Аліна Матвійчук
Особисте повідомлення
Запропонувати роботу
Київ,
Україна
вільний для роботи
Рейтинг
Резюме
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
Навички та вміння
Послуги
Портфоліо
-
2000 UAH Комплексне проєктування та аналіз результатів A/B-тестування
Python
Опис: Оцінка впливу зміни фреймінгу вартості (додавання мітки «50% знижки» при збереженні ціни на рівні $4,99) на конверсію у преміум-підписку в мобільному додатку
Мої завдання:
Повний цикл розробки та аналізу A/B-тесту: розрахунок експериментального дизайну (MDE = 15%, розмір вибірки = 18 336 користувачів), фільтрація цільової аудиторії, моніторинг рівномірності розподілу трафіку та статистична валідація результатів.
Результат: Було зафіксовано статистично значуще зростання конверсії з 6,10% до 8,90% (відносне підвищення +45,9%), що призвело до залучення +278 додаткових клієнтів. Достовірність результату була підтверджена за допомогою критерію хі-квадрат ("χ" 2), ρ-value = 6,74*10^(-14) та відсутності перекриття в 95%-них довірчих інтервалах. Було проаналізовано показники утримання (утримання за 1/7 днів, рівень повернень), і було прийнято рішення про повне впровадження, що призвело до безпосереднього зростання доходу та ARPU.
… Інструменти: Python (Pandas, SciPy, Statsmodels), критерій Хі-квадрат (χ 2), розрахунок MDE, аналіз кумулятивних показників, показники продукту (CR, ARPU, Retention, Refund Rate), PowerPoint.
-
2000 UAH Аналіз глобального опитування розробників Stack Overflow 2025
PythonОпис: Провела статистичний аналіз опитування Stack Overflow за 2025 рік (понад 49 тис. записів) для виявлення глобальних тенденцій у компенсаціях, популярності Python та ситуації на ринку віддаленої роботи.
Мої завдання:
Очищення даних та EDA: Обробила масштабний набір даних (172 колонки), працюючи зі змішаними типами даних та пропущеними значеннями. Статистичний аналіз: Розраховано орієнтовні показники за стажем роботи та проаналізовано популярність Python серед різних вікових груп. Сегментований бенчмаркінг: Проаналізовано глобальні рівні оплати праці та визначено галузі з найвищою оплатою (Fintech, Software Dev) для віддалених позицій.
Результат: Сформовано детальний профіль сучасного ринку розробки та визначено найбільш високооплачувані галузі (Fintech, Software Dev) для віддалених ролей.
-
2000 UAH Когортний аналіз та аналіз утримання користувачів (Retention)
Опис: Проведено когортний аналіз для оцінки моделей утримання користувачів та їхньої активності на основі набору даних про продукт. Проаналізовано відмінності в поведінці між сегментами органічного та рекламного трафіку з метою виявлення факторів, що впливають на довгострокову лояльність користувачів, та сприяння оптимізації бізнесу..
Мої завдання: Очищення та вивантаження даних: Розробила складні SQL-запити з використанням CTE, операторів CASE та функцій to_date для приведення нестандартних форматів дат до єдиної часової шкали для аналізу. Когортний аналіз: Побудувала когортну модель, об'єднавши дані про реєстрацію користувачів та події, розрахувала зміщення по місяцях (month_offset) для відстеження активності користувачів протягом 6-місячного періоду. Розрахунок KPI: Розрахувала коефіцієнт утримання (Retention Rate) для кожної когорти відносно місяця реєстрації, забезпечивши 100% точність базової лінії (Місяць 0). Розробка дашборду: Створила інтерактивний інструмент звітності в Google Sheets із використанням зведених таблиць (Pivot Tables), умовним форматуванням (теплові карти) та зрізами (Slicers) для динамічної фільтрації за джерелом користувачів.