Структура репозитория:
| 📚 Проект | 🖼 Описание | ⚙️ Инструменты и технологии |
|---|---|---|
| Исследование для авиакомпании: анализ спроса пассажиров на рейсы в города, где проходят крупнейшие фестивали | Изучение предпочтений пользователей, покупающих авиа-билеты на разные внутренние направления | pandas, matplotlib, предобработка данных, визуализация barplot |
| Исследование надежности заемщиков для кредитного отдела банка | Анализ влияния различных обстоятельств жизни клиентов на факт погашения кредита в срок | pandas, pymystem3, предобработка данных, работа с артефактами, лемматизация, категоризация, конверсии по категориям, визуализация barplot |
| Выявление профилей потребления среди покупателей интернет-магазина | Выделение наиболее ярких групп покупателей для разработки персонализированных предложений | pandas, matplotlib, seaborn, nltk, pymystem3, sklearn, imblearn, numpy, scipy, предобработка данных, EDA, средние значения, стандартные отклонения, гистограммы, матрица корреляций, heatmap, парсинг, лемматизация, обучение модели ML, оценка качества модели, категоризация, визуализация, модель кластеризации алгоритмом K-Means, матрица расстояний, дендрограмма, silhouette score, проверка гипотез t-критерием Стьюдента, множественная проверка гипотез, презентация, дашборд на Tableau Public |
| Приоритизация гипотез и анализ результатов A/B-теста для интернет-магазина | Приоритизация гипотез по увеличению выручки по фреймворкам ICE и RICE, анализ результатов A/B-теста для маркетологов |
pandas, matplotlib, datetime, numpy, scipy, предобработка данных, приоритизация гипотез по фреймворкам ICE, RICE, визуализация кумулятивной выручки, среднего чека, конверсии по группам A/B-теста, относительного изменения кумулятивного среднего чека и конверсии группы B к группе A, точечный график, выборочные перцентили, статистическая значимость критерием Манна-Уитни |
| Определение закономерностей, влияющих на успешность компьютерной игры | Анализ данных о продажах игр, оценках пользователей и экспертов, жанрах и платформах для планирования рекламной кампании игрового интернет-магазина | pandas, numpy, matplotlib, scipy, предобработка данных, EDA, визуализация, диграммы размаха boxplot, диаграммы рассеяния scatter matrix, коэффициенты корреляции, портреты пользователей, проверка гипотез t-критерием Стьюдента |
| Разработка стратегии взаимодействия с клиентами для сети фитнес-центров | Прогноз вероятности оттока клиентов, формирование портретов клиентов, разработка рекомендаций по снижению оттока | pandas, matplotlib, seaborn, sklearn, scipy, предобработка данных, EDA, средние значения, старндартные отклонения, гистограммы, матрица корреляций, heatmap, модель бинарной классификации, сравнение моделей логистической регрессии и случайного леса, accuracy score, precision score, recall score, f1 score, ROC AUC, интерпретация модели, матрица расстояний, дендрограмма, модель кластеризации алгоритмом K-Means, silhouette score |
| Анализ поведения пользователей мобильного приложения | Изучение воронки продаж (как пользователи доходят до покупки), исследование результатов A/A/B-эксперимента по изменению шрифта в приложении | pandas, matplotlib, plotly, datetime, numpy, scipy, math, предобработка данных, EDA, гистограммы, воронка событий, попарный z-тест для проверки гипотез |
| Анализ рынка заведений общественного питания Москвы | Исследование с целью привлечения инвестиций на открытие кафе в Москве, подготовка рекомендаций о виде заведения для открытия, количестве посадочных мест, районе расположения, а также о возможности развития сети | pandas, matplotlib, seaborn, re, pymystem3, BeautifulSoup, requests, json, предобработка данных, EDA, визуализация countplot, barplot, гистограммы, лемматизация, парсинг, презентация |
| Исследование объявлений о продаже квартир | Анализ данных о продаже квартир в Санкт-Петербурге и соседних населенных пунктах, чтобы установить параметры для определения рыночной стоимости квартиры | pandas, matplotlib, предобработка данных, EDA, гистограммы, матрицы корреляции, диаграммы рассеяния, визуализация barplot |
| Оценка результатов A/B-теста по внедрению улучшенной рекомендательной системы в интернет-магазине | Оценка соответствия проведенного A/B-теста техническому заданию и анализ его результатов | pandas, matplotlib, seaborn, plotly, datetime, numpy, scipy, math, предобработка данных, EDA, визуализация, гистограммы, конверсия в воронке событий, z-тест для проверки гипотез |
| Определение перспективного тарифа для оператора сотовой связи | Анализ двух тарифов на небольшой выборке клиентов, чтобы телеком-компания смогла скорректировать рекламный бюджет | pandas, math, matplotlib, numpy, scipy, предобработка данных, EDA, средние значения, дисперсии, стандартные отклонения, гистограммы, проверка гипотез t-критерием Стьюдента |
| Аналитика в Яндекс.Афише: оптимизация маркетинговых затрат | Анализ данных о посещениях сайта Яндекс.Афиши, информации о заказах, статистики рекламных расходов | pandas, matplotlib, seaborn, numpy, предобработка данных, визуализация, гистрограммы, heatmap, когортный анализ, DAU, WAU, MAU, sticky factor, ASL, retention rate по когортам пользователей, средний чек по когортам, LTV, САС, ROMI |