Я — аналітик даних із практичним досвідом роботи з даними та глибокими знаннями Excel, які я здобула на попередніх посадах. Маю 19-річний досвід у фінансах та бухгалтерському обліку, наразі переходжу в галузь аналітики даних . Маю досвід управління складними фінансовими операціями, банківськими продуктами та кредитними портфелями великих корпорацій, таких як SOCAR. Під час навчання я займалась аналізом, очищенням та візуалізацією даних, і постійно вдосконалюю свої навички роботи з інструментами, необхідними для аналітика даних. Наразі моїм основним робочим інструментом є Excel, але я активно поглиблюю свої знання в галузі аналітики та готовий застосовувати їх для вирішення реальних бізнес-завдань. Нижче наведено опис проектів, над якими я працювала.
Проекти:
1. Аналіз когорт та утримання користувачів для оцінки залученості.
Завдання: Оцінити тенденції утримання користувачів протягом 6 місяців у сегментах органічного та платного трафіку.
Моя роль: очищення та стандартизація нестандартних форматів дат; розробка когортної моделі в SQL з розрахунками щомісячного зміщення (month_offset); розрахунок KPI утримання та створення інтерактивної панелі звітності.
Інструменти: SQL (PostgreSQL), DBeaver, Google Sheets (зведені таблиці, фільтри, умовне форматування), когортний аналіз, метрики продукту (коефіцієнт утримання, сегментація користувачів).
2. Аналіз результатів глобального опитування розробників.
Завдання: провести порівняльний аналіз рівня оплати праці розробників у світі, популярності мов програмування та попиту на дистанційну роботу на основі опитування Stack Overflow 2025 року (понад 49 000 відповідей).
Моя роль: обробка та очищення великого набору даних із змішаними типами даних; проведення дослідницького аналізу даних (EDA); розрахунок демографічних показників та сегментація фінансових показників за галузями та типами зайнятості. Інструменти: Python (Pandas, NumPy), Jupyter Notebook, EDA та статистичний аналіз.
3. Комплексний аналіз A/B-тестування для формування позиціонування продукту.
Завдання: Оцінити вплив зміни цінової пропозиції (додавання тексту «50% знижки» при збереженні ціни на рівні 4,99 доларів) на конверсію преміум-підписки в мобільному додатку.
Моя роль: Провела повний цикл A/B-тестування: розрахувала експериментальний дизайн (MDE = 15%, розмір вибірки = 18 336 користувачів), відфільтрувала цільову аудиторію, забезпечила рівномірний розподіл трафіку та статистично підтвердила результати.
Інструменти: Python (Pandas, SciPy, Statsmodels), критерій Хі-квадрат (
2), розрахунок MDE, аналіз кумулятивних показників, показники продукту (CR, ARPU, Retention, Refund Rate), PowerPoint
