Исследование стартапов
Исследование финансирования стартапов: сроки привлечения капитала, сегменты рынка, типы инвестиций и динамика возвратов.
PythonPandasEDAИнвестиционная аналитика
Открыта к начальным позициямМладший дата-аналитик
Привет, я Мария Степанова
Младший дата-аналитик
/ BI - аналитик
Помогаю превращать сырые данные в понятные выводы, визуализации и бизнес-рекомендации. Анализирую метрики, строю дашборды и ищу точки роста для продукта и бизнеса.
Обзор
KPI продукта
Выручка
$482K
+8.1%
Заказы
12 480
+4.6%
Конверсия
3.42%
+0.7 п.п.
Прибыль
$168K
+11%
Выручка по неделямПоследние 12 недель
Лучший сегмент
Вернувшиеся · Премиум
Обо мне
Данные становятся бизнес решениями
Мария Степанова
Младший дата-аналитик / BI-аналитик
Я начинающий дата-аналитик и BI-аналитик. Мне интересно не просто строить графики, а находить в данных ответы на бизнес-вопросы: почему падает выручка, какие сегменты клиентов приносят больше прибыли, где теряются пользователи и какие решения помогут бизнесу расти.
Работаю с SQL, Python, pandas, визуализацией данных и BI-инструментами. Умею проводить EDA, проверять гипотезы, анализировать продуктовые и бизнес-метрики, а также оформлять результаты в понятные дашборды и презентации.
10+
учебных и портфолио-проектов
30+
SQL-задач
5+
дашбордов
Python / SQL / BI
основной стек
НАВЫКИ
Навыки и инструменты
SQL
JOIN, CTE, оконные функции, агрегации, подзапросы, расчёт бизнес-метрик.
Python
pandas, numpy, matplotlib, seaborn, обработка данных, EDA, визуализация.
BI-инструменты
Yandex Datalens, Apache Superset, построение интерактивных дашбордов.
Анализ данных
EDA, поиск закономерностей, сегментация, когортный анализ, воронки.
Статистика
Проверка гипотез, A/B-тесты, p-value, доверительные интервалы.
Бизнес-мышление
Формулирую выводы, рекомендации и объясняю данные простым языком.
ТЕХОЛОГИЧЕСКИЙ СТЕК
SQLPostgreSQLPythonPandasNumPyMatplotlibSeabornYandex DatalensApache SupersetExcelJupyter NotebookGitHub
ПРОЕКТЫ
Избранные аналитические проекты
Проекты, где я анализирую данные, считаю метрики, строю дашборды и формулирую бизнес-рекомендации.
Анализ крупного интернет-магазина
A/B-тест новой платёжной воронки: конверсия, покупки, выручка и статистическая значимость результата.
PythonPandasA/B-тестированиеZ-тест
Анализ сервиса проката самокатов GoFast
Анализ поведения пользователей, поездок, подписок и выручки с проверкой бизнес-гипотез.
PythonPandasSciPyСтатистика
Анализ рынка общепита Москвы
Исследование категорий, округов, рейтингов и среднего чека для выбора формата и перспективной локации.
PythonPandasSeabornPhi_K
ДАШБОРДЫ
Интерактивные дашборды
Apache Superset
Посмотреть в GitHub Дашборд эффективности рекламных кампаний мобильного приложения
Интерактивный BI-дашборд в Apache Superset для анализа выручки, рекламных затрат, ROI, заказов, конверсии и пользовательской активности.
БЛОГ
Аналитика на практике
8 июля 2026Статистика / A/B Testing
8 минут чтения
A/B-тест: как понять, сработало изменение или нет
Разбираю, как проверить продуктовую гипотезу: выбрать метрику, сравнить группы, оценить статистическую значимость и принять решение.
A/B TestingStatisticsProduct Analytics
Читать статью 8 июля 2026Аналитика данных
7 минут чтения
Как я анализирую данные: мой процесс от вопроса бизнеса до вывода
Пошагово разбираю свой подход к аналитике: от бизнес-вопроса и проверки данных до метрик, визуализаций, выводов и рекомендаций.
Data AnalysisEDABusiness Thinking
Читать статью 8 июля 2026Python / EDA
7 минут чтения
Что такое EDA и как я провожу первичный анализ данных
Пошагово разбираю, как я знакомлюсь с данными: проверяю структуру, пропуски, дубликаты, распределения, выбросы и ограничения.
EDAPythonPandas
Читать статью 8 июля 2026GitHub / Portfolio
8 минут чтения
Как сделать README для аналитического проекта на GitHub
Разбираю структуру хорошего README: как описать задачу, данные, инструменты, выводы и ценность аналитического проекта.
GitHubREADMEPortfolio
Читать статью