Студент направления "Бизнес-информатика" ВШЭ г.Москва. Фокусируюсь на анализе и визуализации данных. Обладаю теоретической базой и портфолио практических кейсов.
Исследование датасета магазина с использованием Pandas и SQL, построение дашбода через Power BI.
Разработка телеграм бота для изучения иностранных слов с возможнотью проведения тестов и аналитики.
Интерактивный дашборд в Excel, построенный на основе датасета розничных продаж. Дашборд позволяет анализировать выручку по категориям товаров, типу клиента (Member / Normal), полу и странам.
Я провёл анализ датасета из Kaggle. Выполнена полная предобработка данных на Python: загрузка данных из CSV, удаление пропусков и дубликатов, преобразование типов данных, создание новых признаков для анализа (месяц и день недели). Рассчитаны ключевые KPI: общая выручка, средний чек, среднее количество товаров в чеке, количество уникальных покупателей, общее число транзакций, CLV, частота покупок, средняя цена за единицу товара, доля клиентов с повторными покупками. Проведён анализ выручки по категориям товаров (Electronics, Clothing, Beauty), а также по количеству проданных единиц с определением топ-категорий. Выполнен гендерный анализ: сравнение выручки и количества покупок мужчин и женщин, выявлены предпочтения по категориям товаров для каждого пола. Сделан анализ по дням недели для выявления самых продаваемых дней. Проведён временной анализ: сезонность продаж по месяцам с определением самого прибыльного месяца. Дополнительно рассчитана статистика по чекам: минимальный, максимальный и медианный чек, а также распределение чеков по категориям. Дополнительно проведена аналитика на SQL: накопительная сумма продаж по датам и ранжирование транзакций внутри категорий товаров по сумме. Код загружен на GitHub.
Стек технологий: Python, Pandas, Power BI, MySQL, Оконные функции.
Мы с другом разработали телеграм бота для учителей иностранных языков, в котором есть вход для учеников и учителей. Учителя могут создавать классы, тестированияи смотреть аналитику по прохождениям. Я занимался разработкой телеграм бота и презентацией.
Стек технологий: Python, pyTelegramBotAPI.
Интерактивный дашборд в Excel, построенный на основе датасета розничных продаж. Дашборд позволяет анализировать выручку по категориям товаров, типу клиента (Member / Normal), полу и странам. Фильтрация через срез по способу оплаты, странам и полу делает анализ динамичным и наглядным.
Стек технологий: Excel, Сводные таблицы, Срезы.