Коллекция учебных проектов по анализу данных: от обработки сырых логов до продуктовой аналитики и A/B-тестирования.
Стек: Python (pandas, numpy), визуализация, статистика
Анализ данных телемаркетинга: объединение данных о продажах и логов подключений с последующей фильтрацией сделок.
Что сделано:
- очистка и стандартизация данных (в том числе идентификаторов пользователей);
- объединение нескольких источников данных;
- фильтрация продаж по бизнес-правилу (валидное подключение ≥ 5 минут).
Результат: получен набор корректных продаж, пригодный для дальнейшего анализа эффективности каналов.
Анализ поведения студентов на образовательной платформе и исследование завершаемости курсов.
Что сделано:
- анализ успеваемости и завершения курсов;
- выявление сложных и популярных предметов;
- расчет сроков сдачи экзаменов;
- построение RFM-сегментации студентов.
Результат: выявлены ключевые паттерны поведения студентов и факторы, влияющие на завершение обучения.
Анализ эксперимента с новой механикой оплаты на сайте образовательной платформы.
Что сделано:
- расчет продуктовых метрик: CR, ARPPU, ARPAU;
- сравнение контрольной и тестовой групп;
- проверка статистической значимости различий.
Результат: обнаружено статистически значимое увеличение выручки, новая механика может быть внедрена.
- Python
- pandas, numpy
- matplotlib, seaborn
- статистические методы (A/B тесты)