Switch to English?
Yes
Переключитись на українську?
Так
Переключиться на русскую?
Да
Przełączyć się na polską?
Tak

Валентин Гречаний

Запропонуйте Валентину роботу над вашим наступним проєктом або зареєструйте профіль фрилансера і починайте заробляти просто зараз.

Україна Полтава, Україна
11 місяців 19 днів тому
Вільний для роботи вільний для роботи
1 Сейф завершений
1 рік тому
1 замовник
вік 19 років
на сервісі 1 рік

Рейтинг

Успішних проєктів
Немає даний
Середня оцінка
Немає даний
Рейтинг
171
Обробка даних 1
Бази даних та SQL

Рівень володіння мовами

Українська Українська: носій
English English: середній

Резюме

Data analyst/аналітик даних.

Досвід:

- 7 місяців

- 9 проєктів (в портфоліо) з:
1) Python libraries (Pandas, Numpy, Mathplotlib, Seaborn, SciPy, Statsmodels);
2) SQL (BigQuery, PostgreSQL);
3) Google analytics 4 та Amplitude Analytics;
4) інструментами візуалізації даних Tableau, Looker Studio та Power BI;
5) табличними редакторами Google sheets та Excel.
Навички: 

- A/B тестування;

- збір, очищення та попередня обробка даних; 

- застосуванні ряду статистичних моделей;

- дослідницький аналіз даних;

- прогнозне моделювання; 

- візуалізація даних.

Навички та вміння

Програмування

Дизайн та арт

Послуги

Портфоліо


  • A/B тест екрану підписки

    Обробка даних
    #python #pandas #SciPy #Statsmodels #seaborn #Mathplotlib #dataanalysis #АBтест
    Повний опис проєкту:
    https://github.com/valenthr/ABtest_analysis
    - була визначена статистична значущість (з використанням t-тесту і z-тесту для підтвердження результату) різниці між дизайнами екрану підписки;
    - встановлено ефективність залучення користувачів для кожного дизайну;
    - були прийняті правильні рішення на основі даних.
    Основна мета - підняти CR в підписку за допомогою нового дизайну екрану підписки.
    Інструменти та навички: A/B тестування, бібліотеки Python: Pandas, Scipy, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn.
  • Аналіз кредитних заявок

    Обробка даних
    #python #pandas #seaborn #Mathplotlib #dataanalysis
    Повний опис роботи:
    https://github.com/valenthr/credit_applications_analysis/tree/main
    - розраховано рейтинг претендентів на кредит за 8 умовами;
    - зроблено правильний вибір претендентів для мінімізації ризиків на основі рейтингу;
    - були знайдені взаємозв'язки та цінні відомості про розмір кредиту, вік, стать, освіту, галузі праці та місцезнаходження.
    Цілі:
    1. Оптимізувати процес і мінімізувати ризики при погодженні кредитів.
    2. Знайти закономірності в даних заявників.
    Інструменти та навички: Бібліотеки Python: Pandas, Mathplotlib, Seaborn
  • Аналіз продажів Google Merch Store

    #аналіз #продуктова #аналітика #візуалізація #дані #SQL #BigQuery
    Повний опис -https://github.com/valenthr/purchase_funnel
    - була створена воронка продажів і знайдені місця відпаду користувачів;
    - були виявлені проблемні місця у воронці та ефективність кожного рекламного джерела та кампанії;
    - виявлено ступінь залежності між показниками залученості та покупкою;
    Основна мета: підвищити конверсію та продажі.
    Інструменти та навички: SQL (BigQuery), продуктова аналітика, аналіз рекламних кампаній.
  • Аналіз маркетингових кампаній

    Обробка даних
    #аналіз #продуктова #аналітика #візуалізація #дані #SQL #PostgreSQL #BigQuery
    Повний опис -https://github.com/valenthr/ad_campaigns
    - були виявлені найефективніші джерела реклами;
    - вивчалася ефективність рекламних кампаній по місяцях.
    Цілі:
    - визначити ефективність кампаній і джерел (за рекламними показниками, такими як CPM, CPC, CTR, ROMI тощо);
    - покращення рекламних стратегій і оптимізації маркетингових зусиль.
    Інструменти та навички: SQL, Looker Studio, аналіз рекламних кампаній
  • Аналіз поведінки гравців онлайн гри

    Обробка даних
    #аналіз #продуктова #предиктивна #аналітика #візуалізація #дані #Tableau #GoogleSheets
    Повний опис проєкту: https://github.com/valenthr/gameusers/blob/main/README.md
    Були отримані цінні інсайти щодо поведінки користувачів, які допомогли оптимізувати шлях користувача та утримання. Для цього було:
    - отримано та проаналізовано дані для оцінки ключових показників (DAU, WAU, stickiness, ARPPU, утримання (retention) тощо);
    - виявлені за допомогою когортного аналізу закономірності поведінки та утримання користувачів;
    - використано прогнозні моделі для прогнозування майбутніх метрик;
    - створено візуальні звіти та дашборди для чіткого представлення інформації, що полегшує прийняття рішень на основі даних.
    Цілі: оптимізувати бізнес-стратегії та підвищити ефективність продукту.
    Інструменти та навички: Tableau, Google Sheets,продуктова аналітика, предиктивна аналітика
  • Аналіз поведінки слухачів музики

    Обробка даних
    #аналіз #продуктова #аналітика #візуалізація #дані #Amplitude
    Повний опис проєкту: https://github.com/valenthr/music_listeners_behavior
    1. Була побудована воронка онбордингу.
    2. Виявлено залежність часу, витраченого на її проходження, з операційною
    системою, датою і днем тижня.
    3. Були вивчені точки відпаду користувачів.
    4. Була встановлена ефективність воронки. утримання та рівень залученості користувачів.
    Основна мета - знайти закономірності в поведінці користувачів.
    Інструменти та навички: Amplitude, продуктова аналітика
  • Аналіз доходу SaaS компанії

    Обробка даних
    #аналіз #продуктова #аналітика #візуалізація #дані #Tableau
    Повний опис проєкту: https://github.com/valenthr/SaaS_revenue_analysis
    Інструменти та вміння: Tableau та продуктова аналітика.
    Суть: аналіз доходу від продукту за датою та місцезнаходженням.
    Короткий опис роботи:
    1. Проаналізовано дані про виручку компанії SaaS за рік.
    2. За допомогою когортного аналізу були виявлені моделі поведінки клієнтів
    3. Були виявлені проблемні зони в клієнтському шляху, які значно зменшували
    утримання клієнтів

Відгуки та компліменти про виконані проєкти 1

Якість
Професіоналізм
Вартість
Контактність
Терміни

Гарно та швидко виконана робота
Рекомендую!

Активність

  Останні ставки 10
Looker Studio Dashboard MMR Analytics Персональний проєкт
700 UAH
Looker Studio Dashboard MMR Analytics Персональний проєкт
700 UAH
PowerBI консультація
5000 UAH
Потрібна людина в Словаччині для проведення продзвону
900 UAH
Аналітик для налаштування дешбордів
700 UAH
Створення красивої, структурованої та легко читабельної таблиці в Excel
500 UAH
Відформатувати та зробити шаблон Google таблиці
500 UAH
Редагування баз даних Excel (співставлення даних)
500 UAH
Потрібно порахувати P&L digital/маркетингової компанії
1031 UAH
Розробити маркетинговий дашборд на Zoho Analytics
500 UAH