Задачи: - Анализировал финансовые и операционные метрики для прогнозирования выручки и выявления отклонений от плана. - Проводил сегментацию клиентской базы B2B/G, анализировал поведение сегментов для выявления драйверов роста. - Готовил ежемесячную и ежеквартальную управленческую отчетность, визуализируя ключевые показатели для руководства филиала. - Участвовал в формировании и согласовании целевых показателей по выручке и натуральным показателям. - Использовал Hyperion Planning для моделирования доходных статей бюджета. Достижения: - Разработал и внедрил детализированную модель прогнозирования в разрезах услуг, каналов продаж и клиентских сегментов, что повысило точность плановых показателей - Оптимизировал процесс подготовки управленческой отчетности с помощью MS Excel, что ускорило принятие управленческих решений. - Обеспечил выполнение плановых финансово-экономических показателей филиала за счет своевременного анализа и выявления точек роста.

Навыки - Анализ данных: когортный анализ, расчет LTV и Retention, юнит-экономика, поиск аномалий, продуктовые метрики (DAU, WAU, MAU, ARPU, ARPPU), A/B-тестирование, статистический анализ. - Языки и СУБД: SQL (PostgreSQL, MySQL, оконные функции, CTE, JOIN), Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn). - BI и визуализация: Power BI (создание дашбордов, моделирование данных, DAX), Metabase. - Табличные процессоры: MS Excel (сводные таблицы, Power Query, Power Pivot), Google Sheets (QUERY). - Инструменты: Git, Jupyter Notebook - Мягкие навыки: аналитическое мышление, работа с большими данными, визуализация, проверка гипотез, работа в команде Проекты (в рамках обучения в Skypro) 1. Анализ эффективности торгового ритейлера - Проанализировал влияние маркетинговых акций на финансовые показатели. - Систематизировал данные по операционным инцидентам, выявил их причины и рассчитал финансовый ущерб. - Разработал интерактивный дашборд для мониторинга ключевых показателей. - Инструменты: Google Sheets (QUERY, сводные таблицы), MS Excel. 2. Аналитика метрик мобильной игры Zombie Revolution - Рассчитал ключевые продуктовые метрики (DAU, WAU, MAU, Retention). - Провел расчет монетарных метрик (ARPU, ARPPU) для оценки доходности проекта. - Оценил эффективность рекламных кампаний через анализ конверсий и удержания привлеченных пользователей. - Инструменты: SQL. 3. Анализ данных онлайн-кинотеатра - Провел когортный анализ для оценки удержания (Retention) и пожизненной ценности (LTV) клиентов. - Выявил основные причины падения просмотров популярного сериала и сформулировал гипотезы для A/B-тестирования. - Инструменты: Python (Pandas, Matplotlib)