← В ленту
Регистрация: 20.08.2025

Ирина Катагарова

Специализация: Аналитик данных
— Я аналитик данных, специализируюсь на исследовании пользовательского поведения и поиске точек роста для продукта. — Работала над проектами по когортному и RFM-анализу, построению воронок и автоматизации отчётов. — В работе использую SQL и Python для обработки и анализа данных, а также Jupyter Notebook для исследования данных и подготовки аналитических отчётов. — Уверенно владею BI‑инструментами (Yandex DataLens, Power BI) — создаю интерактивные дашборды и помогаю командам принимать решения на основе данных. — Активно взаимодействую с коллегами и наставниками, чтобы находить эффективные решения и развивать свои аналитические навыки.
— Я аналитик данных, специализируюсь на исследовании пользовательского поведения и поиске точек роста для продукта. — Работала над проектами по когортному и RFM-анализу, построению воронок и автоматизации отчётов. — В работе использую SQL и Python для обработки и анализа данных, а также Jupyter Notebook для исследования данных и подготовки аналитических отчётов. — Уверенно владею BI‑инструментами (Yandex DataLens, Power BI) — создаю интерактивные дашборды и помогаю командам принимать решения на основе данных. — Активно взаимодействую с коллегами и наставниками, чтобы находить эффективные решения и развивать свои аналитические навыки.

Скиллы

Python
SQL
Power BI
Excel
PostgreSQL
Data Analysis
Business Intelligence
Microsoft PowerPoint
Jupyter Notebook
Pandas
Jira
Confluence
Power Query
Power Pivot
DataLens
Numpy
Теория вероятностей
Визуализация данных
Математическая статистика
Работа с базами данных
Аналитические исследования

Опыт работы

Младший аналитик данных
с 02.2025 - По настоящий момент |ЛитРес
PostgreSQL, SQL, Python, Jupyter Notebook, Yandex DataLens, Excel, Jira, Confluence
● Работаю в команде аналитики платформы «ЛитРес: Самиздат» в рамках стажировки на позиции младшего аналитика данных. ● Анализирую поведение пользователей, строю воронки и дашборды, участвую в исследовательских задачах. ● Провела когортный и RFM‑анализ авторов, помогла выделить ключевые сегменты для кампаний, что повысило удержание и активность. ● Совместно с командой составила карту пользовательского пути (CJM), выявила узкие места в регистрации и загрузке книг — после изменений отток новых пользователей снизился на 18 %. ● Исследовала поведение авторов и читателей, выявив паттерны повторных публикаций и удержания читателей, что позволило увеличить среднее количество публикаций на одного автора на 10 %, а удержание активных читателей — на 12 %. ● Автоматизировала аналитику жизненного цикла книг и вовлечённости в DataLens, сократив время подготовки квартальных отчётов на 60 %.

Образование

Математика и информатика
По 2024
Государственный университет просвещения

Языки

АнглийскийСреднийРусскийРодной