| 1. |
Бизнес-показатели маркетплейса |
Построение целостной картины бизнеса на основе набора данных |
Python, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Unit Economics, Cohort Analysis |
| 2. |
Исследование юнит-экономики мобильной игры Mines & Moles |
Расчёт, визуализация и анализ ключевых метрик юнит-экономики: LTV, CAC, ROI, PayBack Period, ARPPU и RR для оценки состояния бизнеса игрового мобильного приложения |
Python, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Unit Economics, Cohort Analysis |
| 3. |
Procrastinate Pro |
Анализ юнит-экономики и маркетинговой стратегии развлекательного приложения Procrastinate Pro+. Исследование причин стагнации выручки после запуска спортивного контента. |
Python, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Unit Economics, Cohort Analysis |
| 4. |
Food delivery |
Анализ пользовательского поведения в продуктовой воронке сервиса доставки еды, сегментация пользователей методом RFM, кластеризация ресторанов алгоритмом K-Means (ML), поиск инсайтов и точек роста |
Python, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Product Funnel, RFM-анализ, StandardScaler, Sklearn, Elbow Method, K-Means |
| 5. |
Сервис такси |
Полный цикл работы с продуктовым экспериментом: от проектирования дизайна и расчета чувствительности до статистического анализа результатов. |
Python, Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Matplotlib-venn, t-критерий Стьюдента, линеаризация для Ratio-метрик, расчет размера выборки с фиксированной мощностью и заданным MDE |
| 6. |
SollmaFin |
Полный анализ результатов A/B-тестирования в финтех-сервисе. Основной акцент сделан на изучении стабилизации метрик во времени и использовании непараметрических методов (Bootstrap) для оценки значимости различий |
Python, Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Matplotlib-venn, Welch’s t-test, Метод Bootstrap |
| 7. |
Анализ результатов A/B-тестирования нового интерфейса интернет-магазина |
Оценка корректности проведения А/В теста и анализ его результатов на основе набора данных |
Python, Pandas, Matplotlib, Matplotlib-venn, Evan Miller's Tools, Proportions_ztest |
| 8. |
Мобильная игра "Mines & Moles" |
Факторный анализ причин падения выручки: от расчёта продуктовых метрик до визуализации и интерпретации результатов |
Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Metric Tree, Cohort Analysis, Product Funne |