Oksana Liesnikova
Zaproponuj Oksana pracę nad swoim kolejnym zleceniem.
Prywatna wiadomość
Zaproponuj zlecenie
Podolsk,
Ukraina
9 miesięcy 21 dni temu
gotowy do podjęcia pracy
w Serwisie 9 miesięcy 30 dni
Ranking
Zakończonych zleceń
Średnia ocena
Umiejętności i kwalifikacje
Programowanie
Usługi
Portfolio
-
Projekt Tableau "Lejek użytkownika"
Bazy danych i SQL
Projekt Tableau "Lejek użytkownika" Lesnikova Oksana
Projekt Tableau "Lejek użytkownika" Lesnikova Oksana
sty 2025 – lut 2025 sty 2025 – lut 2025
Emblemat GoIT - rozpocznij swoją karierę w IT
… Powiązano z GoIT - rozpocznij swoją karierę w IT
Powiązano z GoIT - rozpocznij swoją karierę w IT
Zadaniem projektu było stworzenie wizualizacji, która wyświetliłaby lejek użytkownika, liczbę nowych zarejestrowanych użytkowników miesięcznie oraz średnią wypłatę dziennie.
Zadaniem projektu było stworzenie wizualizacji, która wyświetliłaby lejek użytkownika, liczbę nowych zarejestrowanych użytkowników miesięcznie oraz średnią wypłatę dziennie.
Umiejętności: SQL · Tableau · Analiza danych · Intelektualne · Umiejętności miękkie
-
Projekt Tableau "Wydajność kohort"
Bazy danych i SQL
Cel projektu polegał na stworzeniu wizualizacji, która pomoże analizować trendy przychodów, śledzić retencję klientów, wzorce przychodów i wyniki kohort.
Cel projektu polegał na stworzeniu wizualizacji, która pomoże analizować trendy przychodów, śledzić retencję klientów, wzorce przychodów i wyniki kohort.
Umiejętności: SQL · Tableau · Analiza finansowa · Analiza danych · Intelektualne · Umiejętności miękkie
-
Analiza sprzedaży i zysków w Power BI
Bazy danych i SQL
W ramach studium przypadku z zakresu inteligencji biznesowej stworzyłem interaktywny raport wielostronicowy za pomocą Power BI, aby pomóc globalnemu dystrybutorowi zidentyfikować kluczowe czynniki rentowności i zoptymalizować strategie sprzedaży.
Zbiór danych: Superstore (dane sprzedażowe z wielu lat, regionów, kategorii)
… Kluczowe elementy:
Dashboard podsumowujący finanse: Całkowita sprzedaż, zysk, średnia wartość zamówienia, najlepsze produkty i regiony
Miesięczne trendy i analiza rok do roku (YoY): Szeregi czasowe i wzorce sezonowe z dynamicznymi filtrami
Analiza wpływu rabatów: Wpływ poziomu rabatów na rentowność i rekomendacje
Analiza według kategorii i regionów: Podział zysków i sprzedaży według kategorii produktów i regionów globalnych
Widok drillthrough: Szczegółowy podział zamówień według filtrów (region, rabat itp.)
Narzędzia i umiejętności:
Power BI Desktop, DAX, modelowanie danych (schemat gwiazdy), miary obliczeniowe, slicery, drillthrough, tabele dat
Projekt pomógł odkryć:
Najbardziej rentowne kategorie i segmenty klientów
Straty spowodowane nadmiernym rabatowaniem
Wzorce regionalne w sprzedaży i wynikach marży
Pełny raport zawiera plik Power BI Desktop, opublikowany raport w Power BI Service oraz prezentację w PowerPoint.
-
Projekt Wydajności Sprzedaży
Bazy danych i SQL
Panel sprzedaży w Tableau
W ramach projektu analizy danych zbudowałem interaktywny panel sprzedaży za pomocą Tableau, aby zbadać kluczowe trendy w sprzedaży produktów i zachowaniach klientów. Zbiór danych obejmował dane na poziomie zamówień z informacjami o produktach, cenach, ilościach, klientach i kategoriach.
Główne spostrzeżenia z panelu:
… Miesięczna sprzedaż według kategorii – analiza szeregów czasowych w celu obserwacji sezonowości i trendów kategorii
Top 10 klientów według przychodu – poziomy wykres słupkowy podkreślający największych wydawców
Ilość sprzedana według produktu – pomaga zidentyfikować najlepiej sprzedające się produkty
Średnia cena według kategorii produktu – do analizy cen i marż
Sprzedaż według dnia tygodnia – ujawnia tygodniowe wzorce popytu
Szczegółowa miesięczna tabela sprzedaży – z ilością, przychodem i kategoriami dla łatwego odniesienia
Użyte narzędzia:
Tableau Public
Pola obliczeniowe
Agregacje (SUMA, ŚREDNIA)
Filtry i sortowanie
Niestandardowe formatowanie dat
Panel łączy sześć różnych wizualizacji w jednym interaktywnym widoku, wspierając podejmowanie decyzji w analizie biznesu detalicznego.
Panel sprzedaży w Tableau W ramach projektu analizy danych zbudowałem interaktywny panel sprzedaży za pomocą Tableau, aby zbadać kluczowe trendy w sprzedaży produktów i zachowaniach klientów. Zbiór danych obejmował dane na poziomie zamówień z informacjami o produktach, cenach, ilościach, klientach i kategoriach. Główne spostrzeżenia z panelu: Miesięczna sprzedaż według kategorii – analiza szeregów czasowych w celu obserwacji sezonowości i trendów kategorii. Top 10 klientów według przychodu – poziomy wykres słupkowy podkreślający największych wydawców. Ilość sprzedana według produktu – pomaga zidentyfikować najlepiej sprzedające się produkty. Średnia cena według kategorii produktu – do analizy cen i marż Sprzedaż według dnia tygodnia – ujawnia tygodniowe wzorce popytu Szczegółowa miesięczna tabela sprzedaży – z ilością, przychodem i kategoriami dla łatwego odniesienia.
Użyte narzędzia: Tableau Public Pola obliczeniowe Agregacje (SUMA, ŚREDNIA) Filtry i sortowanie Niestandardowe formatowanie dat.
Panel łączy sześć różnych wizualizacji w jednym interaktywnym widoku, wspierając podejmowanie decyzji w analizie biznesu detalicznego.
Umiejętności: Analiza danych · Tableau · Umiejętności analityczne · Angielski · Business Intelligence (BI) · Intelekt
-
Panel_Statystyk_Przychodów
Bazy danych i SQL
Głównym pomysłem jest stworzenie pulpitu nawigacyjnego, który pozwala na śledzenie kluczowych wskaźników monetyzacji w czasie rzeczywistym, pomagając zespołowi biznesowemu szybko ocenić wyniki finansowe i zachowanie użytkowników w grze. To narzędzie pomaga zidentyfikować, dlaczego przychody spadają, którzy użytkownicy opuszczają grę oraz gdzie jest potencjał do rozwoju.
Główne funkcje to:
• wyświetlanie kluczowych wskaźników (MRR, ARPPU, Współczynnik odchodzenia, LTV)
• wykresy dynamiki przychodów
… • filtry według daty, języka, gry i wieku
• analiza nowych/straconych użytkowników, rozszerzania/zmniejszania MRR
Do realizacji użyłem SQL w BigQuery i Tableau Public do wizualizacji.
Głównym pomysłem jest stworzenie pulpitu nawigacyjnego, który pozwala na śledzenie kluczowych wskaźników monetyzacji w czasie rzeczywistym, pomagając zespołowi biznesowemu szybko ocenić wyniki finansowe i zachowanie użytkowników w grze. To narzędzie pomaga zidentyfikować, dlaczego przychody spadają, którzy użytkownicy opuszczają grę oraz gdzie jest potencjał do rozwoju.
Główne funkcje to: • wyświetlanie kluczowych wskaźników (MRR, ARPPU, Współczynnik odchodzenia, LTV) • wykresy dynamiki przychodów • filtry według daty, języka, gry i wieku • analiza nowych/straconych użytkowników, rozszerzania/zmniejszania MRR Do realizacji użyłem SQL w BigQuery i Tableau Public do wizualizacji.
Umiejętności: Umiejętności analityczne · Kreatywne rozwiązywanie problemów · SQL · Tableau · Analiza danych · Umiejętności intelektualne · Umiejętności miękkie