Кейсы: ● Оптимизация Retention в онлайн-кинотеатре (+15% LTV): - Рассчитал Retention Rate и LTV для разных когорт пользователей. - Выявил ключевые точки оттока и предложил изменения в продукте. - Результат: Увеличение удержания платящих пользователей на 12% за 3 месяца. ● Анализ эффективности маркетинговых акций в мобильной игре: - Проанализировал DAU, WAU, Stickiness Factor (SFW/SFM). - Оценил ROI рекламных кампаний, выделил самые прибыльные каналы. - Результат: Снижение CAC на 20% за счёт перераспределения бюджета. ● Автоматизация отчётности для ретейлера (экономия 15 часов/мес): - Обнаружил аномалии в данных, настроил интерактивные дашборды в Google Sheets. - Внедрил автоматическую выгрузку данных через SQL + Python. - Результат: Команда стала получать актуальные отчёты без ручных проверок. Обязанности: ● Работаю в MS Excel: сводные таблицы, формулы включая ВПР, Power Query, Power Pivot, диаграммы, статистические методы анализа данных, распределения. ● Обладаю знаниями и опытом написания сложных SQL запросов для анализа данных, выгрузка данных из СУБД (PostgreSQL): оконные функции, агрегация и группировка данных, очистка «сырых» данных. ● В работе активно использую Python (Jupyter Notebook для анализа данных и выгрузок, pandas, numpy, scipy, seaborn, matplotlib). ● Имею знания в области A/B тестировании: дизайн теста, расчет длительности эксперимента и количества наблюдений (МDE), «соль» эксперимента, хеширование. ● Знаю теорию и основы анализа данных: теории вероятностей и математической статистики, непрерывные и дискретные распределения, проверка гипотез, построение доверительных интервалов. ● Имею навыки проведения анализа продаж, прибыли, маржинальности, ассортимента и анализ динамики различных групп клиентов по коммерческим показателям (revenue, margin, коммерческая прибыль, затраты). Провожу винтажный и когортный анализы.