Даниил Шашахметов - Аналитик данных | Data Analyst

КЕЙСЫ:
— Находил аномалии в данных по транзакциям ритейла и помогал их устранить. Оптимизировал нагрузку на сервера на 34 %
— Рассчитывал Retention и LTV для пользователей онлайн-кинотеатра. Внедрил понятную систему оценки успешности сервиса
— Анализировал, как изменения коэффициентов программы лояльности влияют на прибыль и предложил как компании увеличить доходы на 200 тысяч рублей в день
— Считал DAU, WAU И MAU для онлайн-игры Zombie Revolution
, выявил технические проблемы в сборе данных
— Делал когортный анализ с помощью MS Excel и SQL.

1. Анализ метрик игры Zombie Revolution

— сделал расчет динамики роста клиентской базы
— рассчитал показатели активности пользователей, используя метрики DAU / WAU / MAU
— сделал прогноз привлечения новых пользователей на основе метрики K-factor
— провел анализ эффективности маркетинговых акций, используя метрику Sticky Factor
— анализировал игровую вовлеченность пользователей, рассчитав динамику длительности игровых сессий по месяцам
— выявил проблему учета длительности игровых сессий, провел исследование и выяснил, что проблема связана с операционной системой устройств
— произвел расчет финансовой аналитики продажи игровых предметов, проанализировал финансовые поступления с учетом изменения цен на игровые предметы
— произвел когортный анализ, чтобы выявить когорту клиентов для таргетированных маркетинговых активностей
— визуализировал все расчеты в наглядные графики
— собрал всю аналитику в презентацию и презентовал ее заказчикам

2. Аналитика торгового ретейла:

— собрал и систематизировал информацию обо всех происшествиях
— выявил причины происшествий и посчитал финансовые последствия
— рассчитал динамику роста транзакций по разным торговым точкам
— проанализировал работу серверов, обслуживающих транзакции, выявил проблему перегруза и предложил решение по оптимизации нагрузки серверов. Удалось снизить нагрузку на 34%
— рассчитал время совершения транзакций на кассах, удалось выявить аномалии в зависимости от времени суток и использовавшейся платежной системы банковской карты
— сделал расчет итогов маркетинговой акции, целью которой было увеличение среднего чека, рассчитал денежные поступления за время акции
— провел аналитику программы лояльности, выяснил сколько денег теряет компания от программы лояльности, предложил изменить ее условия. Выручка компании выросла ~ 200 000 руб. в день
— создал дашборд в Google Sheets, благодаря которому можно быстро и удобно получить финансовую аналитику по интересующим торговым точкам
— исправил неточности в расчетах издержек компании на обслуживание серверов. Предыдущий дашборд брал за расчет среднюю стоимость обслуживания 3 серверов и не учитывал скидку при определенном количестве транзакций. В результате были сделаны более точные расчеты индивидуально по каждому серверу и учтена скидка

3. Аналитика онлайн-кинотеатра:

— Создал понятную систему оценки успешности сервиса — сколько зрителей возвращается и сколько денег приносит каждый пользователь (Retention, LTV)
— Нашел причины падения количества просмотров фильмов и сериалов и выдвинул гипотезы для проверки