| Название проекта | Описание | Используемые билиотеки |
|---|---|---|
| Анализ бизнес метрик | Анализ данных Яндекс.Афиши с июня 2017 по конец мая 2018 года. Анализ расходов. Поиск точек роста через выявление невыгодных источников трафика для последующего перераспределения бюджета. | Pandas, Numpy, Matplotlib.pyplot, Seaborn, Scipy |
| Компьютерные игры | Заказчик: интернет-магазине «Стримчик». Цель: выявление закономерностей определяющие успешность игры Объект исследования: данные по играм до 2016 года |
Pandas, Numpy, Matplotlib.pyplot, Seaborn, Scipy |
| Изучение воронки продаж и получение результатов A/A/B тестирования | Заказчик: стартап по продаже продуктов питания Цель: изучение воронки продаж и изучение результатов A/A/B теста Объект исследования: лог о действиях пользователей в приложении |
Pandas, Numpy, Matplotlib.pyplot, Seaborn, Scipy, Plotly |
| Прогнозирование оттока и категоризация пользователей | Заказчик: Фитнес-центр "Культурист-датасаентист" Объект исследования: Данные за месяц до оттока и факт оттока Цели исследования: 1. Прогнозирование оттока клиентов 2. Формирование типичного портрета клиента 3. Анализ признаков влияющих на отток |
Pandas, Numpy, Matplotlib.pyplot, Seaborn, Scipy, Os, Sklearn |