Данный репозиторий содержит проекты по Дата аналитике, выполненные в ходе учебного курса Яндекс.Практикум, Аналитик данных.
| Наименование проекта | Описание | Стек |
|---|---|---|
| 1. Исследование данных сервиса Яндекс.Музыка | Проверка данных и сравнение поведений и предпочтений пользователей Москвы и Санкт-Петербурга на реальных данных Яндекс.Музыки | Python, Pandas |
| 2. Исследование надёжности заёмщиков — анализ банковских данных | Исследование влияния семейного положения и количества детей клиента на факт возврата кредита в срок | Предобработка данных, Python, Pandas |
| 3. Продажа квартир в Санкт-Петербурге — анализ рынка недвижимости | Определение рыночной стоимости объектов недвижимости и типичных параметров квартир используя данные сервиса Яндекс.Недвижимость | Python, Pandas, Matplotlib, исследовательский анализ данных, визуализация данных, предобработка данных |
| 4. Исследование поведения пользователей сервиса аренды самокатов | Проверка гипотез сервиса аренды самокатов для масштабирования бизнеса | Python, Pandas, Matplotlib, NumPy, SciPy, описательная статистика, проверка статистических гипотез |
| 5. Изучение закономерностей, определяющих успешность игр | Выявление закономерностей, определяющие успешность игры, используя исторические данные о продажах компьютерных игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы | Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, предобработка данных, исследовательский анализ данных, описательная статистика, проверка статистических гипотез |
| 6. Исследование данных об инвестиции венчурных фондов в компании-стартапы | Произведены различные выгрузки данных венчурных фондов с помощью SQL | SQL, PostgreSQL |
| 7. Анализ убытков приложения ProcrastinatePRO+ | Рассчет различных метрик, когортный анализ: LTV, CAC, Retention rate, DAU, WAU, MAU и т.д. | Python, Pandas, Matplotlib, когортный анализ, юнит-экономика, продуктовые метрики, Seaborn |
| 8. Анализ сервиса вопросов и ответов по программированию | Расчет и визуализация ключевых метрик сервис-системы вопросов и ответов о программировании | SQL, PostgreSQL |
| 9. Проверка гипотез по увеличению выручки в интернет-магазине — оценка результатов A/B теста | Приоритезация гипотез (ICE, RICE), оценка результатов A/B-тестирования различными методами | Python, Pandas, Matplotlib, SciPy, A/B-тестирование, проверка статистических гипотез |
| 10. Анализ пользовательского поведения в мобильном приложении | Построение и анализ воронки продаж, оценка результатов A/A/B-тестирования | A/B-тестирование, Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, событийная аналитика, продуктовые метрики, Plotly, проверка статистических гипотез, визуализация данных |
| 11. Исследования рынка общепита в Москве для принятия решения об открытии нового заведения | Исследование рынка на основе открытых данных о заведениях общественного питания Москвы, визуализация полученных данных, выбор места для открытия новой кофейни | Python, Pandas, Seaborn, Plotly, визуализация данных |
| 12. Создание дашборда по пользовательским событиям для агрегатора новостей | Исследование истории TED-конференций и создание дашборда в Tableau на основе полученных данных | Tableau, продуктовые метрики, построение дашбордов |
| 13. Анализ оттока клиентов банка | Анализ клиентов регионального банка и выделение сегментов клиентов, которые склонны уходить из банка | Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, Проверка статистических гипотез, визуализация данных, Tableau |
| 14. Оценка результатов A/B-теста | Оценка корректности проведения А/В теста и анализ его результатов | Python, Pandas, Matplotlib, SciPy, A/B-тестирование, проверка статистических гипотез, построение и анализ воронки продаж |
| 15. Анализ баз данных для сервиса по чтению книг по подписке | Выполнение SQL-запросов для опеределенных задач | SQL |