Привет!
Кратко о моем стеке и уровне владения:
На данной позиции опыт также касается работы над Пайплайном Прогнозирования Товаров.
Большая часть времени была отведена на реализацию метрики качества прогнозов и более углубленную коммуникацию с бизнес командой.
Workflow работы аналогичный, как и на предыдущем грейде.
На данной позиции опыт касается работы над Пайплайном Прогнозирования Товаров.
Workflow работы можно описать следующим образом: выдвижение гипотезы или принятие гипотезы от бизнес команды-> проведение исследования -> презентация результатов исследования внутренним или внешним заказчикам (участники команды/операционные команды) -> продуктивизация результатов и интеграция завалидированной логики в Пайплайне.
В общем и целом, всю работу можно охарактеризовать как решение задач, связанных с распределением запаса товаров и их доступности. Пул того, чем мне удалось позаниматься до настоящего момента.
Выполнение задач происходило в Штабе Корпоративного Инвестиционного Бизнеса в отделе Эффективности. В общем и целом функционал был нацелен на исследование процессов внутренних заказчиков и поиск оптимизационных решений с применением методологий Process Mining. В пуле задач следующее:
•Работа с данными трёх клиентов (Тануки, Marks and Spencer, DNS)
•Анализ клиентов и их взаимодействий с сайтом (среднее количество товаров в корзине, средний чек, способы доставки, и т.д.) в рамках google analytics
•Анализ действий пользователей с помощью Appsflyer
•Выполнение SQL запросов при работе с базами данных клиентов (Google Big query)
•Выдвижение гипотез и их проверка, в частности подробный анализ среднего чека пользователей Тануки
•Работа с метриками (CR, CTR, CAR, ARPU, LTV, User Retention)
•Навык построения дашбордов в Power BI
•RFM сегментация
•Когортный анализ касательно User Retention на Python