwoju i zidentyfikowano najbardziej wysoko opłacane branże (Fintech, Software Dev) dla ról zdalnych.
-
164 PLN Analiza kohortowa i analiza retencji użytkowników
Opis: Przeprowadzono analizę kohortową w celu oceny modeli utrzymania użytkowników oraz ich aktywności na podstawie zestawu danych o produkcie. Przeanalizowano różnice w zachowaniu między segmentami ruchu organicznego i reklamowego w celu zidentyfikowania czynników wpływających na długoterminową lojalność użytkowników oraz wspierania optymalizacji biznesu.. Moje zadania: Oczyszczanie i eksport danych: Opracowałam złożone zapytania SQL z wykorzystaniem CTE, operatorów CASE oraz funkcji to_date w celu przekształcenia niestandardowych formatów dat do jednolitej osi czasu do analizy. Analiza kohortowa: Zbudowałam model kohortowy, łącząc dane o rejestracji użytkowników oraz wydarzenia, obliczyłam przesunięcie miesięczne (month_offset) w celu śledzenia aktywności użytkowników przez 6-miesięczny okres. Obliczenie KPI: Obliczyłam wskaźnik utrzymania (Retention Rate) dla każdej kohorty w odniesieniu do miesiąca rejestracji, zapewniając 100% dokładność podstawowej linii (Miesiąc 0). Opracowanie dashboardu: Stworzyłam interaktywny narzędzie raportowe w Google Sheets z wykorzystaniem tabel przestawnych (Pivot Tables), formatowania warunkowego (mapy cieplne) oraz filtrów (Slicers) do dynamicznego filtrowania według źródła użytkowników.