Евгения Шевцова

В ходе выполнения учебных проектов выполняла: предобработку данных, исследовательский анализ данных, описательную статистику, расчёт и добавление новых показателей, визуализацию данных, лемматизацию и категоризацию, приоритизацию и проверку статистических гипотез, когортный анализ, расчёт продуктовых и маркетинговых метрик, анализ A/B и A/A/B - тестов и построение дашбордов в Tableau.

За время обучения выполнила 12 проектов, примеры из них:

1. Проект "Анализ бизнес-показателей развлекательного приложения"

Цель проекта: имея данные о посещениях и покупках пользователей, а также расходов, потраченных на рекламу, найти причины, по которым компания терпит убытки.

Во процессе выполнения проекта выполнила: предобработку данных, применила когортный анализ, получила профили пользователей, рассчитала продуктовые метрики (DAU, WAU, MAU), рассчитала маркетинговые метрики (LTV, ROI, CAC). По результатам исследования сформулировала общий вывод с рекомендациями.

Использовала инструменты:

Python, pandas, numpy, matplotlib, seaborn.

2. Проект "Приоритизация гипотез и Анализ A/B-теста интернет-магазина"

Цель проекта: определение перспективных гипотез для увеличения выручки, а также по результатам А/В теста найти лучшую группу

В процессе выполнения проекта выполнила: предобработку данных, для приоритизации гипотез применила фреймворки ICE, RICE, для анализа результатов А/В теста: нашла кумулятивную выручку по группам, кумулятивный средний чек по группам, относительное изменение кумулятивного среднего чека группы B к группе A, кумулятивную конверсию по группам и относительное изменение кумулятивной конверсии группы B к группе A. Полученные результаты подлежали визуализации. Также сформулировала гипотезы (H0, H1) и рассчитала статистическую значимость различий в конверсии между группами, cтатистическую значимость различий в среднем чеке заказа между группами. По результатам исследования сформулировала общий вывод с рекомендациями.

Использовала инструменты:

Python, pandas, numpy, matplotlib, scipy.stats, math.

3. Проект "Анализ поведения пользователей мобильного приложения"

Цель проекта: определить по результатам A/A/B-теста, какой шрифт лучше использовать в приложении

В процессе выполнения проекта выполнила: предобработку данных, определила порядок, в котором проходят событий, построила воронку событий, исследовала путь пользователей до совершения покупки, сформулировала гипотезы (H0, H1) и рассчитала статистическую значимость между долями пользователей, совершающих событие, сначала для группы А1 и А 2, затем и для группы В. Так как было проведено много проверок, появилась вероятность возникновения ошибки первого рода, для снижения вероятности я применила метод Шидака. По результатам исследования сформулировала общий вывод с рекомендациями.

Использовала инструменты:

Python, pandas, numpy, matplotlib, scipy.stats, math, plotly.

Контролировала соблюдение в структурных подразделениях законодательных и нормативных правовых актов по охране труда. Организовывала проведение обучения работников в области охраны труда. Организовывала проведение специальной оценки условий труда. Участвовала в расследовании несчастных случаев на производстве.

Оказывала консультационную помощь заказчику при сборе исходной информации для проведения СОУТ. Проводила идентификации вредных и (или) опасных производственных факторов, исследований (испытаний) и измерений фактических значений вредных и (или) опасных производственных в рамках Специальной оценки условий труда. Составляла отчет по полученным результатам измерений. Контролировала сроки по предоставлению готового проекта. Согласовывала с заказчиком результаты итогового проекта.