Данные проекты были выполнены в ходе обучения в Яндекс.Практикуме, профессии "Аналитик данных".
| Название проекта | Описание | Используемые библиотеки | Статус |
|---|---|---|---|
| Выпускной проект. Анализ базы данных сервиса чтения книг по подписке | Выявить характеристики, которые определят самые популярные книги по рейтингам и писателям, а также обзорам от пользователей. Сформулировать ценностное предложение для нового продукта. | pandas sqlalchemy SQL | Завершен |
| Выпускной проект. Анализ оттока клиентов банка "Метанпром" | Выявить закономерности оттока клиентов и какие признаки на это влияют. Произвести сегментацию клиентов банка и приоритизировать сегменты. Дать отделу маркетинга рекомендации о том, на каких клиентов обратить внимание в первую очередь. | pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scipy, sklearn | Завершен |
| Анализ данных о продажах интернет-магазина игр | Выявить закономерности, которые определяют успешность игры, для того, чтобы сделать ставку на потенциально популярный продукт и спланировать рекламные кампании. | pandas matplotlib seaborn scipy | Завершен |
| Анализ и прогнозирование оттока клиентов фитнес-центра | Выявить признаки, наиболее влияющие на отток клиентов. Построить модель прогноза оттока клиентов в следующем месяце. Сформировать типичные портреты клиентов: выделить несколько наиболее ярких групп с помощью кластеризации и охарактеризовать их основные свойства. Сформулировать рекомендации по работе с клиентами для снижения оттока. | pandas matplotlib seaborn scipy sklearn | Завершен |
| Приоритизация гипотез и анализ проведения А/В-теста для крупного интернет-магазина | Приоритизировать подготовленные с отделом маркетинга гипотезы с помощью фреймворков ICE и RICE. Провести анализ проведенного A/B-теста и принять решение о его остановке или продолжении. | pandas numpy matplotlib seaborn scipy.stats | Завершен |
| Статистический анализ данных сервиса аренды самокатов GoFast | Исследовать всю имеющуюся информацию о пользователях сервиса с подпиской и без. Выяснить какая категория пользователей (подписчики или не подписчики) приносят больше выручки сервису. Помочь отделу маркетинга определить какое минимальное количество промокодов с бесплатной подпиской нужно разослать пользователям, чтобы с вероятностью 95% по итогам акции продлили подписку 10% пользователей. | pandas numpy matplotlib scipy статистический анализ | Завершен |
| Исследование бизнес-показателей компании для приложения Procrastinate Pro+ | Разобраться в причинах убыточности компании. Оценить окупаемость рекламной кампании приложения по странам, устройствам и каналам привлечения пользователей. Сформулировать рекомендации для рекламного отдела компании. | pandas numpy matplotlib когортный анализ | Завершен |
| Исследование уровня потребительской лояльности | Определить текущий уровень потребительской лояльности, или NPS, среди клиентов из России. | pandas sqlalchemy Tableau | Завершен |
| Исследование истории TED-конференций | На основе данных об истории TED-конференций провести исследование и создадать дашборд в Tableau. | Tableau | Завершен |
| Исследование рынка заведений общественного питания Москвы. | Исследование рынка общественного питания на основе открытых данных, подготовка презентации. | pandas seaborn plotly | Завершен |
| Исследование данных о российском кинопрокате | Используя данные реестра Минкультуры и сервиса Кинопоиск изучить рынок российского кинопроката и выявить текущие тренды | pandas matplotlib | В процессе |
| Исследование объявлений о продажи квартир в Санкт-Петербурге | Используя данные сервиса Яндекс.Недвижимость, определить рыночную стоимость объектов недвижимости и типичные параметры квартир | pandas matplotlib | В процессе |
| Исследование надежности кредитозаемщиков | На основе статистики о платёжеспособности клиентов исследовать влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт возврата кредита в срок | pandas | В процессе |