Работа с большим объемом данных (Big Data); автоматизация отчетов, создание и разработка аналитических модулей (python, Power Query). Разработка и создание дашбордов (Power BI, Fine BI). Разработка и создание аналитическх форм (Excel, Power Query, Power Pivot). Ведение и актуализация справочников и таблиц знаний для систем КПиГ. Ведение таблиц иерархии квот в системе календарного планирования MPS. Подготовка презентационных материалов. Разработка и написание инструкций для пользователей аналитических форм. Участие в формировании S&OP. Работа в системе планирования InPlan

Работа с большим объемом данных (Big Data); автоматизация отчетов, создание и разработка аналитических модулей (python, Power Query). Разработка и создание дашбордов (Power BI, Fine BI). Разработка и создание аналитическх форм (Excel, Power Query, Power Pivot). Ведение и актуализация справочников и таблиц знаний для систем КПиГ. Ведение таблиц иерархии квот в системе календарного планирования MPS. Подготовка презентационных материалов. Разработка и написание инструкций для пользователей аналитических форм. Участие в формировании S&OP.

Подготовка аналитических отчетов по основным показателям развития потребительского рынка области, оказание методической поддержки отделам управления по внедрению инструментов "Бережливого производства" в деятельность управления, разработка и ведение проектов по оптимизации процедур по предоставлению государственных услуг в рамках внедрения "Бережливого производства", разработка и внедрение системы KPI, мониторинг и анализ выполнения KPI отделов и управления, взаимодействие со СМИ, общее руководство отделом

Программирование на Python, SQL. Уверенный пользователь библиотек Pandas, Seaborn, Matplotlib, Pyplot, NumPy, ScipyStats, Plotly, Pymystem, BeautifoulSoup, Math. Начальный уровень владения ML: библиотека sklearn. Работаю в Jupiter Notebook, Tableau/ Tableau Online, Google Colaboratory/ Выполненные проекты: 1. Исследование надежности заемщиков на основе анализа банковских данных (использованы библиотеки: Pandas, Pymystem). 2. Исследование рынка недвижимости на основе данных сервиса Яндекс.Недвижимость (использованы библиотеки Pandas, Matplotlib, Seaborn) 3. Определение перспективного тарифа для телеком компании (использованы библиотеки Pandas, Matplotlib, Seaborn, ScipyStats, NumPy, Math) 4. Исследование рынка продаж электронных игр (использованы библиотеки Pandas, Matplotlib, Seaborn, ScipyStats, NumPy, Math) 5. Аналитика в авиакомпании. (Использован SQL: подготовлен запрос на формирование csv-файла, выгруженного из 5 связанных и 1 внешней БД) 6. Маркетинговая аналитика для Яндекс.Афиша: использованы библиотеки Pandas, Seaborn, Matplotlib, Numpy; когортный анализ; произведены расчеты Retention Rate, LTV, CAC, ROMI, окупаемости за одинаковые периоды жизни когорт 7. А/В-тестирование для интернет-магазина. В ходе исследования проведены: приоритизация гипотез (фреймворки ICE, RICE), анализ результатов А/В-теста. Использованы библиотеки: Pandas, ScipyStats, Matplotlib, Seaborn, Datetime, Numpy 8. Исследование рынка заведений общественного питания Москвы. Использованы библиотеки Pandas, Seaborn, Plotly, регулярные выражения 9. Исследование поведения пользователей мобильного приложения для магазина. Изучение воронки продаж, анализ результатов А/А/В-теста. Использованы библиотеки: Pandas, Seaborn, Plotly, ScipyStats, NumPy, Math 10. Создание дашборда в Tableau в соответствии с ТЗ (3 фильтра - дата, тема карточек, категории пользователей; 4 графических элемента - stacked area chart, pie chart, highlight table) 11. Проект по ML: Стратегия развития сети фитнес-центров на основании прогнозирования оттока клиентов. Построена модель прогнозирования оттока клиентов: модель бинарной классификации клиентов; кластеризация клиентов, построение дендрограммы. 12. Выпускной проект: 12.1. Проект "Мобильные приложения — Выделение групп пользователей на основе поведения". Произведен расчет метрик электронной коммерции DAU, WAU, Sticky Factor; проведена сегментация пользователей с использованием ML; произведен расчет конверсии в целевое действие в каждом сегменте; осуществлена проверка статистических гипотез о равенстве долей 12.2. Оценка результатов А/В-тестирования 12.3. Проект по SQL. По каждому из проектов делались аналитические выводы и подготавливался перечень рекомендаций о дальнейших действиях.

Анализ социально-экономического развития муниципальных районов и городских округов Липецкой области. Оценка эффективности деятельности глав субъектов РФ по созданию благоприятных условий ведения предпринимательской деятельности. Мониторинг внедрения и реализации на территории Липецкой области Стандарта развития конкуренции. Методическое сопровождение муниципальных образований Липецкой области в части стратегического планирования. Разработка нормативной документации,в том числе государственных программ муниципальных образований. Подготовка заключений на нормативно-правовые акты. Разработка комплексных планов развития территорий муниципальных образований Липецкой области, включая анализ реализуемых и перспективных инвестиционных проектов.

Комплексное банковское обслуживание физических лиц, являющихся премиум-клиентами банка. Продвижение депозитных, инвестиционных (ПИФы, НСЖ, ИСЖ, брокерское обслуживание), кредитных, карточных продуктов. Ведение CRM-базы по взаимодействию с клиентами.

Взаимодействие с крупным и крупнейшим бизнесом (страховые компании) в части продвижения корпоративных банковских услуг: РКО, зарплатные проекты, эквайринг, инкассация, кредитование, страхование залогового обеспечения, привлечение свободных средств в депозиты. Ведение аналитических баз данных по взаимодействию компаний с банком, формирование плана развития бизнеса клиента (ПРБК). Ведение CRM-системы. Привлечение новых клиентов на обслуживание.

Контроль выкладки товара на прилавки, формирование и контроль заказов продукции предприятия, анализ сбыта по каждой из точек реализации. Сбор маркетинговой информации по заданию компании. Проведение конкурентного анализа в части продвижения товара.